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皆が見ている景色は表面に過ぎない 「AIで業務効率が10倍に」「AIが仕事を奪う」「AIを導入すれば競争に勝てる」—こんな言説で溢れる昨今のAIブーム。企業も個人も「乗り遅れまい」と必死にAI技術を追いかけています。 しかし、実際はそう単純ではありません。AI技術の表面的な華やかさの裏には、多くの人が見落としている重要な現実があります。私が法人営業からAIプロンプトエンジニアに転身し、数多くのクライアントと向き合ってきた経験から見えてきた「AIブームの意外な真実」をお伝えします。 AIブームの現状と表面的な理解 2022年末のChatGPT登場以降、AI技術への関心は爆発的に高まりました。Statista社の調査によれば、2025年までにグローバルAI市場は3,900億ドル規模に成長すると予測されています。日本国内でも、経済産業省の報告では87%の大企業がAI活用を検討中または導入済みという数字が出ています。 表面的には「AIツールを導入すれば業績が上がる」「AIスキルを身につければキャリアが安泰」という単純な図式で語られることが多いですが、現場で起きている現実はもっと複雑です。多くの企業がAIを導入したものの、期待した効果を得られていないという事実があります。 ではなぜ、これほどの熱狂の中で、実際の成果につながらないケースが多発しているのでしょうか？ 📊 意外な真実①：AIの本当の価値はツールではなく「問いの立て方」にある 一般的には「高度なAIツールを導入することが成功の鍵」と考えられていますが、実態は大きく異なります。実は最先端のAIツールよりも、「適切な問いを立てる能力

突然ですが、あなたにとって住みやすい場所とはどこでしょうか？いきなり質問されても困りますよね。住みやすい場所とはいっても、人によって異なります。例えば、雨があまり降らない場所が良いと思う方もいらっしゃいますし、子育て中の方にとっては教育が充実している市町村がいいでしょう。実は、公表されているデータを使用して、あなたにとって住みやすい場所を推測することができるのです。試しに、三重県の市町村で住みやすい場所について分析していきます。今回の分析では、気象庁、三重県、三重県警察のホームページが公開しているデータを使用しています。また、グラフのツールはTableauを使用しています。1. 雨が少ない地域で暮らしたい！例えば、あなたが「雨が多いとなんだか憂鬱だな... 」と思っているとしましょう。こちらは、気象庁の観測地点から、2022年〜2024年の月毎の降水量の平均をまとめたものです。このグラフを見ると、雨が嫌な人にとっては上野周辺が住みやすい場所である可能性があります。しかし、あなたが「雨の量が少ないだけではなく、日が当たる時間が長い地域がいい！」と考えた場合、どうなるでしょうか。これを見ると、上野は「雨が少ないが、日照時間は短い」ことがわかります。津や桑名あたりが「雨が少なくて、日照時間も長い」と考えられそうですね。ちなみに、気温が高い地域・低い地域を調べることはもちろん、風が強い地域、雷日数が少ない地域を調べることもできます。2. 治安が良い場所で暮らしたい！次に、あなたは「治安が良いところに住みたい！」と考えたとしましょう。三重県警察のホームページから、市町村ごとの犯罪認知件数

この記事を読んでいただき誠にありがとうございます。ツシマと申します。私は6年半看護師と保健師を経験し、現在はデータ分析をしています。この記事では、皆様にデータ分析の必要性・限界について説明していきます。なぜデータ分析が必要か突然ですが、皆さんにはこのような悩みはありませんか？・自分の商品が思うように売れない...・自分のサービスをリピートしてくれるお客様が少ない...・従業員の業務時間やコストがかかりすぎている気がする...・最近、健康診断で引っかかって受診が必要な従業員が増えている...これらの問題の解決につながる可能性を持つのが、データ分析です。データ分析とは、膨大な情報（データ）の中から、パターンや傾向を見つけ出し、意思決定に役立てる技術です。感覚や勘に頼るのではなく、「根拠」をもとに行動できる点が大きなメリットです。例として、・売上データを分析して、人気の商品や売れない原因を特定する・顧客アンケートの結果をまとめて、顧客満足度を数値で把握し、サービスの改善点を見つける・業務時間やコストのデータを見やすくし、効率化できる部分を発見する・従業員の健康状態について集計し、リスクが高い従業員に早くアプローチするなど、あらゆる分野で「見えにくかった問題点やチャンス」を明確にすることができます。また、グラフやレポートを通じて、専門知識がない人にもわかりやすく情報を伝えることができるため、社内共有や提案にも非常に有効です。データ分析にも限界があるしかし、データ分析には弱点もあります。注意するべきポイントはこちらです。1. 未来を100％予測することはできないデータ分析は、あくまで「過

管理会計の基本概念と中小企業での重要性管理会計と財務会計の違い　 管理会計と財務会計は、どちらも会計の重要な分野ですが、それぞれ目的や対象が異なります。財務会計は、主に外部の利害関係者に経営状況を報告するための手法であり、企業の決算書や税務申告書を通じて利用されます。一方で、管理会計は、経営陣や内部関係者が意思決定を行うための情報提供を目的とした会計手法です。例えば、原価計算や業績評価、予算管理など、経営資源の最適配分をサポートするために活用されます。特に中小企業では、管理会計を活用することで、限られた資源の中で効率的に経営戦略を策定することが可能となります。中小企業で管理会計が果たす役割　 中小企業において管理会計は、経営のかじ取りに欠かせない存在です。経営者は限られた時間やリソースで日々の課題に対応しなければなりませんが、管理会計はその意思決定をサポートする強力なツールとなります。例えば、収益性の高い事業分野や改善すべき領域を明確に把握することができます。また、データを基にした分析を行うことで、今後の経営方針をより精確に設定する助けとなります。さらに、中小企業が直面しがちなキャッシュフロー不足や資金繰りの問題も、管理会計を通じた適切な分析と管理で改善が期待できます。限られた「経理」や「分析」のリソースを効率よく活用するために、管理会計は非常に重要な役割を果たします。部門別採算管理の必要性　 中小企業において部門別採算管理を行うことは、経営をより効率的に行うための重要なポイントです。各部門の収益性やコスト構造を明確化することで、どの部門が最も利益を生み出し、どの部門が収益を圧

