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

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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」
   

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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
   

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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
   

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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！！
   

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

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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
   

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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、、、
   

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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
   

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9. 9
   分析する前に。。。
   

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11. 11
    DEMO
    

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    DEMOで紹介した画⾯（参考）
    

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    DEMOで紹介した画⾯（参考）
    

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    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
    

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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
    

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