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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 (Informatics &IDEA) Kindle版
現実的な分析手法とは?
※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。
本書ではSQLを使った分析の手法、そしてそのためのシステムの構築についてお話しします。なぜならば、SQLは企業において現実的に実現可能な中で最も制約の少ない分析手法だからです。
現実的にギリギリ可能な範囲で、でもできるだけ楽をしたい。本書はそんな現実的で、しかしよくばりな要望に対して、SQLという解で答えます。
ビジネスに役立つ分析を行いたいマーケターも、ビッグデータをどうにかしたいエンジニアも、みんなまとめて面倒みましょう。
●目次
第1部 SQLによるデータ分析
第1章 10年戦えるデータ分析の技術
第2章 さわってみようRDBMS
第3章 簡単! select文でデータ探索
第4章 すべての分析は集計から始まる
第5章 関数で自由自在に新しいカラムを作り出す
第6章 ジョインを制するものはRDBMSを制す――基礎編
第7章 ジョインを制するものはRDBMSを制す――応用編
第8章 遅れて来た分析SQL最強の武器――ウィンドウ関数
第9章 縦と横は難しい
第10章 アクセスログのセッション分析をする
第2部 分析システムの構築
第11章 10年戦えるデータ分析システム
第12章 ビッグデータに立ち向かう
第13章 SQLバッチの技法
第14章 本書を読み終えた後に
固定レイアウト型に関する注意事項(必ずお読みください)
この電子書籍は、全ページ画像の「固定レイアウト型」で配信されております。以下の点にご注意し、購入前にプレビュー表示をご確認の上、ご購入ください。
■使用できない機能
・文字拡大(ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ)/文字のコピー/マーク/ハイライト/文字列検索/辞書の参照/Web検索/引用
■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード(Kindle端末の場合)
※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。
本書ではSQLを使った分析の手法、そしてそのためのシステムの構築についてお話しします。なぜならば、SQLは企業において現実的に実現可能な中で最も制約の少ない分析手法だからです。
現実的にギリギリ可能な範囲で、でもできるだけ楽をしたい。本書はそんな現実的で、しかしよくばりな要望に対して、SQLという解で答えます。
ビジネスに役立つ分析を行いたいマーケターも、ビッグデータをどうにかしたいエンジニアも、みんなまとめて面倒みましょう。
●目次
第1部 SQLによるデータ分析
第1章 10年戦えるデータ分析の技術
第2章 さわってみようRDBMS
第3章 簡単! select文でデータ探索
第4章 すべての分析は集計から始まる
第5章 関数で自由自在に新しいカラムを作り出す
第6章 ジョインを制するものはRDBMSを制す――基礎編
第7章 ジョインを制するものはRDBMSを制す――応用編
第8章 遅れて来た分析SQL最強の武器――ウィンドウ関数
第9章 縦と横は難しい
第10章 アクセスログのセッション分析をする
第2部 分析システムの構築
第11章 10年戦えるデータ分析システム
第12章 ビッグデータに立ち向かう
第13章 SQLバッチの技法
第14章 本書を読み終えた後に
固定レイアウト型に関する注意事項(必ずお読みください)
この電子書籍は、全ページ画像の「固定レイアウト型」で配信されております。以下の点にご注意し、購入前にプレビュー表示をご確認の上、ご購入ください。
■使用できない機能
・文字拡大(ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ)/文字のコピー/マーク/ハイライト/文字列検索/辞書の参照/Web検索/引用
■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード(Kindle端末の場合)
- 言語日本語
- 出版社SBクリエイティブ
- 発売日2015/6/25
- ファイルサイズ282035 KB
