Keiji Yoshidaingoogle-cloud-jpAutoML Tables を用いた離脱ユーザーの予測この記事では、BigQuery のテーブル データをもとに予測モデルを構築できる AutoML Tables を用いて、過去のユーザーの行動履歴にもとづいて将来的な離脱ユーザーを予測し、かつ、その離脱の要因として考えられそうなものを把握する方法の一例をご紹介します。May 1, 2020May 1, 2020
Keiji Yoshidaingoogle-cloud-jpINFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_* ビューで BigQuery のテーブルの利用状況を把握するこの記事では、INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_* ビューを使用して、BigQuery のテーブルの利用状況を把握する方法をいくつかご紹介します。Apr 27, 2020Apr 27, 2020
Keiji Yoshidaingoogle-cloud-jpFirebase イベント データ分析のための Google Cloud 活用方法 (5) AutoML Tables での特徴量の重要度の確認第 5 回目の本記事では、AutoML Tables の「特徴量の重要度」の機能を用いて、KPI の値の決定に寄与していると考えられる指標のうち、特に重要であると思われるものを確認する方法をご紹介します。Apr 21, 2020Apr 21, 2020
Keiji Yoshidaingoogle-cloud-jpFirebase イベント データ分析のための Google Cloud 活用方法 (4) BigQuery でのデータの探索第 4 回目の本記事では、BigQuery で SQL を実行することで、データを探索する方法をご紹介します。Apr 21, 2020Apr 21, 2020
Keiji Yoshidaingoogle-cloud-jpFirebase イベント データ分析のための Google Cloud 活用方法 (3) データポータルでのレポート作成第 3 回目の本記事では、Google のレポート作成ツールであるデータポータルを活用して、KPI をグラフ化して表示するレポートの作成方法をご紹介します。Apr 20, 2020Apr 20, 2020
Keiji Yoshidaingoogle-cloud-jpFirebase イベント データ分析のための Google Cloud 活用方法 (2) SQL の基礎第 2 回目の本記事では、BigQuery 公開サンプル データセットを使用しながら、SQL の基本的な書き方をご紹介します。Apr 20, 2020Apr 20, 2020
Keiji Yoshidaingoogle-cloud-jpFirebase イベント データ分析のための Google Cloud 活用方法 (1) Firebase イベント データのスキーマ第 1 回目の本記事では、Firebase イベント データの BigQuery 公開サンプル データセットの表示方法と、Firebase イベント データのスキーマ情報をご紹介します。Apr 20, 2020Apr 20, 2020
Keiji Yoshidaingoogle-cloud-jpApache Hadoop のデータを BigQuery で分析するための移行手順Apache Hadoop のデータを BigQuery で分析できるようするための移行手順をご紹介します。Dec 1, 2019Dec 1, 2019