【感想】10年戦えるデータ分析入門　SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く

基本的な内容を期待して読んだが、SQLの書き方の話が多く、素人の私には少し辛かった。この内容が理解できるようになるための本があるといいなと思った。

以下の箇所に非常に共感。
「…何年もいろいろなエンジニアを見ていてつくづく思うのですが、だいたい初心者ほどマニュアルを見ていません。熟練したエンジニアはマニュアルをよく見ます。…
　たぶん、「ちゃんと…確認する」というのはエンジニアとしてのスキルの一種なのです。」
これは、エンジニアに限らない話だと思う。原理原則に遡ることは何事も重要である。たとえば、リーガル関連。法律文や運用基準などに何と書いてあるかを読み込まない人が良いアウトプットを出せるわけがない。


以下、引用。

PostgreSQLを選択した理由は次の3つがあります。
１．誰でも無料で入手できる
２．シェアの高いOracleやSQL ServerとSQLが比較的似ている
３．多機能で、データ活用のために必要な高度な機能が揃っている

select文のことをクエリ―と呼ぶこともあります。

処理対象テーブル(from節で選択)→Where節による絞り込み→group by節によるグループ化→select節による計算→集約関数による集約→having節による絞り込み→order by節によるソート→limit節による絞り込み

もともとＳＱＬは「コンピューターを使う人が自分でプログラミングする」というコンセプトのもとに作られました。このコンセプトをエンドユーザーコンピューティング（ＥＵＣ）と言います。


最近になって、RDBMSへのデータ取り込みの新しい課題が問題になりつつあります。それは、JSON形式やXML形式を使って、カラム数や個数が不定のデータが大々的に取り込まれるようになってきたことです。

ＤＷＨとは次の4つの特徴を持ったデータベースです。
１．サブジェクトごとに編成されていること
２．データが統合されていること
３．時系列データを持つこと
４．データが永続すること

データマートは１つのサブジェクトを分析するための専用データベースで、サブジェクトごとに別々のデータマートを作成します。

非常に乱暴に言ってしまうと、ＤＷＨがデータ品質を重視して「ちゃんと」作り込みましょうというアプローチであるのに対して、データマートは「とりあえず」いま使えるものをすぐに、安く作ろうというアプローチです。

Hadoopは、Googleのシステムの影響を受けて開発された、オープンソースの分散データ処理システムです。続きを読む

３年ほど前のプロジェクトが終わったあとに、読んでみようと買った本。
半分くらい読み進めて、そのままになってました（使う機会がない。。。）が、ちょうどまたちょこっと基本的なデータ抽出と計算で使う機会がで…きたので、また読み返そうと思います。といっても、本格的にはできないんだけど、何ができそうで、どれくらい大変かくらいは理解しておきたいので。
でもまあ、いまはPythonなのかな。もっと複雑なことできそうだし。
※１８年８月追記続きを読む

全体的に知っている内容だった。

ただ一部のウィンドウ関数の機能などは知らない部分あり多少は役に立った。

たしかにこれまで認識していたsqlの活用範囲を超える面白い内容だった。が、タブローみたいな手頃なbiツールを使ってるならそっちの方が楽だし早いとは思う

羽生章洋『楽々ERDレッスン』で、RDBMSは情報部門のデータ貴族主義を廃し、ユーザーの手にデータを取り戻し、効果的な（効率的な、ではない）開発を実現するために生まれたとある。


この書籍はそれを実…感させる。続きを読む