この本はファイルサイズが大きいため、ダウンロードに時間がかかる場合があります。Kindle端末では、この本を3G接続でダウンロードすることができませんので、Wi-Fiネットワークをご利用ください。
- 販売: Amazon Services International LLC
- Kindle 電子書籍リーダーFire タブレットKindle 無料読書アプリ
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商品の説明
出版社からのコメント
【まえがき抜粋】
本書ではSQLを使った分析の手法を解説します。
またSQLを使った分析を可能にするシステムの構築についても話します。
なぜならば、SQLは企業において現実的に実現可能な中で最も制約の少ない分析手法だからです。
「現実的に実現可能な中で」「最も制約の少ない」……とはなかなか面倒な言いかたですね。
ですがこれが本書を最も適切に表現した一言なのです。
当然ながら、何事も余計な制約はないほうがいいに決まっています。
手計算にExcel、R、Python、SPSS、SASと、分析のツールを列挙すればキリがありませんが、
「データが小さくないと無理」、「お金がうなるほどないと無理」、「プログラミングに長けたエンジニアでないと無理」、
などなど、それぞれのツールには様々な制約が存在します。むろんSQLにも制約があります。
そういう制約は少ないほうがいいに決まっていますが、さりとて現実的でない選択肢には意味がありません。
現実的にギリギリ可能な範囲で、でもできるだけ楽をしたい。
本書はそんな現実的で、しかしよくばりな要望に対して、SQLという解で答えたいと思います。
本書ではSQLを使った分析の手法を解説します。
またSQLを使った分析を可能にするシステムの構築についても話します。
なぜならば、SQLは企業において現実的に実現可能な中で最も制約の少ない分析手法だからです。
「現実的に実現可能な中で」「最も制約の少ない」……とはなかなか面倒な言いかたですね。
ですがこれが本書を最も適切に表現した一言なのです。
当然ながら、何事も余計な制約はないほうがいいに決まっています。
手計算にExcel、R、Python、SPSS、SASと、分析のツールを列挙すればキリがありませんが、
「データが小さくないと無理」、「お金がうなるほどないと無理」、「プログラミングに長けたエンジニアでないと無理」、
などなど、それぞれのツールには様々な制約が存在します。むろんSQLにも制約があります。
そういう制約は少ないほうがいいに決まっていますが、さりとて現実的でない選択肢には意味がありません。
現実的にギリギリ可能な範囲で、でもできるだけ楽をしたい。
本書はそんな現実的で、しかしよくばりな要望に対して、SQLという解で答えたいと思います。
著者について
青木峰郎(あおき みねろう)
前職より大規模データウェアハウス構築の業務に関わり、並列RDBMSに目覚める。
現職のクックパッドではビッグデータ分析システム「たべみる」のアーキテクチャ設計から開発までを担当。
著書に『ふつうのLinuxプログラミング』『ふつうのHaskellプログラミング』(SBクリエイティブ)
『Rubyソースコード完全解説』(インプレス)などがある。
前職より大規模データウェアハウス構築の業務に関わり、並列RDBMSに目覚める。
現職のクックパッドではビッグデータ分析システム「たべみる」のアーキテクチャ設計から開発までを担当。
著書に『ふつうのLinuxプログラミング』『ふつうのHaskellプログラミング』(SBクリエイティブ)
『Rubyソースコード完全解説』(インプレス)などがある。
登録情報
- ASIN : B010CQD4Y0
- 出版社 : SBクリエイティブ (2015/6/25)
- 発売日 : 2015/6/25
- 言語 : 日本語
- ファイルサイズ : 282035 KB
- Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能) : 有効になっていません。
- X-Ray : 有効にされていません
- Word Wise : 有効にされていません
- 付箋メモ : 有効になっていません
- 本の長さ : 363ページ
- Amazon 売れ筋ランキング: - 38,176位Kindleストア (Kindleストアの売れ筋ランキングを見る)
- - 43位データベースの一般・入門書
- - 140位アプリケーション (Kindleストア)
- カスタマーレビュー:
