大相撲 データ アナ リスト。 杉山邦博

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大相撲 データ アナ リスト

ピボットテーブルなどのデータ集計や分析の研修をやっていると、そもそも集計したいデータがテーブル形式の表ではなく、クロス集計表である、というお話を聞いたりします。 ここでいう「クロス集計表」は図 A のようなタイプで、「テーブル 形式の表 」は図 B のようなタイプのことです。 図A 図B コピー&ペーストを繰り返して A を B にするもよし、頻度が高いのなら専用のツールを購入して対応するもよし、いろいろ考えられると思いますが、今回は Excel 2016 正確には Office 365 ProPlus の 2018年6月時点の最新の Excel で行う手順をご紹介します。 下図のクロス集計表のデータを取り込んで、新しいブックにテーブルとして出力 表示 してみます。 ファイル名は「クロス集計表. xlsx」、ワークシートは「2015年度」です。 画像が多いので少々長くなりますが、大まかには下記の手順です。 クロス集計表のファイルがどこに保存されているのか、どのシートなのかを確認しておく。 編集する クロス集計表 のシートを指定して特定する。 必要なデータを残すための編集作業をする。 クロス集計表をテーブル形式に変換する。 ワークシートにテーブルを読み込む。 編集するデータの特定• 新しいブックを用意し、ワークシートの任意の位置にアクティブ セルをおいて、リボンの [データ] タブの [データの取得と変換] グループの [データの取得] をクリックし、[ファイルから] の [ブックから] をクリックします。 [データの取り込み] ダイアログ ボックスでクロス集計表が含まれているブックを選択して [インポート] をクリックします。 [ナビゲーター] ウィンドウでテーブルにしたい表が含まれるシートを選択し、[編集] をクリックします。 Power Query エディター という Excel とは別のプログラム が起動し、選択したシートのデータが表示されます。 ここで不要なデータの削除やクロス形式からテーブル形式への変換などの作業を行います。 作業の履歴は [クエリの設定] ウィンドウの [適用したステップ] に追加されていきます。 必要なデータだけを残すための編集• ワークシート上部の「2015年度 上半期」と記載されている行など、不要な上から 2 行を削除します。 リボンの [ホーム] タブの [行の削除] グループの [行の削除] をクリックし、[上位の行の削除] をクリックします。 [上位の行の削除] ウィンドウの [行数] に削除する行数を入力して [OK] をクリックします。 指定した数の行が削除されます。 「4月」「5月」「6月」などと記載されている現在の 1 行目を列名とします。 リボンの [ホーム] タブの [変換] グループの [1 行目をヘッダーとして使用] をクリックします。 1 行目の内容が列の名前に変換されます。 クロス集計表の中にある「Aグループ計」や「総計」といった小計行を削除するためにフィルターを実行します。 フィルター条件を選択する列 [Column1] のフィルター ボタンをクリックし、除外する行のチェック ボックスをオフにして [OK] をクリックします。 フィルターが実行され、チェック ボックスがオンになっていた行だけが抽出されます 不要な行が除外されます。 「エリアA」の 1 つ上のセルは、もともと空白セルだったので 1 行目をヘッダーにしたときにも列名は変わらず、[Column1] となっています。 わかりやすくするため、この列名を変更します。 フィルター実行前にやってもよかった。 別にこのタイミングでなくてもよい。 何なら必須でもない。 名前を変更する列を選択し、リボンの [変換] タブの [任意の列] グループの [名前の変更] をクリックし、編集できる状態になったら変更後の名前を入力して [Enter] キーを押します。 クロス集計表の中にある「Q1計」と「Q2計」といった小計列を削除します。 削除する列を選択し [Ctrl] キーを使って 2 つ同時に選択しても OK 、リボンの [ホーム] タブの [列の管理] グループの [列の削除] をクリックします。 