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エージェントとデータ分析の将来性について。クラウド版がより現実味を帯びていることが強調される。
データ分析におけるセキュリティと使いやすさのバランスについて議論し、SnowflakeやDatabricksなどの製品が異なる役割を持つ点を指摘。
最近読んだ本やAIの話題について議論。データ分析やBIの範囲が広がっていることへの感慨。
データ分析における欠損値の種類とその理解の難しさについて議論。
話題は、KPIに紐づけられる情報の重要性について。また、判断基準が明確でない場合の課題も言及。
万博来場者データを扱うワークショップについて詳しく説明。データ前処理や参加呼びかけが行われた。
出演者はGo over Mondayを再考し、データは落とすところまで進めたが、メイクオーバーが必要ないため、公開することに決めた。
生成AIの導入が組織や個人に与える影響について話し合い、新しい技術領域でのスキルアップについて言及。
参加者が社内でデータ分析や可視化を学びたいと相談を受けた際の推奨書籍についての話題。
参加者がリポジトリDBについて話す。AIがデータベースを管理する仕事から解放されたいという願望も含む。
AIがデータ分析を支援する方法について。AIは基本的な計算や集計を行い、人間は複雑な判断を行うことで生産性が向上。
エージェンティックアナリティクスの可能性について話し合います。
参加者はIF文の使用について話し合い、その重要性と意外な難しさを共有。
LODの便利さと難しさについて話し合い、ワークアウトエンジで LOD関連の問題を作成する可能性を検討。
参加者はパラメータアクションの使用方法について話し合い、バイナリパラメーターの実装に苦労した経験を共有。
メンバーはオープンデータバトルについて語り、その競争的な側面と個人的な感想を共有している。
メンバーはGoFu Eventでの経験を共有し、ワークショップについて話している。
データソースへのアクセスログを詳しく調査し、ゲストユーザーの特定やユニークユーザー数の把握について議論。
参加者は過去の経験から、一人で課題を解決するのは難しいことや、チームワークの大切さについて語っています。
実務でデータ分析を行う人々が価値を生み出すことが重要であると強調され、管理面でのストレス軽減も必要だと指摘された。
タブパイと各種拡張機能について、具体的な使い方や利点を説明。