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イメージ付きのレビュー

1 星
access_logとaccess_log_wideのデータが不足しているので困ってます
access_logはデータが空っぽなので本の内容通りに進めることができずに困ってます。access_log_wideはデータがわずか5つしかないので難易度が高いです。正しいのかどうかすらわからないので正しいデータを送ってもらうように問い合わせしているものの一向に返事が来る気配がないので購入するのは控えておいたほうが良いかも知れません。
フィードバックをお寄せいただきありがとうございます
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申し訳ありませんが、レビューを読み込めませんでした
-
トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2020年12月28日に日本でレビュー済み
レポート
Amazonで購入
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
2019年1月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
エンジニアにとっては、物足りない内容ですので、
エンジニア向きの本ではありません。
エンジニアと話を進めながら、データ分析、
データ活用を考えたい方にとっては
とても有用な本だと思います。
SQLの活用ができれば、エンジニアに対する尊敬の念が
沸き起こるなぁと感じた一冊です。
エンジニアでなくとも、内容理解はそこまで難しく無いかと思いますが、
SQLを使うという点では、読了後にどれだけSQLを書いたかにかかってくるかと思います。
エンジニア向きの本ではありません。
エンジニアと話を進めながら、データ分析、
データ活用を考えたい方にとっては
とても有用な本だと思います。
SQLの活用ができれば、エンジニアに対する尊敬の念が
沸き起こるなぁと感じた一冊です。
エンジニアでなくとも、内容理解はそこまで難しく無いかと思いますが、
SQLを使うという点では、読了後にどれだけSQLを書いたかにかかってくるかと思います。
2019年11月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
初心者エンジニア です。業務上、手元やAWS AthenaでSQLコマンドを叩くことが増えており、きちんとSQLの操作の概要を把握したい + ビッグデータ、ELTの解説がされているという理由で本書を手に取りました。本書はPosgreSQLを使ったSQL操作を扱っており、SQL操作の基本の学ぶことができると同時に、応用編としてHadoopやクラウドを使ったデータ処理に関しても整理されており、大変勉強になりました。著者はSQLをエンジニアと非エンジニアを結ぶツールとして捉えており、非エンジニアの方にもおすすめできる本になると思います。
2020年1月4日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
内容は、PostgreSQL活用入門といった感じです。
まず、最初の1章の前提や説明が極端すぎです。
非エンジニアがSQLでデータ分析を行えるのは非常に限定的な状況だと思います。よほど単純なシステムでない限り、どのようにデータが格納されてるのか?ERを正確に理解するだけでも大きな壁があるでしょう。また、生の数千万件以上のトランザクションデータを扱うのは、一般にエンジニアの仕事かと思います。基幹系と情報系の分け方も極端です。
実際問題、非エンジニアであるユーザーが気軽に行えるデータ分析はEXCELベースでしょう。
基幹システムからCSV出力してユーザーがEXCELで2次加工して蓄積したデータが膨大にありますし、または、予算の関係から基幹システムに実装できないデータもユーザーがEXCELで個々に(大量に)保持しているケースもあります。
そういったデータ分析を効率的に行うには、JupyterNotebookを使いPython+Pandasで、2次加工(整理や補正)したり集計・分析したり可視化する方が適していると思います。
とはいえ、PostgreSQL活用入門としてみれば、データベース初心者向けには良いかもしれません。
まず、最初の1章の前提や説明が極端すぎです。
