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DataRobotの予測に欠かせない「データ準備」の進め方
今回の記事では、DataRobotでの予測モデル生成に欠かせない「事前のデータ準備」をテーマにお届けします。データサイエンティストでなくても、ビジネス部門で機械学習用のデータを簡単に作成する方法があります。
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IoT化の進展とともに、センサーデータの活用が目指されています。しかし、いざセンサーデータを扱おうとすると、そこには大きな壁が立ちはだかります。この記事では、大容量、JSON、縦横変換の3つのポイントからセンサーデータを簡単に扱う方法をご紹介します。
ログインから、データのプロファイリング、加工、データセットの作成まで、実際のデータプレップの流れをPaxataで進めていきます。
データプレップを採用する企業が、急速に増えています。今回のブログでは、Paxataがどんな製品なのか特長を知りたい！という方向けに、ややエンジニア目線からご紹介します。
皆さまのマーケティング部門では、マーケターがデータをフル活用して企画や施策に活かしていく、そんなサイクルがまわっていますか？デジタルマーケティングが進むほど難しくなる、データの扱い方をテーマに取り上げます。
デジタルイノベーション時代のデータを最大限に活用するには、これまでのデータマネジメントに新たな視点が必要です。新しいデータの流れを「つなぐ・ためる・じゅんびする・いかす」の4つのステップで解説します。
Paxataはデータプレップという分野の製品ですが、お客様から「データプレップとETLは、何がちがうの？」と聞かれることがあります。そこで今回は、データプレップとETLツールの違いをいくつかの観点から比較してみたいと思います。
Tableauでのデータ分析に欠かせないのが、分析をスタートする前のデータ準備、つまり「データプレップ」です。もっと早く、もっと簡単にTableauの分析データを準備する方法についてご紹介します。
