ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。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。