ku-sukeのブログ

Just another hatena blog

ディレクターでもWindow関数が使えるようになる!ビッグデータ時代のSQLレシピ本

ぶっちゃけ、この本をみるまで、SQLにこんなにたくさんの関数があること知りませんでした・・Webアプリで使うSQLと分析でつかうSQLってこんなに違うんですね。

f:id:ku-suke:20170323153720j:image

献本いただいたのでレビューです。来週発売で予約開始してます!

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

 

 SQLレシピということで、500ページにもわたる本書のなかみはSQLだらけなのですが、目次を見るとワクワクしてきます。

たとえば8章

検索機能を評価する

1 NoMatch率とそのワードを集計する 

2 再検索率とそのワードを集計する 

3 再検索ワードを分類して集計する 

4 検索離脱率とそのワードを集計する

サイト内検索のエンジンがいけてない場合に、どうやって改善すればいいかを具体的な考え方でまず教えてくれて、さらに集計するにはどういうSQLを投げればいいかまで書かれています。

SQLの書き方はわかった。でもそれをどう活用すればいいの?ということが現場のプロだけあって実戦で即役立つ事例が集まっています。

他にもレコメンドエンジンを作るSQLも載っています・・・恐ろしい子

レコメンド 

1 レコメンドシステムを広義に捉える 

2 このアイテムに興味がある人はこんなアイテムも見ています 

3 あなたにオススメの商品 

4 レコメンドシステムを改善するポイント 

5 表示時におけるポイント

f:id:ku-suke:20170323153725j:image

もちろん、よくある Webサイトのユーザーの行動分析も非常に詳細にかかれています。SQLの本なのですが、分析のやり方から教えてくれるのでディレクターでも読める、あるいはデータ分析チームがある程度おぜん立てしてあげれば、「ここよんどいて」って渡すのにもいいですね。

もちろんSQL部分も充実!

とはいえ、本書はSQLの本なので、素晴らしいのはDBごとの書き方をすべて書いてくれていることです。

PostgreSQL Hive Redshift BigQuery SparkSQLに対応しており、

Hive Redshift BigQuery SparkSQLの場合、SELECT文とUNION ALLで 代用可能

のように、特定のデータ基盤ごとのクエリの書き方を用意されているので、ほとんどの現場で即使える本だと思います。

 

データの分析を行うすべての現場に必携の1冊です!うちの会社のメンバーにも紹介しましたが、「これはありがたい」といろんな部署から見せてと言われました笑

 

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