ACTIVITIES 技術関連活動

データ分析におけるコーディング規約とフォーマッターの役割

こんにちは。Customer Analytics Divisionでデータサイエンティストをしている高田です。Customer Analytics Divisionでは、KDDIやauに関連するサービスのデータ分析や、それに伴うコンサルティングを行っています。データ分析ではpandasやPySparkを使うことが多く、私含むデータサイエンティストの多くの方が

Scala×SparkのUDFとウィンドウ関数を使って緯度経度データから2点間の距離を求める

こんにちは、Marketing Solution Divisionの鴨居です。私は位置情報を扱う分析ソリューションの開発チームに1年ほど在籍したのちに現在のチームに移籍しました。前チームではScala×Sparkで位置情報データの分析・ロジック開発を行っていました。この記事では、Scala×Sparkを使った位置情報データ分析の例をご紹介したいと思います。

sparkパラメータ最適化チューニング

こんにちは。Customer Analytics Division所属データサイエンティスト兼データエンジニアの渡邉です。ARISE analyticsでは数百人のデータサイエンティストが活躍しています。一般的な分析環境は、データサイエンティストがそれぞれEMRを立て、その上のsparkで分析を走らせています。ただ、その分日々の分析費用も大きいものとなってい

コロナ禍における経済分析と位置情報の活用

こんにちは、Social Innovation Divisionで位置情報分析を担当している高良と申します。今回は、コロナ禍における経済活動の分析と、それに対して位置情報がどのように活用されているかをご紹介します。 コロナ禍における経済分析の急速な蓄積 2020年初めから世界的に感染拡大が生じている新型コロナウィルス感染症は、各国の経済活動にとても大きな

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