Bright Dataの実用例

ビッグデータ分析は、企業意思決定プロセスを円滑化すると同時に、実用化可能かつ収益化可能な洞察を生み出すため、大規模に収集されたデータを活用します。本記事ではそのワークフローを解説します。

自動化されたスクリーンスクレイピング技術を用いて、データ駆動型のユーザー/競合他社フィードバックループをビジネスに導入する方法をご覧ください。

定量的なデータは競合製品の変動数などの数値を指し、定性的なデータは特定のブランドに対するオーディエンスのソーシャルセンチメントなどの「物語」を指します。本記事では両者の主要な相違点を解説するとともに、対象データポイントを迅速かつ容易に取得するツールを提供します。

モリー・ローズ財団は、若者のメンタルヘルスに関連する有害なソーシャルメディアコンテンツを明らかにし、より安全なデジタル空間のための研究と提言を推進しています。

このガイドでは、一般的な企業のETLデータ抽出パイプラインにおける抽出（Extraction）、変換（Transformation）、ロード（Loading）の各段階を順を追って説明します。日常的なデジタルビジネスワークフローの文脈でETLパイプラインを実装する方法を示すeコマースのユースケースを含みます。

バックコネクトプロキシとは？その仕組みと使用方法を解説します

Indeedの327,803件に及ぶ金融関連求人データセットに基づく包括的研究により、北米の支配的役割と金融職市場における資格の重大な意義が明らかになった

ネットサーフィンをしていると、CAPTCHAと呼ばれるセキュリティ認証に遭遇することがあるでしょう。それは、アクセスしているのがロボットやボットではなく人間であることを確認するチェックで、「橋の写真を選んでください」のような要求がされ、ランダムに表示される画像の中から橋の写真だけをクリックする方式が一般的ではないでしょうか。

投資会社は、ソーシャルメディア、検索エンジン、消費者の需要データを監視し、ポートフォリオ内の企業が言及されたときにリアルタイムでアラートを取得しています。その方法は以下のとおりです。

データフライホイールを戦略的に活用し、製品/サービスの勢いを増大させる方法を学びましょう。これにより投資利益率（ROI）の向上、ならびに新規顧客獲得/既存顧客維持が促進されます。

データ抽出の基本を学びましょう。データ抽出がビジネスにどのように役立つか、またPythonを使用するか、あるいは完全自動化ツールを用いて構造化/非構造化データを抽出する手順を段階的に解説します。

本記事では、ソーシャルメディア上でデータ駆動型マーケティングを実施する際に、企業にとって最も有益となるデータポイントの種類を紹介します。また、コーディングや複雑なインフラ、データサイエンティストを必要とせずにソーシャルメディアデータのリアルタイムフィードを取得できる収集ツールについても紹介します。