技術革命は常に旧勢力を駆逐しますが、真の勝者は、新技術を自社のビジネスに深く統合した企業です。AIの特筆すべき点は、効率を最適化するだけでなく、データ、プロセス、エコシステムを再定義することで、他社が模倣しにくい競争上の障壁を構築できることです。一、データ閉ループ：量的変化から質的変化へAIの中核的な推進力はデータですが、データだけでは不十分です。重要なのは、データを継続的に最適化する閉ループに変換する方法です。グローバルなストリーミング大手Netflixは、その典型的な事例です。ユーザーの視聴時間、一時停止回数、評価などの行動を分析することで、そのレコメンデーションアルゴリズムはユーザーの好みを正確に予測できます。データによると、Netflixの視聴コンテンツの約80％はアルゴリズムによるレコメンデーションによって駆動されており、このシステムは年間約10億ドルの顧客離れのコストを削減しています。さらに重要なのは、ユーザーの増加に伴い、データ量が継続的に蓄積され、アルゴリズムが繰り返し実行され、「データを使用すればするほど正確になり、ユーザーの粘り強さが増す」という正のサイクルが形成されることです。もう1つの事例は、小売大手のウォルマートです。世界中の数億人の顧客の購買記録を追跡することで、ウォルマートのAIシステムは地域の消費トレンドを予測し、在庫を事前に調整することさえできます。例えば、ハリケーンシーズンが到来する前に、AIは過去のデータに基づいて懐中電灯とボトル入り飲料水の在庫を自動的に増やし、関連商品の在庫切れ率を30％削減します。教訓：データの独自性と閉ループの応用能

かつては人間が膨大な時間をかけて行っていたデータ分析。しかし今、その領域に革命をもたらしているのが 「AIエージェント」 です。AIが人間の代わりに、または人間と連携しながらデータを理解・活用し、ビジネスの意思決定をサポートする時代が始まっています。1. AIエージェントとは？AIエージェントとは、自然言語や自動化機能を活用してタスクをこなす「インテリジェントな自律型ソフトウェア」です。✅ ChatGPTやCopilotのようなチャット型AI✅ 自動でデータ分析・可視化を行うBIエージェント✅ ユーザーの指示に応じて複雑な処理をこなす業務アシスタントこれらが、今やマーケティング、経営、顧客対応などに浸透しつつあります。2. AIエージェントが担うデータ分析の役割AIエージェントは単なるツールではありません。「人間の判断や直感」を補完し、より迅速で精度の高い分析を実現します。📌 活用シーンの一例：売上データから顧客の離脱要因を分析リアルタイムの需要予測と在庫最適化SNSデータの感情分析によるブランディング強化BIツールとの統合による意思決定支援以前は専門的なスキルが必要だった分析作業も、AIエージェントの導入で誰でも扱えるようになってきました。3. ビジネスに導入するメリットと課題✅ 導入メリット作業スピードの向上：レポート作成やグラフ生成を自動化意思決定の精度向上：感覚でなく「データ」で判断コスト削減：データ分析チームの負荷を軽減属人化防止：ナレッジをAIに蓄積・共有可能⚠️ 導入時の課題初期のセットアップやトレーニングに時間がかかる精度や信頼性を担保するための人間の監視が必要

・統計を扱っているがどのレベルのものを扱っているのか分からない…。・実際に依頼するときのイメージが分からない…。そういったご不安があるのではないかと考え、今後もポートフォリオを更新していこうと思っていますので、ぜひみていただければと思います！今回は心理統計をもとに以下のような分析をしてみました！ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー【BIG5性格特性データの分析】本分析では、BIG5性格特性（外向性、神経症傾向、調和性、誠実性、開放性）のデータを用いて、統計的手法を適用し、性格特性の分布や相関関係を明らかにしました。加えて、クラスタリング分析や主成分分析を実施し、データのパターンを探索しました。1. データの前処理CSVファイルをRで読み込み、欠損値の有無を確認。欠損が見つかった変数（country, O10）を除外し、クリーンなデータセットを作成。各性格特性のスコアを合算し、新たな変数として追加。2. データの分布の可視化ggplot2を用いて、BIG5の各特性（Extraversion, Neuroticism, Agreeableness, Conscientiousness, Openness）のヒストグラムを作成。各特性のスコア分布を視覚的に確認し、データの偏りを把握。3. 相関分析各性格特性間の相関行列を作成し、数値的な関係を分析。ggcorrplotを用いたヒートマップにより、特性間の関連性を可視化。4. クラスタリング分析BIG5のスコアを基にデータを標準化し、K-meansクラスタリングを実施。factoextraを用いて、最適なクラスタ数

