- データプレップとは
データプレップでよく使われるPaxataの機能 ベスト20
よくあるデータプレップの加工例を取り上げて、Paxataで簡単に解決する方法をご紹介します。皆さまの業務に当てはまるデータプレップはいくつありますか？
よくあるデータプレップの加工例を取り上げて、Paxataで簡単に解決する方法をご紹介します。皆さまの業務に当てはまるデータプレップはいくつありますか？
Paxataの導入企業の皆さまにお集まりいただく「Paxataユーザー会」を開催しました。Paxataの使い方は？便利なところは？ ユーザー様のリアルな声を開催レポートでお読みいただけます。
DataRobotの利用をさらに便利にするDataRobotコネクタがPaxataよりリリース！従来と比較して便利になったことを解説します。
今回の記事では、オープンデータをREST API経由で取得して、そのまま加工整形し、かつその作業を自動化する方法をご紹介します。一連の流れは、データ・プレパレーション製品の「Paxata（パクサタ）」を使用していきます。
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。
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。