非エンジニアがSQLでデータ分析を行えるのは非常に限定的な状況だと思います。よほど単純なシステムでない限り、どのようにデータが格納されてるのか?ERを正確に理解するだけでも大きな壁があるでしょう。また、生の数千万件以上のトランザクションデータを扱うのは、一般にエンジニアの仕事かと思います。基幹系と情報系の分け方も極端です。
実際問題、非エンジニアであるユーザーが気軽に行えるデータ分析はEXCELベースでしょう。
基幹システムからCSV出力してユーザーがEXCELで2次加工して蓄積したデータが膨大にありますし、または、予算の関係から基幹システムに実装できないデータもユーザーがEXCELで個々に(大量に)保持しているケースもあります。
そういったデータ分析を効率的に行うには、JupyterNotebookを使いPython+Pandasで、2次加工(整理や補正)したり集計・分析したり可視化する方が適していると思います。
とはいえ、PostgreSQL活用入門としてみれば、データベース初心者向けには良いかもしれません。
2017年2月4日に日本でレビュー済み
一般的なプログラミングの入門書ですと、
機能別に章立てが分かれているため、
後々のリファレンス的には使いやすいのですが、
初心者が実務で使い始めるには少し回りくどい時があります。
(どこをどう組み合わせて使うか迷ってしまう)
その点、本書は各章で「何をやりたいか」の
目的がはっきりしているため、
仕事のどの作業で使えるかがイメージしやすく、
まさに初心者が「現実的な分析手法を知る」には最適でした。
私自身は集計・分析でほぼExcelしか使ったことがなく、
これからSQLを使い始めようとしている初心者ですが、
そういった人間が分析ツールを移行する上では、
「今までExcelでやっていたこの作業をSQLだとどうやるのか」
「そもそもDBの設計はどういう方針でやれば良いのか」
など、迷う点が多々でてくるのですが、
著者の解説はそういった「初心者の迷いどころ」に対して、
非常に丁寧にアプローチしてくれているように感じました。
また、著者自身は全てをSQLでやれと言っているわけではなく、
部分的には他のツールと使い分けたら、としていたり、
これはこう考えると理解しやすいですよ、という解説が入っていたり、
何というか「技術者でない人向け」の目線がやさしいです(笑)
本書だけで10年戦うのは無理ですが、
Excelで扱いづらい大規模データが身近に増えていることを思うと、
これから10年戦っていく上での
足がかりを提供してくれているように思います。
機能別に章立てが分かれているため、
後々のリファレンス的には使いやすいのですが、
初心者が実務で使い始めるには少し回りくどい時があります。
(どこをどう組み合わせて使うか迷ってしまう)
その点、本書は各章で「何をやりたいか」の
目的がはっきりしているため、
仕事のどの作業で使えるかがイメージしやすく、
まさに初心者が「現実的な分析手法を知る」には最適でした。
私自身は集計・分析でほぼExcelしか使ったことがなく、
これからSQLを使い始めようとしている初心者ですが、
そういった人間が分析ツールを移行する上では、
「今までExcelでやっていたこの作業をSQLだとどうやるのか」
「そもそもDBの設計はどういう方針でやれば良いのか」
など、迷う点が多々でてくるのですが、
著者の解説はそういった「初心者の迷いどころ」に対して、
非常に丁寧にアプローチしてくれているように感じました。
また、著者自身は全てをSQLでやれと言っているわけではなく、
部分的には他のツールと使い分けたら、としていたり、
これはこう考えると理解しやすいですよ、という解説が入っていたり、
何というか「技術者でない人向け」の目線がやさしいです(笑)
本書だけで10年戦うのは無理ですが、
Excelで扱いづらい大規模データが身近に増えていることを思うと、
これから10年戦っていく上での
足がかりを提供してくれているように思います。
2016年9月18日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
SQL解説本をいくつか拾って購入し、読み比べましたが、この本が一番要点を
突いていて、現場で実践するには良い本だと思いました。解説内容にない、漏れている
ポイントも有りますが、それはそれ、マニュアルを引いて実践していけばよいもの
と思います。標題の「10年戦える‥」は昔聞いたCM「24時間戦えますか‥」を連想
させてどうかな???と思います。好きにはなれないタイトルです。
突いていて、現場で実践するには良い本だと思いました。解説内容にない、漏れている
ポイントも有りますが、それはそれ、マニュアルを引いて実践していけばよいもの