こんにちは。現役データサイエンティストのまつおと申します。最近外向けにデータサイエンティストとしての活動を始めたのです、具体的にどういったサービスを提供できるか、どういったシーンでデータサイエンティストを頼れるのかを整理します。気になった方はご一読いただけると嬉しいです。前提：データサイエンティストのバックグラウンド多くのデータサイエンティストは大前提として「統計学」に関する知識があります。流石に舐めすぎか、当たり前ですね。次に、統計学を世の中に実装（アウトプット）していくためには、コーディングのスキルが必要になります。そのためコーディングは基本スキルになります。データサイエンティスト（DS）の仕事詳細は割愛しますが、DSの仕事は大きく以下の3つに分類されます。・（データベース周辺）・データの前処理・統計解析・クライアントへの説明・（プロダクトへの実装など）（）内の業務は企業などによって異なるため、最大公約数的にDSが担うものは（）をつけていないです。この順番は概ね仕事における順番とも一致しています。学生の方へデータサイエンティストの多くは基本的に統計の知識があります。また、分析以前のデータの前処理の方法などについても詳しく知っています。したがって以下のようなご相談に乗れると思っています。【ご相談例】・データ分析ってなんですか？！・データの作り方・データの前処理の方法のご相談・統計解析・データ分析の方法についてのご相談・大学の授業に関するご相談・レポートの作成手伝い・データサイエンティストの仕事についてのご質問・キャリアのご相談社会人の方私と同じ社会人の方にとっては、レポートの

はじめに 現代のビジネス環境では、企業が競争力を維持し、成長を続けるためには、データを活用して正確かつ迅速な意思決定を行うことが不可欠です。膨大なデータを収集し、それを効果的に分析することで、企業は市場の動向を予測し、顧客のニーズを理解し、ビジネスの改善点を特定することができます。しかし、データの量と複雑さが増す中で、従来の手法だけでは対応が難しくなってきています。 そこで、AI（人工知能）の力を借りることで、データ分析のプロセスを高度化し、より深いビジネスインサイトを得ることが可能になります。本記事では、AIとデータ分析の連携によって生まれるビジネスインサイトの強化について、具体的な事例や方法を交えながら、詳しく解説します。 1. データ分析の現状と課題 1.1 データの重要性と課題 データは、ビジネスにおいて非常に重要な資産です。企業は日々、顧客の行動、取引履歴、製品のパフォーマンス、マーケティングキャンペーンの結果など、多種多様なデータを収集しています。これらのデータを分析することで、企業は顧客のニーズを深く理解し、商品やサービスの改善、マーケティング戦略の最適化、新規事業の開発などに役立てることができます。 しかし、膨大なデータを適切に管理し、分析することは容易ではありません。特に、中小企業においては、データ分析に必要なリソースやスキルが不足している場合が多く、データから有用なインサイトを引き出すことが難しいと感じる企業も少なくありません。また、データの量が増加するにつれて、従来の分析手法では対応しきれず、分析の精度やスピードが低下するリスクもあります。 1.2 従来の

こんにちは、YUSAKOです(ˊᗜˋ*)最近、やりたいことがちょこちょこあって、以前ほどブログの更新が出来てないんですが、とってもありがたいことに、毎日一定数の方に閲覧していただいています。♡も、たくさん送っていただき、本当にありがとうございます(*ᵕᴗᵕ)⁾⁾ココナラの管理画面では、『過去30日間』と『過去3か月間』の閲覧数が見られるようになっていますが、なんでだろう？ｗ3か月より前のデータは、参考にならないのかしら🤔私は知りたいけどな～。＊＊＊＊＊さて、私の場合、3か月間のデータでみると、だいたい１つの記事で５0～100PV30日間のデータで見ても、同じ数字なので、SEOでたまたまHITしたというより、一定数の方が継続的に読んでくださってるのかな。そもそもSEO対策なんてしてませんけどね💦でも、たまに、これはワード検索で辿り着いてくださったのかな？というものもあります。それは、閲覧数が、前後の記事に比べて多いからです。＊以下のPV数は3か月間のデータからです＊こちら↓は、8月に書いたのに現時点で419PVこちら↓は、もっと前の4月に書いたのに、現時点で68PV2つとも『モラハラ』に関するものですね。＊＊＊＊＊そして、投稿から一番期間が経っていて、検索数が多いものは、こちら↓で128PVこちら↓に至っては、ココナラ始めた当初（2023年）のものですが、コンスタントに見ていただいてるようです。自分で言っちゃいますが、私の代名詞、私と言ったら『パニック障害』😓「ブログを読んで、相談したいと思った…」と、関連のサービスを購入してくださる方もいて、経験を開示する大切さを実感しています

アンケートや顧客の声を集めたものの、こんな課題に直面していませんか？・自由回答の分類方法がわからない・大量のデータを処理できず、分析が進まない・結局、数値化できずに「なんとなく」の結論しか出せないこのままでは、せっかくの 貴重な顧客の声を活かせない ままになってしまいます。そこで活用したいのが 「アフターコーディング」 と 「テキストマイニング」 です。しかし、実際にやろうとすると 専門知識と膨大な時間が必要になります。その詳細を、具体例を交えてわかりやすく解説します。アフターコーディングとは？自由記述データをカテゴリ別に整理し、数値化する手法です。バラバラの意見を 体系的にまとめる ことで、傾向が明確になります。では、実際にどのように使われるのか、具体例を見てみましょう。アフターコーディングの具体例●飲食店のアンケート分析ある飲食店が「当店の改善点を教えてください」という自由回答アンケートを実施しました。▼集まった自由回答（抜粋）・「店員さんの態度が悪かった」・「注文してから料理が出てくるまで時間がかかる」・「店内が狭くて落ち着かない」・「メニューが少なくて選びにくい」・「もっと清掃をしっかりしてほしい」このままでは意見がバラバラで分析しにくいですよね？そこで、アフターコーディングを適用し、カテゴリごとに分類すると…▼アンケート結果（カテゴリ別）カテゴリ　　　　│ 回答数 │ 割合 ─────────────────── 接客態度　　　　│　35件　│ 25% 待ち時間　　　　│　40件　│ 30% 店内環境　　　　│　20件　│ 15% メニュー　

