Cassandraで cannot parse '何とか' as hex bytes の対処法２

昨日の話

Cassandraで cannot parse '何とか' as hex bytes の対処法１
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/df3e920452d6c088ee94c833ec95c099

のつづき。

Cassandraにデータを入れるには、

１．キースペースを作成する（スキーマに相当するらしい）
２．カラムファミリーを作成する（テーブルに相当するらしい）
３．データをセットする

なので、これをやってみたら、

org.apache.cassandra.db.marshal.MarshalException: cannot parse 'first' as hex bytes

というエラー表示が出る。

これに対する対処法は２つあって、１つは

set Standard2[jsmith][ascii('first')] =ascii('John');

とascii指定すればいいけど、これだと、

get Standard2[jsmith];

としたとき、カラム名が１６進で出るのでＸ

ということだった。


今日は、対処法２

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■対処法２：カラムファミリーを作成するときに、指定をいれる。

　前回は、カラムファミリーを作成するときに

create column family Standard2;

　と、何も指定せずに作成した。でも、これ、UTF8指定とか出来る。

　つまり、

create column family Users with comparator=UTF8Type and
default_validation_class=UTF8Type and key_validation_class=UTF8Type;

と指定してから、

set Users[jsmith][first]='John';

とすると、データが入るし、

get Users[jsmith];

とすると、

(column=first, value=John, timestamp=1326938881921000)

と、カラム名も１６進にならずに表示される。

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■参考サイト


Cassandra-0.8.7 (2) README.txt
http://privnotes.blog.fc2.com/blog-category-7.html

ペルソナマーケティングの検証として、ライフログを使えば、ビッグデータ大儲け？

　コンピューター・ネットワーク屋さんは、ビッグデータというと、そのデータを「ごにょごにょして・・」という、データ（テキスト）マイニング的アプローチをすぐに思い浮かべるのではないだろうか？
　日経コンピューター２０１２年１月１９日号（創刊８００号なんだって！）も、海外マーケティングとＭ２Ｍの文脈でビッグデータを取り上げているが（Ｐ１６）

　しかし、マーケティングは、データマイニング、テキストマイニング以外に、まったく違った流れが、今おこっている。それが、ペルソナマーケティングだ。

「ペルソナ」マーケティングを知っていますか？
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20071029/285663/

(以下太字は、上記サイトより引用）

　記事自体、２００７年だし、ペルソナ分析とかは、もう昔の言葉なので、もはやなじみのマーケティングかもしれないけど、要するに、この分析は、

　定量的なデータから、会社にとって重要な顧客セグメントを見つけ出し、
　その中から数人の定性的なデータを、
　　　　インタビューしたり商品の利用状況を観察したりといった方法で取得する。
　定量・定性の両方のデータを組み合わせてペルソナを作り、
　彼（もしくは彼女）が満足するように商品を設計する。

といった手法で、とくに、ペルソナに関して、

ペルソナを記述するシートには、名前や趣味、価値観を示すエピソードが書き込まれ、ペルソナのイメージに近い写真も張られる。このシートを見てマーケティング担当者が、ペルソナに感情移入することが狙いとなる。

感情移入して、こういう人は、こういう商品が欲しいんじゃないかって考えるわけ。

　いままでのデータは、過去のデータ”こういう人は、この商品を買っています"という過去ないしは現在の商品分析しか出来ない。それに対して、このペルソナ分析だと、マーケティング担当者が、「いや、この人なら、こういう商品が、欲しくなるんじゃないか？」っていう未来の予測が出来る点が魅力になる。

　もちろん、本人に聞いちゃえばいいじゃん！と考えるかもしれないが、「商品企画の段階では、次の商品のコンセプトなんて、企業機密なんで言えない」って考えるのが、従来のおりこうさんの考え方。
　今は、「いや実は、客自体も、自分が欲しいかどうかは判ってないんだよ、その商品が出てきて使ってみるまで！」というのが、答えになりつつあるんじゃないかな？

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　このペルソナマーケティングにおいて重要なことは、

間違えたペルソナを作ってしまったらマーケティング戦略は破綻するかもしれない。

　ってことだ。間違ったペルソナには、２種類ある

　１つは、主要顧客でないペルソナを作ってしまう危険性。
　これは従来の多変量解析などを駆使した統計手法で確認できる。

　もう１つは、ペルソナの属性や、価値観を示す部分の間違い。
　これは、マーケティング担当者が作るので、間違いが入りやすい。
　なので、このマーケティング手法の応用として、日記をつけてもらい、それで解析する方法もある。

　・・・日記、大変でしょ（＾＾；）

　この問題を解決する技術が、「ライフログ」だと思う。

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GPSログこそ最強のライフログ！GPS Recorder Xにお任せあれ
http://punksteady.com/2012/01/20/gps-recorder-x/


　とあるように、その人が、どこにいたか？情報を集めたＧＰＳログこそ、ライフログといえよう。
　ＧＰＳから、どこにいたか（六本木ヒルズとか、ディズニーランドとか）を推測すれば、日記の出来上がり！本人に確認を取れば、精度もあがるけど、まあ、予測はつきますよね。
（スケジュールとリンクさせるといいんだけどね・・・）

　また、

筑波大学、学生が開発したAndroid向けライフログアプリ「REAL10」をリリース
http://news.ameba.jp/20120120-105/

は、たぶん、おあそびアプリだろうけど、ペルソナ分析用に項目を変えてしまえば、
集めたい情報が入れられたライフログになる。

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　で、問題は、この情報をどこにおくか・・・だ。
　大量データなので、クラウド上において、ビッグデータとして処理することになる。

　おらおら、大儲けできそうでしょ。コンピューター屋さんが・・・

　SIerさんが、アップしはじめそうです。

※って、まじめに考えたＳＩerさん、売りに行くんなら、調査会社じゃないです。
調査会社、いま忙しくて、お金ないです。
リクルートとか、電通、博報堂とか、お金もっていそうで、マーケティング強そうなところに、
売りに行ってくださいね！