と思います。標題の「10年戦える‥」は昔聞いたCM「24時間戦えますか‥」を連想
させてどうかな???と思います。好きにはなれないタイトルです。
2015年7月19日に日本でレビュー済み
近年、急速に注目が集まっているデータ分析について、さまざまな手法が模索されています。Excelをはじめとした表計算ソフト、RやPythonなどのプログラミング言語の習得など、マスターするべき技術要素は多いですが、それぞれ一長一短で、これ一発でOKという手法はなかなかないのです。その中でもっとも現実的な解として、本書はSQLの力を借りてデータの分析を行うことをお勧めしています。実際、ゼロベースから、ある程度以上のデータ分析を比較的短時間で行えるようになるにはそれしか方法がないでしょう。したがって、本書のアプローチは正しいと思います。
次に、SQLの実行環境として本書はオープンソースのPostgreSQLを採用していますが、データ分析のプラットフォームとしてPostgreSQLはきわめて有望です。したがって、使うDBの選定も正しく、この本で得た知識を即、実践に生かすことができます。また、紹介されている内容も、分析に如何にデータベースを使うかという観点から書かれており、データ分析をしているときに引っかかりがちな部分を重点的に説明しているという印象を受けます。だから、本を買ったけれども情報が不足していて、さらに本を買い足さなければならないといったことも起こらないと思うので、良心的な本だといえます。
最後に、本自体のできですが、本書は文章自体も読みやすく、文字の大きさも適当で、今のところ誤植等も見つかっていません。つまり、本書は良書だといってよいと思います。
*1 実のことを言うと、すでにPostgreSQLを使ったデータ分析の本は出ていて、私も持っているのですが、残念ながら本を買ったからといって分析を始められるほど十分な情報を持たなかったのです。いっぽう、本書は、後発書だけあって、この本一冊でそれなりに分析を始めることが可能だと思うし、レベル的にも適度なレベルでとどめてあり、無駄がありません。現状、類書の中ではベストだと思います。
*2 巻末に何冊か参考文献が挙げてありますが、私が持っている本でよいと思ったのは以下の本です。
[1] SQL書き方ドリル(改定新版)
[2] SQL逆引き大全363の極意、もしくは、SQLポケットリファレンス
次に、SQLの実行環境として本書はオープンソースのPostgreSQLを採用していますが、データ分析のプラットフォームとしてPostgreSQLはきわめて有望です。したがって、使うDBの選定も正しく、この本で得た知識を即、実践に生かすことができます。また、紹介されている内容も、分析に如何にデータベースを使うかという観点から書かれており、データ分析をしているときに引っかかりがちな部分を重点的に説明しているという印象を受けます。だから、本を買ったけれども情報が不足していて、さらに本を買い足さなければならないといったことも起こらないと思うので、良心的な本だといえます。
最後に、本自体のできですが、本書は文章自体も読みやすく、文字の大きさも適当で、今のところ誤植等も見つかっていません。つまり、本書は良書だといってよいと思います。
*1 実のことを言うと、すでにPostgreSQLを使ったデータ分析の本は出ていて、私も持っているのですが、残念ながら本を買ったからといって分析を始められるほど十分な情報を持たなかったのです。いっぽう、本書は、後発書だけあって、この本一冊でそれなりに分析を始めることが可能だと思うし、レベル的にも適度なレベルでとどめてあり、無駄がありません。現状、類書の中ではベストだと思います。
*2 巻末に何冊か参考文献が挙げてありますが、私が持っている本でよいと思ったのは以下の本です。
[1] SQL書き方ドリル(改定新版)
[2] SQL逆引き大全363の極意、もしくは、SQLポケットリファレンス
2018年5月17日に日本でレビュー済み
SQLをほぼ触ったことない駆け出しの機械学習エンジニアが
2,3日でざっと1章を読んで、分析SQLの基礎を覚えるにはいい本でした。
とりあえず所望のことができるようになったので助かりました。
10年戦えるかどうかはさておいて、ほどほどの情報量で読みやすい本だと思います。
既にSQLに詳しい人向けの本ではないと思います。
2,3日でざっと1章を読んで、分析SQLの基礎を覚えるにはいい本でした。
とりあえず所望のことができるようになったので助かりました。
10年戦えるかどうかはさておいて、ほどほどの情報量で読みやすい本だと思います。
既にSQLに詳しい人向けの本ではないと思います。