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土地統計調査データ ×「**」

253ab1300a7e9526141c2f15d3cb4ae7?s=47 Shinya Omori
November 01, 2018

土地統計調査データ ×「**」

・11/1にオラクル社で開催されたAutonomous選手権での発表資料
・本番で使用したスライドに、一部「※」で説明を追加

253ab1300a7e9526141c2f15d3cb4ae7?s=128

Shinya Omori

November 01, 2018
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Transcript

  1. Autonomous選⼿権 〜オープンデータ分析編〜 「年収と**を⽐べて⾒えてくるもの」

  2. ⼟地統計調査データ ×「**」 Autonomous選⼿権 〜オープンデータ分析編〜 タイトル変更させていただきました。。。m(_ _)m

  3. 3 @shinpy https://www.facebook.com/shinpy http://shinpy.hateblo.jp/ 【趣味】 ガジェット / ⽇本酒 / IT系コミュニティ

    ⼤森 信哉 ( HN:shinpy ) 株式会社アトミテック 1年⽣ 福島県会津若松市 出⾝&在住
  4. 4 @Cloudii_jp https://www.facebook.com/Cloudii.jp https://cloudii.jp/ OracleRed: 248;0;0 CloudiiRed: 234;27;34 ※OracleRedに近づけたい!!

  5. 5 https://www.dcexpo.jp/ ※出展します!!

  6. 6 使⽤データ = ⼟地統計調査 【e-Stat 政府統計ポータルサイト】 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00200522&tstat=000001063455 ※人口推計 平成26年10月1日現在人口推計 DATA

  7. 7 Oracle Cloud Data Source SQL Developer Autonomous Data Warehouse

    Cloud (ADWC) Oracle Autonomous Analytics Cloud (OAAC) ※Tableauにつながらないかも、、、
  8. 8 Autonomous Analytics Cloud Oracle Analytics Cloudに「Autonomous」の利点を追加? ⾃然⾔語でデータを検索/視覚化してくれる 機械学習機能付き

  9. 9 分析する前に。。。

  10. 10

  11. 11 DEMO

  12. 12 DEMOで紹介した画⾯(参考)

  13. 13 DEMOで紹介した画⾯(参考)

  14. 14 ⼟地統計調査データと「**」を ⽐べてみた結果 オラクル社周辺は? → 年収が⾼い 単⾝/若い/年収 → 中央区、千代⽥区のほうが優位 ※今回は東京都のみ分析

  15. 15 やってみて ADWC+OAAC連携で機械学習によるデータ分析環境がモテそう OAACはEnterpriseにするとコスト⼤なので検証で使う際は注意 OAACをもっと使いこなしたい