ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

  • 著作者名:加嵜長門田宮直人
  • 編集者名:丸山弘詩
    • 書籍:4,104円
    • 電子版:4,104円
  • B5変型判:496ページ
  • ISBN:978-4-8399-6126-8
  • 発売日:2017年03月27日
  • 備考:Win/Mac、中~上級
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内容紹介

ビッグデータ時代のSQL活用術・レシピ集

本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。「データの加工」「売上の把握」「ユーザーの把握」「Webサイト内のユーザー行動の把握」「異常値の検出」「検索機能の評価」「レコメンド」など、具体的なシーン別に、実践的な手法とノウハウを解説しています。

●読者対象
本書では、アクセス解析等を担当する社内の分析担当者と、実装を行うエンジニアの双方を対象として、下記の情報を提示します。
・データ加工の手法
・分析に使用するSQL
・レポーティング・分析の手法
分析担当者であれば、アクセス解析ツールが提供する指標やフィルタがなくても、それ以上のことを自らで実践できるようになること、エンジニアであれば、分析業務を十分に理解して、分析担当者や経営層に対して、適切な情報提供やレポート提出、そして助言できるようになることを、目指しています。

●構成
1 ビッグデータ時代に求められる分析力とは
2 本書で扱うツールとデータ群
3 データ加工のためのSQL
4 売上を把握するためのデータ抽出
5 ユーザーを把握するためのデータ抽出
6 Webサイトでの行動を把握するためのデータ抽出
7 データ活用の精度を高めるための分析術
8 データを武器にするための分析術
9 知識に留めず行動を起こす

Chapter1~2は導入部で、Chapter1は基本を解説し、Chapter2で本書で扱うデータやミドルウェアについて説明しています。
Chapter3~8では、具体的なSQLを用いたコード例とともに、ビッグデータ活用の手法について紹介します。
Chapter3では基礎的なSQLの記述やデータ加工の手法について解説し、続くChapter4~8でデータ活用における具体的なシーン別に実践的な「分析手法」と「SQL」を解説しています。
Chapter9ではまとめとして、本書の提供する内容が知識で留まらないよう、データの活用の事例やヒントを紹介します。

●本書で扱うミドルウェア
PostgreSQL、Apache Hive、Amazon Redshift、Google BigQuery、SparkSQLで動作確認を行っています。

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備考

加嵜 長門(カサキ ナガト)
株式会社DMM.comラボ所属。慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科修士課程修了。大学院や学生ベンチャーにて、マルチメディアデータベースを対象とした検索やレコメンドアルゴリズムの研究およびサービス開発に従事し、現在DMM.comラボではビッグデータ活用基盤の構築に携わり、SparkやSQL on Hadoopを用いたレコメンド機能、ビッグデータ活用の研究開発を担当。 共著に『詳解Apache Spark』(技術評論社)。

田宮 直人(タミヤ ナオト)
データコンサルタント。エンジニアとして大手新聞社の関連サービス、求人サービス、コミュニティサービスの開発に携わり、株式会社サイバーエージェント在籍時にデータアナリストへ転身、株式会社DMM.comラボではマーケティング開発部マネージャーとしてビッグデータ部を立ち上げる。現在はフリーランスとして、データの解析のみならず、データ解析環境の設計・構築、ログの設計、レコメンドAPIの作成など、データに関連する業務全般を担当している。

編集者プロフィール:
丸山 弘詩(マルヤマ ヒロシ)
書籍編集者。早稲田大学政治経済学部経済学科中退。国立大学大学院博士後期課程(システム生産科学専攻)編入、単位取得の上で満期退学。大手広告代理店勤務を経て、現在は書籍編集に加え、さまざまな分野のコンサルティング、プロダクトディレクション、開発マネージメントなどを手掛ける。著書は『スマートフォンアプリマーケティング 現場の教科書』(マイナビ出版刊)など多数。

目次

Chapter1 ビッグデータ時代に求められる分析力とは
1 データを取り巻く環境の変化
2 さまざまな課題
    分析担当者の課題
    エンジニアの課題
    職種を越えた横断的な分析力を身につける

Chapter2 本書で扱うツールとデータ群
1 システム
    PostgreSQL
    Apache Hive
    Amazon Redshift
    Google BigQuery
    SparkSQL
2 データ
    データの種類
    業務データ
    ログデータ
    2つのデータを利用することで生まれる価値

Chapter3 データ加工のためのSQL
1 一つの値に対する操作
    コード値をラベルに置き換える
    URLから要素を取り出す
    文字列を配列に分解する
    日付やタイムスタンプを扱う
    欠損値をデフォルト値に置き換える
2 複数の値に対する操作
    文字列を連結する
    複数の値を比較する
    2つの値の比率を計算する
    2つの値の距離を計算する
    日付/時刻の計算をする
    IPアドレスを扱う
3 1つのテーブルに対する操作
    グループの特徴を捉える
    グループの中での順序を扱う
    縦持ちのデータを横持ちに変換する
    横持ちのデータを縦持ちに変換する
4 複数のテーブルに対する操作
    複数のテーブルを縦に並べる
    複数のテーブルを横に並べる
    条件のフラグを0と1で表現する
    計算したテーブルに名前を付けて再利用する
    擬似的なテーブルを作成する

