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BigQueryのデータ構造をマスターする:ARRAYとSTRUCTの「自作」から学ぶネストの仕組み

前回の記事では、Googleのエンジニアの方のXでの投稿をスタート地点として、BigQueryの「ネスト(入れ子)構造」が、クエリの速さとコスト削減に効くということを検証してみました。今回はさらに一歩踏み込み、というか、 …

BigQueryでJOINはもう古い?ARRAY/STRUCTによるネスト化でクエリを爆速・低コストにする方法【GA4の謎も解明】

はじめに:この検証のきっかけ きっかけは、X(旧Twitter)で見かけたGoogleのエンジニアさんのある投稿でした。「1対Nの関係にあるテーブルは、毎回JOINするのではなく、ARRAYやSTRUCTを使って1つのテ …

ノンプログラマーが生成AIで有料Webアプリを開発した話

ちまたでは、”Vibe Coding(ノリのコーディング)”というキーワードが飛び交ってますね。「すごいよね」という肯定派と「めちゃくちゃなコード書かれちゃって、かえってお守りが大変」という否定派 …

Looker Studioの「ヒストグラム」はデータソースを工夫すると最強

2026年1月中旬に、Looker Studioの最新のグラフテンプレートとして「ヒストグラム」が実装されました。メニューの「グラフを追加」から「ヒストグラム」を選択するとキャンバスに配置できます。      ヒストグラ …

生成AIがSQLを書いてくれる時代における人間(マーケター)がSQLを書けることの意味

この記事を書いているのが、2026年初頭ですが、ChatGPTは5.2が、Geminiは3Proが使えます。それらは、相当高いSQL記述能力(と、人間がプロンプトで指示した、「どんなSQL文を書いてほしいか」を察知する能 …

「データに触れながら学ぶ統計学」レビュー

インプレスさんから、2025年12月3日に発売された「データに触れながら学ぶ統計学」をご恵贈頂きました。また、私は、著者の西田さんと知り合いですし、なんなら、西田さんが先生を務めた「データサイエンス・ブートキャンプ」にも …

Looker Studioの「クエリ結果変数」を理解する

2025年3月31日に、ひっそりと?!ローンチされていた、「クエリ結果変数」。名前が(概念も?)少々複雑なためか、あまり知られていないようで、ネット上にも公式情報以外のソースが少ないように見受けましたので、今更ながらです …