1. ABテストとは？ ABテストとは、2つ以上の異なるバージョン（AとB）のコンテンツを用意し、どちらがより良い成果を出すかを比較・分析する手法です。主にWebサイトや広告、メールマーケティングなどで活用され、コンバージョン率の向上に貢献します。 2. ABテストのメリット データに基づいた意思決定: 感覚ではなく、実際のデータに基づいた改善が可能。 コンバージョン率の向上: 最も効果的なデザインやコピーを選ぶことで、売上アップ。 リスクの低減: 仮説を検証しながら施策を進められるため、大きな失敗を防ぐ。 3. ABテストの実施ステップ 1. テストの目的を明確にする まず、何を改善したいのかを決めます。例: 「購入率を10%向上させる」「クリック率を上げる」 など。 2. テストする要素を決める ヘッドライン（キャッチコピー） **CTA（行動喚起）**の文言やデザイン 画像やレイアウト 価格表示や割引情報 3. ABテストの実施 ターゲットユーザーをランダムにA/Bグループに分け、それぞれ異なるバージョンを配信します。 4. データ分析と結果の確認 Google Analyticsやヒートマップツールを活用し、どちらがより高い成果を上げたかを分析します。 5. 勝者の要素を適用し、継続的に改善 効果が高かったバージョンを採用し、新たなテストを続けて最適化を進めます。 4. 成功するためのポイント テストする変数を1つに絞る: 変更点が多すぎると、どの要素が影響したか分かりづらい。 サンプルサイズを確保する: 十分なデータを集めないと、統計的に有意な結果が得られない。 短期

1. ABテストとは？ ABテストとは、2つ以上の異なるバージョン（AとB）のコンテンツを用意し、どちらがより良い成果を出すかを比較・分析する手法です。主にWebサイトや広告、メールマーケティングなどで活用され、コンバージョン率の向上に貢献します。 2. セールスレターにおけるABテストの重要性 データに基づいた意思決定: 感覚ではなく、実際のデータに基づいた改善が可能。 コンバージョン率の向上: 最も効果的なコピーやデザインを選ぶことで、売上アップ。 リスクの低減: 仮説を検証しながら施策を進められるため、大きな失敗を防ぐ。 3. ABテストの実施ステップ 1. テストの目的を明確にする まず、何を改善したいのかを決めます。例: 「購入率を10%向上させる」「クリック率を上げる」 など。 2. テストする要素を決める ヘッドライン（キャッチコピー） **CTA（行動喚起）**の文言やデザイン 画像やレイアウト 価格表示や割引情報 3. ABテストの実施 ターゲットユーザーをランダムにA/Bグループに分け、それぞれ異なるバージョンを配信します。 4. データ分析と結果の確認 Google Analyticsやヒートマップツールを活用し、どちらがより高い成果を上げたかを分析します。 5. 勝者の要素を適用し、継続的に改善 効果が高かったバージョンを採用し、新たなテストを続けて最適化を進めます。 4. 成功するためのポイント テストする変数を1つに絞る: 変更点が多すぎると、どの要素が影響したか分かりづらい。 サンプルサイズを確保する: 十分なデータを集めないと、統計的に有意な結果

こんにちは！ウェブ分析家・コンテンツマーケターとしてお仕事しています、ゆきのです。2024年も終わりますね。実は料理研究家という一面もありまして、今回は2024年に流行ったレシピをウェブ分析家という視点で見ていきたいな、と思います！私について、そして私の商品・サービスについては以下をご覧ください：https://coconala.com/users/1720882024年の食トレンド - レポート・当レポートはGoogleのデータを元に作成されています・まだ2024年12月ということもあり、当レポートは2024年1月1日から11月30日までの検索数をもとにしています・地域：日本・言語：日本・最も人気だったレシピ（ご飯別）を今回は調べました他にもこれ調べてほしい！というものがありましたら、こちらのサービスをご利用ください！では、見てみましょう！2024年 最も人気なレシピ（ご飯）※ 月間検索数は有料SEOツールでの数値です。他のツールでは異なるように出る可能性があります。今年、最も人気のレシピはオムライス、炊き込みご飯、カルボナーラ、冷やし中華、カレーでした！その中でもGoogleで上位に現れたオムライス、炊き込みご飯、カルボナーラを詳しく解剖していきましょう。カルボナーラ※ここ1年の検索結果の推移カルボナーラといったら生クリームや牛乳でコッテリしたものでしたが、今年は特にイタリア人が作るような本格的なパスタが人気でした！それは卵黄とチーズをパスタに絡めると、乳化した黄身がとろーりとソースに早替わり！この本格カルボナーラレシピは全国で人気となりました。ただしカルボナーラといっても