Chapter4 売上を把握するためのデータ抽出
1 時系列に沿ってデータを集約する
    日別の売上を集計する
    移動平均を用いて日別の推移を見る
    日別の売上を集計して、当月売上の累計を求める
    月別の売上を集計し、昨対比を求める
    Zチャートで業績の推移を見る
    売上を把握するための大事なポイント
2 多面的な軸を使ってデータを集約する
    カテゴリ別の売上と小計を計算する
    ABC分析で売れ筋とそうでないものを分ける
    ファンチャートで商品の売れ行きの伸び率を見る
    購入価格帯を集計する

Chapter5 ユーザーを把握するためのデータ抽出
1 ユーザー全体の特徴・傾向を見つける
    ユーザーのアクション数を集計する
    年齢別区分を集計する
    年齢別区分ごとの特徴を抽出する
    ユーザーの訪問頻度を集計する
    ベン図でユーザーのアクションを集計する
    デシル分析でユーザーを10段階のグループに分ける
    RFM分析でユーザーを3つの視点でグループ分けをする
2 時系列に沿ったユーザー全体の状態変化を見つける
    登録数の推移、傾向を見る
    継続率、定着率を算出する
    継続、定着に影響すると見られるアクションを集計する
    アクション回数に応じた定着率を集計する
    利用日数に応じた定着率を集計する
    ユーザーの残存率を集計する
    訪問頻度からユーザーの属性を定義し集計する
    訪問種別を定義し、成長指数を集計する
    指標を改善する手順を身につける
3 時系列に沿ったユーザー個別のアクションを分析する
    ユーザーのアクション間隔を集計する
    カートに追加後、購入されているか把握する
    登録からの売上を経過日数別に集計する

Chapter6 Webサイトでの行動を把握するためのデータ抽出
1 サイト全体の特徴・傾向を見つける
    日次の訪問回数・訪問者数・ページビューを集計する
    ページ毎の訪問回数・訪問者数・ページビューを集計する
    流入元別に訪問回数やCVRを集計する
    アクセスされる曜日、時間帯を把握する
2 サイト内のユーザーの行動を把握する
    入口ページと出口ページを把握する
    離脱率、直帰率を計算する
    成果に結びつくページを把握する
    ページの価値を調べる
    検索条件毎のユーザー行動を可視化する
    フォールアウトレポートを用いてページ遷移を可視化する
    サイト内のユーザーフローを把握する
    ページを最後まで見ている割合を集計する
    ユーザー行動の全体像を可視化する
3 エントリーフォームを最適化する
    エラー率を集計する
    入力~確認~完了までの遷移率を集計する
    フォーム直帰率を集計する
    エラーが発生している項目、内容を集計する

Chapter7 データ活用の精度を高めるための分析術
1 データ加工による新たな切り口を作る
    IPから国、地域を補完する
    都道府県に隣接都道府県情報を付与する
    土日・祝日を判断できるようにする
    一日の集計範囲を変更する
2 異常値を検出する
    データの分布を計算する
    クローラーを除外する
    データの妥当性を確認する
    特定のIPからのデータを除外する
3 データの重複を検出する
    マスタデータの重複を検出する
    ログの重複を検出する
4 複数のデータセットを比較する
    データの差分を抽出する
    2つのランキングの類似度を計算する

Chapter8 データを武器にするための分析術
1 検索機能を評価する
    NoMatch率とそのワードを集計する
    再検索率とそのワードを集計する
    再検索ワードを分類して集計する
    検索離脱率とそのワードを集計する
    検索に関する指標を集計しやすくする
    検索結果の網羅性を指標化する
    検索結果の妥当性を指標化する
    検索結果の順位を考慮した指標を計算する
2 データマイニング
    アソシエーション分析
3 レコメンド
    レコメンドシステムを広義に捉える
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    レコメンド表示時の改善ポイント
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4 スコアの計算
    複数の値をバランスよく組み合わせてスコアを計算する
    値の範囲が異なる指標を正規化して比較可能な状態にする
    各データの偏差値を計算する
    巨大な数値の指標を直観的にわかりやすく加工する
    独自のスコアリング方法を定義してランキングを作成する

Chapter9 知識に留めず行動を起こす
1 データ活用の現場
    データの活用方法を考える
    データに関わる登場人物を知る
    ログフォーマットを考える
    データを活用しやすい状態に整える
    データ分析のプロセスを習得する
    分析のはじめの一歩を踏み出す
    相手の職種・役職に応じたレポートを作成する
    さらなるデータ活用のスキルを磨く
    ビッグデータ時代のデータ分析者に向けて
 

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