選択していた列が削除されます。 クロス集計表をテーブル形式にするための操作 ここまでの手順で、不要な行や列の削除が終わり、テーブルに必要なデータだけが残っている状態になりました。 ピボットの解除が実行され、[エリア]、[属性]、[値] の 3 つのフィールドによって、クロスした位置の値を含む各レコードが表示されます。 加工したデータを Excel ブックのワークシートに読み込みます。 Power Query エディターで編集しているクエリを 閉じて ワークシートにテーブルとしてデータを 読み込みたいので、リボンの [ホーム] タブの [閉じる] グループの [閉じて読み込む] をクリックします。 ブックに新しいシートが追加され、Power Query エディターで加工したデータが読み込まれて表示されます。 [クエリと接続] ウィンドウに、どのクエリをもとにいくつのレコード 行 読み込まれたのかが表示されています。 ここまでくればあとはお好きにどうぞ。 という感じでしょうか。 クロス集計表をテーブル形式にしたいその理由はそれぞれなので。 テーブルのスタイルを変えてもいいし、テーブル名を変えてもいいし、フィルターしてもピボットテーブルを作ってもなんでも。 ただし、このクエリを読み込むことによって表示されているテーブルは、元のブックとつながっているという意識は持っておくほうがよいです。 もちろんよいことだけれど、何も言わないとコピーだと理解される方もいるかもしれないので たとえば、クロス集計表の値を変更して更新を実行すると、テーブルに表示される値も更新されます。 おまけ 1 読み込まれたデータはテーブルであるため、テーブルを選択するとリボンに [テーブル] ツールが表示されます。 テーブルとは?に関しては、今までもこのサイトで説明しているので省きます。 もう 1 つ。 このテーブルに表示されているのはクエリによる処理の結果なので、リボンに [クエリ] ツールも表示されます。 [クエリ] ツールの [クエリ] タブの [編集] グループの [編集] をクリックすると、Power Query エディターが起動します。 おまけ 2 Power Query エディターで行った編集作業は、クエリとして定義されています。 クエリには、クロス集計表のあった元のワークシートのシート名をもとにした「2015年度」というクエリ名が設定されています。 今回の場合は、「クロス集計表. xlsx の 2015年度 シート」というデータ ソースから、不要な行や列を削除したり、ピボットを解除するといった加工をしたりしました。 この作業の流れがステップとして「2015年度」というクエリに定義されていると考えるとよいと思います。 今回は、Power Query とはなんぞやとか、Excel 2010 や 2013 だったらアドインでどうとか、この機能が Excel で標準的に使えるようになるまでの歴史があるのは省きました。 正しく理解するためにはそういった歴史や経過も知っていたほうがよいかもしれないけれど、シンプルに、最新の Excel だとこんなことができるんだ、手作業することとの違いはなんだ、というところを知ってもらいたい、気をつけて?使ってもらいたい、ということでご紹介しました。 石田 かのこ•

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杉山邦博

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令和時代のビジネスにおいて、ビッグデータの活用は不可欠。 ビッグデータ活用のプロが「データアナリスト」です。 データアナリストに対するニーズは年々高まっており、データアナリスト志望の就活生も増えています。 とはいえ、「そもそもデータアナリストって?」「資格はいるの?」と疑問に思っている方も多いのでは? そこでこの記事では、• データアナリストの業務内容・年収・就職先• データアナリストに必要なスキル• データアナリストの仕事に役立つ資格 など、データアナリストの基本情報について詳しく解説していきます。 データアナリストとは データアナリストとは、文字通り「データの分析」を専門とする職業です。 データと一口に言っても様々ありますが、データアナリストが主に取り扱うのは「ビッグデータ」です。 