１.AIの導入が進まない理由 昨今、AI（人口知能）は、生成AIなどの登場により世界中で注目が集まり、日本国内でもその活用を試みる企業が増えています。しかし、日本におけるAIの導入率は、依然として低水準のままです。AIの導入が進まない理由として、次の３つがあると考えられます。①AIの専門知識不足：業務知識とAI開発に必要な専門知識持つ人材が不足しています。②最適なデータ不足：企業内のデータからAIの学習に適したデータを選別できないケースが多く見られます。 ③課題とAIのミスマッチ：AIが業務課題の解決策として最適でないケースにおいても、AIを採用しているケースがあります。 ２.業務課題の特定 AIを導入する場合、初めから「AIありき」で導入を進めると失敗するケースが多くなります。その理由は、業務課題の解決策とAIのミスマッチにあります。このようなミスマッチを防ぐためには、「業務の現状（As-Is）」と「あるべき姿（To-Be）」との「ギャップ」を認識して、優先順位を明らかにして取り組むべき「課題」を特定する必要があります。３.課題の解決策の選定 次に、特定した「課題」に対する最適な「解決策」を選定していきます。通常、解決策の選択肢として、ルールベース、BI、AI、数理最適化があります。 ・ルールベース（従来型のシステム）：事前に定義されたルールや条件に従って結果を求めるシステムです。例えば、IF-THENルールを使って特定のアクションを実行するようなシステムです。・BI（ビジネス・インテリジェンス）：過去のデータを可視化して傾向を把握することにより、目標を達成するアクションを選

Excelで扱えるレコード数（行数）は、1,048,576もあります。104万行も！仕事でデータを扱っている人の多くは、Excelをメインで使っていると思いますし、Excelしか使っていない人がかなりの割合を占めているのではないかと思います。しかし、100万行のデータを扱う人は、全Excelユーザーの1％いるかいないかでしょう。もちろん、業務で、SPSS、SAS、Rなどを使ったり、SQLを使ってデータの加工や集計、分析を行っている人もいますし、AIの開発にPythonを用いている人は増えるかもしれません。「分析の難易度」と「レア度」の関係今挙げた、Excel以外のこれらのツールやプログラム言語を用いて、難易度の高い、高度な分析を行える人は多くないため、企業の中で重宝されますし、転職市場でのレア度も高いですね。【図１】「分析の難易度」と「転職市場でのレア度」の関係「分析の難易度」と「研究分野での評価」の関係学会など、研究の世界では、高度な分析を行うこと、それ自体が評価されることがあるかもしれません（いや、手法にも注目はするよ、でも、それはあくまでも手段であり、目的にあったアウトプットを出しているか、新たな発見があったかを評価するんだよ、という意見の方が主流かもしれませんが）。【図２】「分析の難易度」と「研究分野での評価」の関係「分析の難易度」と「理解できる人数」の関係一方で、難しい分析、高度な分析をして、画期的なアウトプットが得られたとしても、その分析手法が多くの人には馴染みのないものである場合、（アウトプットの価値を認めたとしても）分析自体を理解できる人は少数かもしれません。下

1. はじめに デジタルマーケティングの世界において、データの収集と分析は成功の鍵となります。その中で、Googleアナリティクスは多くの企業にとって必須のツールです。特に新たに登場したGoogleアナリティクス4（GA4）は、これまでのバージョンとは異なる機能と特徴を持ち、マーケティング戦略を大きく変える可能性を秘めています。本記事では、GA4分析の意味や重要性、そしてその活用法について詳しく解説します。 2. GA4の基本機能 GA4は、ユーザーの行動を詳細に追跡できる新しい分析プラットフォームです。従来のUA（ユニバーサルアナリティクス）から進化し、以下の基本機能を提供しています。データ収集の仕組み: GA4は、ユーザーの行動をイベントとして捉え、トラッキングします。これにより、特定のアクションを実行したユーザーのデータを詳細に分析できます。 ユーザーエンゲージメントのトラッキング: GA4では、ページビューに加え、スクロール、クリック、動画の視聴など、さまざまなユーザーのエンゲージメントを把握できます。 イベントベースのデータモデル: GA4は、イベントベースのデータモデルを採用しており、特定の行動に基づく詳細な分析が可能です。 3. GA4のメリット 3-1. 精度の向上 GA4は、異なるデバイスでのユーザーの行動を追跡することができるため、クロスデバイス分析が容易になります。これにより、ユーザーがどのデバイスでどのようにエンゲージしているかを理解しやすくなります。 3-2. 改善されたレポート機能 GA4では、カスタマイズ可能なダッシュボードが提供されており、重要な

私は現在、早稲田大学の招聘研究員として消費者行動や心理について、日々研究活動を継続しています。生成AIに関して、皆さんもご存じの通り私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えていくと考えられます。私も日々、ChatGPTやClaudeといった各種生成AIがアップデートされるたびに、「これは世界を変える！」と一人で興奮しているような日々です。 そういった中で、生成AIが今後、どのように消費者行動に変化や影響を与えていくのかと考えていたところ、気になる学術論文を見つけました。今回はこの論文をもとに、解説と私なりの考えを皆さんに発信できたらと考えています。マーケティングやビジネスに今後、生成AIを活用していきたい全てのビジネスパーソンにとって、解像度の高い意思決定をするための必読と内容だと考えています。ぜひ、今後の参考にしてください。 論文について 今回の論文情報はこちらとなります。 ・タイトル：How generative AI is (will) change consumer behavior: Postulating the potential impact and implications for research, practice, and policy ・文献情報：Journal of Consumer Behavior, Volume23, Issue5, September 2024, Pages 2379-2389 生成AIが消費者行動に与える影響とは？ レコメンデーション ChatGPTなどの生成AIに対して、自分が欲しいと感じている商品に関する情報を求めるとい

