ビッグデータ分析・活用のためのＳＱＬレシピ

加嵜 長門/田宮 直人【著】

マイナビ出版（2017/03発売）

• サイズ B5判／高さ 24cm
• 商品コード 9784839961268
• NDC分類 007.6
• Cコード C3055

出版社内容情報

データ加工から売上、ユーザー把握、Webサイト等々の各種データ分析まで。「ビッグデータ時代」のSQL活用術・レシピ集！PostgreSQL、Apatch Hive、Amazon RedShift、Google BigQuery、SparkSQL対応。

内容説明

「ビッグデータ時代」のＳＱＬ活用術・レシピ集！

目次

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

著者等紹介

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

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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Yasomi Mori]

データ分析というアウトプットを前提としたSQLリファレンス本。売上把握、ユーザー属性や行動分析など、やりたいことを逆引きして探せるので便利。分析観点ごとに対応するチャートの出力例が示されていたり、IPアドレスからの都道府県推定、土日祝日の判定、ログメッセージ設計や、経営層と現場でレポートのレベル感を分けるなど、実践的な内容充実で参考になった。PostgreSQLベースで解説されているが、MySQLやBigQueryにも適宜読み替えて応用可能。kindle版は固定レイアウトでマーカーが使えないのは難点。

2020/03/29

[りょーすけ]

既に仕事の中で辞書的に使いまくってたけど、最後の章だけ読めてなくてようやく読み終えた。今後も仕事の相棒として活躍間違いなし。それほど実践的・具体的な内容でした。本のはじめとおわりで述べられているような、エンジニアと分析官の垣根を越えて活躍できる人になっていきたい。

2017/06/11

[yyhhyy]

多くのSQL入門書が商品の売上などを例にしているが、Webログを使って紹介してくている貴重な本。文法の説明はないので入門書を別途読んで、具体的な使い方をイメージする為にとても良い。

2018/03/21

[killerclock0316]

仕事でSQLを使うようになって、この本を読みました。実際のユースケースを例にした活用法が列挙されており、現場でのデータ分析がどのようなものか、どういう分析手法があるかを学ぶことができました。何よりSQL式が盛りだくさんなので、眺めているだけでも勉強になります。

2020/12/28

[yosk]

全部読むのは困難を極めそうなので役に立った部分のみで一区切り。 SQLは一通りかけて、BigQueryで深い定量分析からプロダクトへの示唆を見つける目的で、chapter5が特に参考になった。 特定のアクションごとの利用率や継続率、定着率はもちろん、アクションの回数に応じての定着率の比較はこれまでやりたいがなかなか手が出せていないところだった。 もちろん自社の定義するテーブル構造への書き直しは必要であるが、大いに役立つと思う。 ちなみにクエリの1行1行すべてを完全理解できたわけではない...。

2020/09/01