ビッグデータは、売上データや顧客データといった従来からあるデータ以外にも、気象データやSNSの書き込みデータなど多種多様なデータを対象とします。 ビッグデータの最大の特徴は、膨大なデータ量!テラバイトは当たり前で、時にはペタバイト(ギガバイトの百万倍)単位のデータ量に達する場合もあります。 データアナリストの業務内容 データアナリストの業務内容は「コンサル型」と「エンジニア型」に分類できます。 コンサル型データアナリストの業務は、データ解析をもとに具体的な解決策を提案するのが仕事です。 そのためコンサル型データアナリストは、主にマーケティング会社や経営コンサルタント会社などに所属しています。 それに対して、エンジニア型データアナリストの業務は、機械学習やデータマイニングといった手法を用いて、顧客の行動パターンを分析し、商品やサービスの開発・改善に活用できるデータを提供するのが仕事です。 データアナリストの年収 データアナリストの年収は507万円です(出典:)。 もっとも、これはあくまで平均額ですので、所属する企業や役職などによって上下します。 データアナリストの就職先 データアナリストの就職先としては、ビッグデータ分析を専門とするコンサル会社のほか、さまざまな企業(大手通信会社、大手監査法人、大手金融機関、大手食品メーカーなど)、取扱データ量が膨大な研究機関(大学、民間・公営の研究所)などがあります。 データアナリストに対する需要は今後ますます増えていくと予想できるので、就職先のバリエーションはどんどん多様化していくことでしょう。 データアナリストに必要な知識・スキル 膨大なデータを整理整頓するのがデータアナリストの仕事。 したがって、対象データの重要性を素早く見分けて無駄なデータを省く能力や、正しい因果関係や論理に基づきデータを分類できるロジカルシンキングの力が求められます。 データアナリストの実務に必要なのは、「IT」「データベース」「統計学」に関する基本的知識・スキルなどです。 ただし、コンサル型とエンジニア型では、それぞれの業務の特性に応じて必要となる知識・スキルの傾向が異なります。 コンサル型の場合、ただデータを分析するだけでなく、具体的な問題解決策を提示する必要があるため、ロジカルシンキングや仮説思考、マーケティングに対する深い理解が不可欠です。 それに対してエンジニア型の場合、高度な分析作業を行うため、統計解析、時系列分析、機械学習、データマイニング、ビッグデータの分散処理に必要なツール(HadoopやMahoutなど)に関する知識が必要となります。 データアナリストとデータサイエンティストの違い データアナリストは主にデータの処理・分析を行うのが仕事です。 コンサル型とエンジニア型で業務の幅が多少変化するものの、ベースとなるのはあくまでデータの処理・分析である点に特徴があります。 それに対してデータサイエンティストは、分析したデータに基づいて、企業の経営課題を解決するための戦略立案や、顧客行動やマーケットの予測モデル構築などを行います。 もっとも、コンサル型データアナリストとデータサイエンティストを比較すると分かるように、両者の業務内容は重なる部分も多く、厳密に区別することはできません。 「データベース」と「統計」の資格がおすすめ! 前記「データアナリストに必要な知識・スキル」で説明したような知識・スキルを身につけ、一定の経験を積めば、データアナリストとして初歩的な仕事はできます。 ただ、これまで説明してきたように、コンサル型であれエンジニア型であれ、「ビッグデータの統計的な処理・分析」がデータアナリストとしての最低限の仕事になります。 したがって、「データベースに関する資格」と「統計学に関する資格」を持っていれば、仕事のスキル向上やキャリアアップにつながると言えるでしょう。 データベースに関する資格としては、ベンダー資格(オラクルマスター)とオープンソースデータベースの資格(OSS-DB技術者認定資格)、統計学に関する資格としては、統計検定があります。 オラクルマスターとは オラクルマスターとは、Oracle Databaseを操作する技術力を証明する資格です。 資格認定試験の運営を日本オラクル社が行う、いわゆるベンダー資格(自社開発製品の操作技術などをメーカーが認証する民間資格制度)の一つです。 