こんにちは、AIブログへようこそ！このブログでは、人工知能（AI）の最新動向やその応用、そして未来への影響について詳しく解説していきます。技術の進歩が日々加速する中、AIは私たちの生活やビジネスにどのような変革をもたらすのでしょうか。 1. ディープラーニングの新たな可能性 自然言語処理の飛躍的進化最近のディープラーニングの発展により、自然言語処理（NLP）は驚異的な精度を達成しています。GPT-4などの大規模言語モデルは、人間に近い文章生成や対話が可能となり、カスタマーサポートやコンテンツ制作など、多岐にわたる分野で活用されています。 画像認識とコンピュータビジョン画像認識技術も進化を遂げており、自動運転や医療診断などで高精度な解析が可能です。特に医療分野では、AIがMRIやCTスキャンの画像を分析し、早期の病気発見に貢献しています。 2. AIとビッグデータの融合 データ分析の高速化と精密化ビッグデータとAIの組み合わせにより、大量のデータから有益な情報を抽出することが容易になりました。企業はこれを活用して市場動向を予測し、ビジネス戦略を最適化しています。 パーソナライズドマーケティングAIは顧客の行動データを分析し、一人ひとりに合わせたマーケティング施策を可能にします。これにより、顧客満足度の向上と売上増加が期待できます。 3. AI倫理と社会的課題 バイアスと公平性AIアルゴリズムにおけるバイアスの問題は依然として大きな課題です。不公平な結果をもたらす可能性があるため、倫理的な観点からの検証が必要です。 プライバシーとセキュリティ個人情報の取り扱いに関する規制が強化され

クーポンは消費者に対して割引や特典を提供する強力なマーケティングツールであり、その影響力は消費者の購買習慣や心理に大きな変化をもたらします。以下では、クーポンが消費者行動に与える影響について、具体的なデータや事例を交えて分析します。 1. クーポンによる節約の心理的影響 クーポンの利用は、単なる金銭的な節約にとどまらず、消費者の心理にも大きな影響を与えます。 ・「得した感」の強化 クーポンを使用することで消費者は「得した」と感じ、満足度が高まります。この感覚は心理的な幸福感を生むと同時に、購買行動を促進します。例えば、アメリカの調査によれば、クーポンを利用した消費者は、割引がない場合と比較して、より高い購入意欲を示す傾向があります。 ・自己効力感の向上 割引クーポンを使用することで、消費者は「賢い買い物をしている」という自己効力感を得ることができます。これにより、今後の購買決定においてもクーポンの利用を積極的に考えるようになります。 2. クーポンが消費者の選択に与える影響 クーポンは消費者の選択に直接的な影響を与えることがあります。 ・ブランドの選好の変化 クーポンや割引が提供されると、消費者は普段選ばないブランドや店舗を試すことが多くなります。例えば、ある調査では、特定のブランドのクーポンを受け取った消費者の約60%が、そのブランドの商品を普段より多く購入するようになったと報告されています。 ・購入決定の早期化 クーポンの期限や限定性がある場合、消費者は購入を急ぐ傾向があります。この「タイムリミット効果」は、消費者の購買決定を早める要因となります。 3. 具体的なデータと事

はじめにバックオフィス業務の課題と企業成長の阻害皆さんの会社では、バックオフィス業務がスムーズに行われていますか？多くの企業が、手作業によるデータ入力、システム間の連携不足、煩雑な経費精算など、非効率なバックオフィス業務に悩まされています。これらの課題は、従業員の負担増、人的ミスによる損失、そして何より、本業である事業成長への足枷となっています。しかし、生成AIの登場により、この状況は一変しようとしています。クラウド型ERPとは？クラウド型ERPは、インターネット経由で利用できる企業資源計画システムです。従来のオンプレミス型ERPと異なり、自社でサーバーを用意する必要がなく、導入コストを抑えながら柔軟に利用できます。クラウド型ERPのメリット・低コスト・短期間で導入可能: 高額な初期投資が不要で、スピーディーに導入できます。・柔軟な利用: 業務に合わせて機能を拡張でき、成長に合わせてシステムをスケールアップできます。・どこからでもアクセス可能: インターネット環境さえあれば、オフィスだけでなく、外出先や自宅からも業務を行えます。・最新機能への自動アップデート: 常時最新の機能を利用できるため、システムのメンテナンスコストを削減できます。クラウド型ERP導入による効果クラウド型ERPを導入することで、企業は以下のような効果を得られます。＊業務効率化:　・手作業によるデータ入力の削減　・リアルタイムなデータ連携による情報共有の促進　・経費精算や請求処理の自動化　・生成AIによるデータ分析や予測＊コスト削減:　・ペーパーレス化によるコスト削減　・システム運用コストの削減＊データの見え

こんにちは！今日は、研究の世界で重要な二つの考え方、「実証主義」と「社会構築主義」について、特にデータ分析の違いを中心に解説します。まず、この二つの考え方の基本を押さえましょう。実証主義は、客観的な事実や真実が存在し、それを科学的な方法で明らかにできると考えます。一方、社会構築主義は、真実は社会の中で人々の相互作用によって作られると考えます。では、これらの考え方の違いが、データ分析にどう影響するのでしょうか？実証主義的な研究では、客観性を重視します。例えば、「手洗いの回数と院内感染率の関係」を調べる場合、数値データを統計的に分析し、客観的な結果を導き出そうとします。研究者の個人的な解釈はできるだけ排除し、誰が分析しても同じ結果が得られることを目指します。一方、社会構築主義的な研究では、データの解釈において文脈や関係性を重視します。例えば、「患者の慢性疾患との共生体験」についてインタビュー調査を行う場合、患者の語りをそのまま記述するだけでなく、その意味を解釈します。この解釈のプロセスでは、研究者の立場（ポジショナリティ）が重要な役割を果たします。ただし、結果の記述段階では、通常、研究者の解釈や立場について直接言及することはありません。代わりに、考察の段階で研究者のポジショナリティについて説明し、それが解釈にどのように影響したかを論じます。例えば、「研究者自身の慢性疾患患者としての経験が、参加者の語りの解釈に影響を与えた可能性がある」といった形で述べることがあります。このアプローチでは、研究者の解釈プロセスの透明性を確保することが重要です。そのため、論文では研究者のバックグラウンド

