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データ分析
出版社名:オライリー・ジャパン
出版年月:2023年1月
ISBN:978-4-8144-0020-1
335P 24cm
SQLではじめるデータ分析 クエリで行う前処理、時系列解析、コホート分析、テキスト分析、異常検知
Cathy Tanimura/著 大橋真也/監訳 嶋田健志/監訳 木下哲也/訳
組合員価格 税込
3,553
円
(通常価格 税込 3,740円)
割引率 5%
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:データ分析関連のSQLのテクニックを学び、SQLの可能性を広げる!クラウドの利用と共に、SQLの利用はますます広がり、データサイエンティストでもDBを扱う機会も増えています。本書は、データ分析関連のSQLのテクニックを学び、SQLを最大限活用するためのものです。日付と時刻の比較や処理は、SQLは他の言語の追随を許さないものがあり、時系列解析などはその威力を発揮できる最たるもので、本書では、具体例を時系列解析から始め、コホート分析、経験的分析など、高度な分析まで学ぶことができる構成になっています。
クラウドの普及とともに、SQLの利用範囲は拡大し、データサイエンティストもデータベースを…(
続く
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内容紹介:データ分析関連のSQLのテクニックを学び、SQLの可能性を広げる!クラウドの利用と共に、SQLの利用はますます広がり、データサイエンティストでもDBを扱う機会も増えています。本書は、データ分析関連のSQLのテクニックを学び、SQLを最大限活用するためのものです。日付と時刻の比較や処理は、SQLは他の言語の追随を許さないものがあり、時系列解析などはその威力を発揮できる最たるもので、本書では、具体例を時系列解析から始め、コホート分析、経験的分析など、高度な分析まで学ぶことができる構成になっています。
クラウドの普及とともに、SQLの利用範囲は拡大し、データサイエンティストもデータベースを直接扱う機会が増えています。本書は、データ分析に関わるSQLのテクニックを学び、分析プロセスにおいてSQLを最大限に活用するためのものです。時系列解析などでは、SQLが日付・時刻の比較や処理に長けており、威力を発揮できる最たるものです。本書ではデータの前処理から始め、時系列解析、コホート分析、テキスト分析、異常検知など、SQLの操作を通じて高度なテクニックまで学ぶことができる構成になっています。サンプルコードはGitHubからダウンロード可能で、実際に手を動かしながら学ぶことができます。
もくじ情報:1章 SQLによる分析;2章 分析用のデータの前処理を行う;3章 時系列解析;4章 コホート分析;5章 テキスト分析;6章 異常検知;7章 実験分析;8章 分析用に複雑なデータセットを作成する;9章 まとめ
著者プロフィール
タニムラ,キャシー(タニムラ,キャシー)
人や組織を、影響を及ぼす上で必要なデータにつなぐことに情熱を注ぐ。20年以上にわたりデータ分析に関わる。その分野は金融からB2Bソフト、消費者サービスまで、多岐にわたる。主なプロプライエタリDBや多くのオープンソースDBでSQLによるデータ分析の経験を持つ。多くのトップテクノロジー企業において、データチームとデータインフラの構築と管理を行う。さらに、トップカンファレンスにたびたび登壇し、データ文化の構築、データ駆動型製品開発、包括的データ分析といったテーマでの講演を行う
タニムラ,キャシー(タニムラ,キャシー)
人や組織を、影響を及ぼす上で必要なデータにつなぐことに情熱を注ぐ。20年以上にわたりデータ分析に関わる。その分野は金融からB2Bソフト、消費者サービスまで、多岐にわたる。主なプロプライエタリDBや多くのオープンソースDBでSQLによるデータ分析の経験を持つ。多くのトップテクノロジー企業において、データチームとデータインフラの構築と管理を行う。さらに、トップカンファレンスにたびたび登壇し、データ文化の構築、データ駆動型製品開発、包括的データ分析といったテーマでの講演を行う
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クラウドの普及とともに、SQLの利用範囲は拡大し、データサイエンティストもデータベースを…(続く)
クラウドの普及とともに、SQLの利用範囲は拡大し、データサイエンティストもデータベースを直接扱う機会が増えています。本書は、データ分析に関わるSQLのテクニックを学び、分析プロセスにおいてSQLを最大限に活用するためのものです。時系列解析などでは、SQLが日付・時刻の比較や処理に長けており、威力を発揮できる最たるものです。本書ではデータの前処理から始め、時系列解析、コホート分析、テキスト分析、異常検知など、SQLの操作を通じて高度なテクニックまで学ぶことができる構成になっています。サンプルコードはGitHubからダウンロード可能で、実際に手を動かしながら学ぶことができます。
もくじ情報:1章 SQLによる分析;2章 分析用のデータの前処理を行う;3章 時系列解析;4章 コホート分析;5章 テキスト分析;6章 異常検知;7章 実験分析;8章 分析用に複雑なデータセットを作成する;9章 まとめ