オラクルマスターを取得するメリット オラクル製品は、国内のデータベース管理ソフトウェア市場で大きなシェアを占めています。 近年は無料で運用可能なオープンソースのデータベース管理ソフトウェアが普及していますが、オラクル社は業界のトップランナーとしてまだまだ導入企業も数多くあります。 オラクルマスターを取得しておけば、データアナリストとしての活躍の場が大きく広がると言えるでしょう。 オラクルマスターの試験ではどんな知識が問われるか 現行のオラクルマスターは、Bronze(ブロンズ)、Silver(シルバー)、Gold(ゴールド)、Platinum(プラチナ)という4つのグレードに分類されています。 各試験は必ず順番にクリアしないといけません。 各試験で問われる知識は以下のとおりです。 Bronze DBA(データベースの作成・運用保守・削除操作など)およびSQL(データ操作を行うための専用言語)の基礎知識が問われます。 参考書などを読み込むことで合格可能ですが、最低限の実務経験があったほうが有利です。 Silver オラクル社の製品「Oracle Database 12c」および「Silver DBA11g 」の操作技術が問われます。 データベースのバックアップやリカバリに関する知識が問われるため、大規模なデータベース管理の実務経験があると有利になります。 Gold 「Gold Oracle Database 11g」および「Oracle Database 12c」の操作技術が問われます。 データベースのバックアップやリカバリといった基本操作はもちろんのこと、チューニングやマルチテナントデータベース、クラウド・コンピューティング戦略の開発に関する理解も問われるなど、問題が一気に高度化します。 そのため相応の実務経験がないと合格はかなり難しいでしょう。 Platinum オラクルマスターで最高ランクの資格です。 合格すればデータベース管理のエキスパートとして賞賛されます。 試験内容もゴールド以下とはまったく異なり、2日間にわたる実技試験や、オラクル社が公式に認定する2つ以上のコースの受講が義務づけられています。 実技試験では各人に専用サーバーが用意され、オラクル製品を使って実際にデータベース環境を構築したり、トラブル対応をしたりします。 データベース管理の豊富な実務経験がなければ合格はまず不可能です。 OSS-DB技術者認定資格とは OSS-DB技術者認定資格とは、オープンソースデータベースの操作技術を証明する資格です。 近年、データベース管理の分野では、オラクルなど従来からある有償のデータベース管理ソフトウェアではなく、原則無償で導入・運用が可能なオープンソースデータベースを活用する企業が増えています。 そのためデータベースを取り扱う企業では、オープンソースデータベースのスペシャリストへのニーズが強くなりました。 これに応えるべく創設された資格がOSS-DB技術者認定資格です。 OSS-DB技術者認定資格を取得するメリット 経済産業省の将来予測でも明らかなとおり、日本ではIT人材が大幅に不足しています。 また、2022年には国内のビッグデータ市場規模は1兆5617億3100万円、年間平均成長率は12. 0%に達すると予測されています(出典:)。 このようにビッグデータを扱うデータアナリストへのニーズが強くある一方で、その業務内容があまりに高度かつ専門的であることから、どうやってデータアナリストを調達すればいいのか企業も手をこまねいているのが現実です。 このような空前の売り手市場においては、OSS-DB技術者認定資格を取得しておけば、就職戦線で一歩も二歩も優位に立てることは間違いありません。 OSS-DB技術者認定資格の試験ではどんな知識が問われるか 現行のOSS-DB技術者認定資格は、SilverとGoldの2つのグレードに分類されています。 各試験で問われる知識は以下のとおりです。 Silver• 一般知識(OSS-DBの一般的特徴、リレーショナルデータベースに関する一般知識など)• 運用管理(PostgreSQLインストール方法やバックアップ方法、基本的な運用管理作業など)• 運用管理(データベースサーバー管理、運用管理用コマンド全般など)• パフォーマンスチューニング(性能に関係するパラメータ、チューニングの実施など)• 障害対応(起こりうる障害のパターン、破損クラスタ復旧、ホット・スタンバイ復旧など) 統計検定とは 統計に関する知識や活用力を評価する資格が統計検定です。 