はじめまして。meifelyukiです。私のプロフィール：https://coconala.com/users/732184ココナラでは個人向けにデータ分析関連全般のレッスンをしています。実はココナラ以外でもデータ分析やデータ活用のレッスンを行っています。そういうわけで、これまで約10年、個人・法人向けにデータ分析のレッスンをしてきました。（本業では企業や大学におけるデータ分析の受託やデータ活用のコンサルティングも行なっています）。このたび、10年間、累計1000回以上にわたるデータ分析の個人レッスン経験をベースに、初学者の方がつまづきやすい部分を中心に徹底的にわかりやすく説明した、データ分析のオンライン・コースを作りました。データ分析についてまったく初心者の方でも、個人差はありますが、4ヶ月程度でデータ分析の土台となる考え方とスキルが身に付くように設計しています。テキスト教材を進めて適宜課題を提出していただき、課題がクリアできたら次のテキストを配布する、という「くもん」や「チャレンジ」ライクな通信講座になっています（ただし、毎週1対1のメンタリングの時間があります）。忙しい人でもマイペースで進めることができます。また、達成感が得られやすいように1回に配布するテキストはごく少量になっています。【こんな人におすすめです】これからデータ分析を学ぼうと考えているけど、、・独学はいつも挫折する・理系科目はすぐ挫折する・データ分析は難し過ぎてわからない・本質がわからないからつまらないという方。このサービスは何よりも挫折なしに本質を理解しながら楽しんで学べることを追求して作りました。データ

Google Analytics 4（GA4）のオーディエンス機能は、Webサイトやアプリのユーザーデータを詳細に分析し、セグメント化することで、パーソナライズされたマーケティング戦略を展開するための基盤となります。本機能は、ユーザーインサイトの深堀り、顧客体験のパーソナライゼーション、広告戦略の最適化、顧客ロイヤルティの醸成といった多岐にわたるマーケティング目標の達成に貢献します。オーディエンス機能の技術的側面と活用１．ユーザー行動に基づくセグメンテーション: GA4では、イベント、ユーザー属性、eコマースデータなどを組み合わせて、柔軟な条件でオーディエンスを定義できます。特定のページを閲覧したユーザー、特定の商品を購入したユーザー、特定のキャンペーンに応答したユーザーなど、多様なセグメントを作成し、それぞれの特性に応じたマーケティング施策を展開できます。２．機械学習を活用した予測オーディエンス: GA4は、機械学習アルゴリズムを活用して、特定の行動（購入、離脱など）を取る可能性が高いユーザーを予測する「予測オーディエンス」機能を提供します。これにより、潜在顧客の早期特定や離脱防止施策の実施が可能となります。３．Google広告との連携による広告効果の最大化: GA4で作成したオーディエンスは、Google広告と連携することで、より精度の高いターゲティング広告配信を実現できます。特定のオーディエンスに合わせた広告クリエイティブやランディングページを用意することで、広告費用対効果を最大化できます。４．クロスデバイス・クロスプレイフォーム分析: GA4は、ユーザーIDやGoogl

皆さん、こちらのブログを見て頂きありがとうございます。私は現在早稲田大学招聘研究員として、消費者行動・心理を分析しています。分かりやすく言うと、データを活用して企業のマーケティング活動や消費者の購買体験を豊かにしていくというのが私たちの役目です。そんな中で、皆さんから頂く疑問として「データの重要性は分かるが、いまいちピンとこない」、あるいは「具体的にデータを活用するメリットは何？」といったものがあります。「データ分析」や「統計」など、一見するととても難しく感じられるため、どのように活かせるのかが伝わりにくいのかも知れません。この問題を解決するために、今回はデータをマーケティング活動に使うことのメリットをお話していきたいと思います。データドリブンマーケティングの特徴やメリットを知りたい方はぜひ読んでみてください。データドリブンマーケティングとは何か？まず「データドリブンマーケティング」の言葉の意味を整理しましょう。「データドリブンマーケティング」とはユーザーの行動履歴や売上情報、あるいはビッグデータなどの複数のデータから客観的に判断するマーケティング手法を指します。私たちが暮らす現代社会はスマートフォンやインターネットの発展に伴って、多くのデータがオンライン・オフライン問わず蓄積されています。例えばSNSで商品を購入し、その感想を投稿するなど、「認知」から「購入」までの経路が複雑で多様化しているため、それぞれの行動フェーズごとにデータを取得して顧客の感情や行動を把握することが重要なのです。他にもセンサーなどでリアルタイムで消費者の動きを取得し、クラウド上にたくさんのデータを蓄積し

はじめに サブスクビジネスにおいて、顧客の解約（チャーン）は避けられない問題です。しかし、適切な分析を行うことで、解約を減少させる戦略を立てることが可能です。ここでは、チャーン分析の重要性とその方法について詳しく解説します。 チャーン分析の重要性 チャーン分析とは、顧客がサービスを解約する理由を特定し、それに基づいて改善策を講じる手法です。これにより、顧客満足度を向上させ、解約率を低減させることができます。 効果的な質問の作成 チャーン分析において、効果的な質問を作成することが重要です。具体的な解約理由を明らかにするために、選択式の質問と自由回答の質問を組み合わせます。これにより、顧客の本音を引き出すことができます。 データ収集と分析の手法 解約理由を特定するために、以下のデータ収集方法が有効です① アンケート: 解約時に顧客に対してアンケートを実施し、理由を収集します。 ② インタビュー: 直接的なインタビューを通じて、より深い洞察を得ることができます。 ③ 行動データ: 顧客の利用履歴やサポートへの問い合わせ内容を分析し、解約の兆候を把握します。 データの整理と可視化 収集したデータを整理し、問題のパターンを可視化します。例えば、特定の機能に対する不満やカスタマーサポートの質に関する問題を明確にすることで、具体的な改善策を講じることができます。 解約防止策の実行分析結果に基づいて、以下のような解約防止策を実行します。① 機能改善: 顧客が求める機能を追加したり、既存の機能を改善します。 ② サポート強化: カスタマーサポートの質を向上させ、顧客の満足度を高めます。 ③ 価格

