著者情報
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＜WINGSプロジェクトについて＞
有限会社 WINGSプロジェクトが運営する、テクニカル執筆コミュニティ（代表 山田祥寛）。主にWeb開発分野の書籍／記事執筆、翻訳、講演等を幅広く手がける。2017年5月時点での登録メンバは52名で、現在も執筆メンバを募集中。興味のある方は、どしどし応募頂きたい。著書、記事多数。- RSS
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＜個人紹介＞
フリーランス（屋号ウルオスネット）のデータ解析エンジニアです。ビッグデータ分析環境の構築・運用やAI/機械学習アプリケーションの開発を行っています。工学修士（情報工学）。佐賀県出身。※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
執筆記事
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2018/09/06Pythonでデータと向き合いながら価値を見出す「探索的データ解析」に挑戦しよう
本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。第2回では、Pythonによる探索的データ解析を解説します。まず対話的環境による探索的データ解析について確認し、Jupyter Notebookを使ったデータ解析の実行・可視...
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2018/07/02本格的なPythonデータ解析環境を手軽に！ 「Jupyter Notebook」の導入から可視化まで
本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。本稿ではブラウザで動作するOSSの対話型データ解析ツール「Jupyter Notebook」を紹介します。導入から実際にPythonとライブラリを用いたデータ解析の実行、可視...
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2018/05/02SQLクライアントはこれひとつでOK！ あらゆるDBMSで使える「SQL Workbench/J」をデータ解析で活用しよう
本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用を解説します。本稿では、さまざまなデータベースに接続する必要があるデータ解析の際に役立つ、フリーのSQLクライアントツール「SQL Workbench/J」の活用方法を解説します。導入・データベース活用手順を解説しデータ解析の際に役立つ機能を紹介します。
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2018/02/23ユーザーによるアプリケーション機能利用分析ですぐに使えるSQL
本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用方法を解説します。前回はSQLによるユーザー属性・行動分析のポイントを解説しました。今回はSQLによるアプリケーションでのユーザーアクション分析に挑戦します。ユーザー行動ログとひとつのSQLクエリ文でユーザーアクション分析ができることを確認します。
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2018/01/18ユーザーの年齢・性別と購買履歴を活用する「属性」×「行動」分析のSQL
本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用方法を解説します。前回はオープンソースBIツール「Re:dash」について解説しました。今回はSQLによるユーザー属性・行動分析に挑戦します。ユーザー情報（年齢・性別）と購買履歴データを活用し、SQL分析のポイントを確認していきます。
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2017/10/18“あなたの会社をデータ駆動にする”オープンソースBIツール「Re:dash」でSQL分析結果を可視化しよう
本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用方法を解説します。前回はRFM分析を用いたSQLのデータ解析に挑戦しました。今回はSQL分析結果を分かりやすく可視化／共有する、WebベースのオープンソースBIツール「Re:dash」の導入・活用方法を解説します。
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2017/08/04SQLでRFM分析に挑戦する
本連載ではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例を示し、解説します。前回はバスケット分析と時系列分析について取り上げました。今回は顧客分析の代表的な手法の一つであるRFM分析を題材に、具体的な実行例でSQLでのデータ解析に挑戦します。