統計検定の試験問題は日本統計学会が国際的に通用する統計学に基づいて作成しています。 そのため、合格すれば普遍的な統計活用能力があると認められます。 統計検定を取得するメリット 統計検定を取得することで、「統計学の知識および統計学を活用した問題解決能力を有していること」が証明されます。 データアナリストの業務では、データの分析過程で統計学の知識が必要なので、統計検定の有資格者であることは、就職・転職時に有利に働きます。 統計検定の試験ではどんな知識が問われるか 統計検定の試験は、「統計検定(1級〜4級)」「統計調査士」「専門統計調査士」「統計検定 データサイエンス基礎(CBT)」で構成されています。 各試験で問われる知識は以下のとおりです。 統計検定• (4級)データや表・グラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な文脈の中での活用力• (3級)データの分析において重要な概念を身につけ、身近な問題に活かす力• (2級)大学基礎統計学の知識と問題解決力• (1級)実社会の様々な分野でのデータ解析を遂行する統計専門力 統計調査士 統計に関する基本的知識と利活用 専門統計調査士 調査全般に関わる高度な専門的知識と利活用手法 統計検定 データサイエンス基礎(CBT) 具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力 (図表出典:) 【まとめ】データアナリストでキャリアアップを目指そう! ビッグデータ時代において、データアナリストの持つデータベース管理の技術力は貴重です。 今回ご紹介したような資格を取得し、データアナリストとして実績を重ねていけば、あなたにもヘッドハンティングされるチャンスが訪れるかもしれません。 クリーク・アンド・リバー社ではデータアナリストのキャリアアップをサポートしています。 希望に合ったお仕事を経験豊富な当社エージェントが紹介するので、早ければ数日のうちに就業が決まることも。 就業期間中も当社エージェントが職場へ訪問し、安心して働けるようバックアップします。

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クロス集計表をテーブルにする|クリエアナブキのちょこテク

大相撲 データ アナ リスト

: - 北出 清五郎( きたで せいごろう、 - )は出身の元。 来歴・人物 [ ] を卒業後、NHK入社。 スポーツ担当アナウンサーとして、を中心に数多くのを担当。 、NHK理事待遇。 に退職した。 大相撲中継はテレビ放送が始まった夏場所から担当し、「相撲の北出」として知られた。 正確な描写と徹底した取材に基づいたデータを駆使してテレビアナウンスの基礎を作り出した。 定年退職後もアナウンス顧問や解説者として長年にわたり出演した。 また、昭和30年代にNHK総合で中継されたのレース実況を担当している。 中継ではNHKのエースアナウンサーとして数々の大会を担当、特にに日本で初めて開催されたの開会式で「世界中の秋晴れを、全部東京に持ってきたような素晴らしい秋日和であります」や、の「さあ、金メダルへのジャンプ-飛んだ!決まった! 」などの名実況も残した。 では、()、()、()で総合司会を担当した。 2003年1月19日、心不全のため死去。 80歳没。 没後の2019年12月15日に放送された『』第47回(最終回)の開会式のシーンでは、俳優のが演じたが実況の音声は北出清五郎本人のものを使用した。 著書 [ ]• 『栄光のドキュメント 私の見たオリンピック』(、1976年)• 『大相撲への招待』(、1977年5月)• 『大相撲との日々 相撲アナ一代』(、1980年)• 『話のふれ太鼓』(廣済堂出版、1981年11月)• 「北出アナのすもう雑学」(、1983年)「ものしり雑学 大相撲」(知的生きかた文庫、1992年• 『相撲部屋おかみさん太閤記』(、1983年11月)• 『人生負けても勝っても - 物語』(、1984年6月)• 『大相撲を支えた人たち』(、1985年 脚注 [ ].

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