データ可視化は、膨大な情報を視覚的に整理し、迅速な意思決定を支援する強力な手段です。この記事では、データ可視化の基本からそのメリット、具体的な手法について詳しく解説します。データ可視化とは？ データ可視化とは、数値データやテキストデータをグラフ、チャート、図表などの視覚的な形に変換するプロセスです。これにより、データのパターン、傾向、異常を直感的に理解しやすくなります。例えば、売上データを折れ線グラフで表現することで、ピーク時や低迷期が一目でわかります。 データ可視化の必要性 現代社会では、データ量が爆発的に増加しており、その中から有用な情報を抽出することが難しくなっています。データ可視化は、情報過多の問題を解決し、重要なデータを迅速に識別するのに役立ちます。例えば、顧客データを可視化することで、購買パターンや嗜好の変化を把握し、マーケティング戦略を最適化できます。 データ可視化の目的とメリット データ可視化の主な目的は、意思決定の迅速化と属人的なスキルの解消、新たな分析への応用、組織内の現状共有、エンゲージメントの促進です。具体的には、複数の事象を比較検証しやすくなり、問題の原因を正確に特定できます。また、一般的に使われるグラフや図を利用するため、専門知識がなくてもデータ分析が可能です。 データ可視化の手法 データ可視化には、以下の手法があります。 - **グラフやチャートの活用**: データ同士の関連性を一目でわかるように視覚的に表現します。 　　　　　　　【Pythonプログラミングを使ったデータ分析例】- **ヒートマップの活用**: 数値データの強弱を色で表現し、視覚

マーケティングデータ分析を必要としている企業や個人にとって、重回帰分析は非常に有用な手法です。ここでは、重回帰分析の基本から具体的な手順までを詳しく解説します。重回帰分析の基礎 重回帰分析とは、複数の説明変数を用いて目的変数との関係を分析する統計手法です。たとえば、タクシー会社が営業所の立地や従業員数、タクシー台数など複数の要因が売上に与える影響を評価するのに用いられます。この方法により、各要因の影響度を把握し、将来の予測を立てることができます。 単回帰分析との違い 単回帰分析は1つの説明変数を用いるのに対し、重回帰分析は複数の説明変数を考慮します。たとえば、広告費だけでなく、ユーザーの年齢や地域、消費行動など複数の要因を分析することで、より正確なマーケティング戦略が立てられます。 要因分析と予測分析 重回帰分析は要因分析と予測分析に対応しています。要因分析では、各説明変数が目的変数にどの程度影響を与えるかを評価します。予測分析では、得られたデータを基に将来の売上や市場動向を予測します。 重回帰分析の手順 1. 目的変数の決定: まず、分析の目的となる変数（例えば売上）を決定します。 2. 説明変数の考察: 次に、目的変数に影響を与えると考えられる要因を洗い出します。これには競合店舗数、広告費、立地などが含まれます。 3. データ収集と分析: 選定した説明変数のデータを収集し、統計ソフトウェアを用いて分析を行います。 4. マーケティング戦略の立案: 分析結果を基に、効果的なマーケティング戦略を立案します。例えば、広告費を増やすべきか、特定の地域に集中するべきかを決定します。重

「データドリブンマーケティング」と聞いて、皆さんはどのように感じるでしょうか？もしかするとあまり聞きなれない言葉かもしれません。これは自社の顧客データを活用して、マーケティング戦略の立案と実行をしていく経営スタイルを指しています。AIやインターネットが普及している現代社会においてデータは「金のなる木」と言える存在です。今後はこのデータを上手く使える企業や個人が大きな競争力を身につける時代になると言えます。わたしは大学院で消費者行動/心理という分野を専門に研究し、修士論文を執筆しました。消費者の行動を科学的に分析してマーケティングに役立てることが私たちの専門分野です。しかし、当時のわたしは統計の知識が乏しかったため、論文提出間近でも理解が追い付かず、指導教員にひどく怒られておりました。しかし、苦労して論文を執筆した経験を通して、データ分析による消費者の理解はとても重要であり、この経験をより多くの人々のために活用したいと思うようになりました。データを使うことの重要性についてなぜ、データドリブンなマーケティングが重要なのでしょうか？それは次のように表現することができます。「蓄積されたデータを分析することでお客さんの行動が分かり予測ができるたため、将来のマーケティング戦略の成功確率が高まる」からです。例えば、スーパーマーケットで商品を並べる場合に適当に並べるのではなく、お客さんが買ってくれた商品の傾向をデータによって分析し、それをもとに配列を並べ変えることで売上がアップする可能性があります。もしかすると、チョコレートと牛乳は一緒に変われる可能性が高いということが分かり、それらを近くに配

はじめにマーケティングの世界は常に進化していますが、その中でも「コンテンツマーケティング」は特に注目される戦略の一つです。この記事では、コンテンツマーケティングの基礎を押さえつつ、効果的なコンテンツの作成とプロモーション方法を解説します。特にマーケティング分析を行ってどのようにこの戦略を最大限活用できるかに焦点を当てています。 コンテンツマーケティングの概要 コンテンツマーケティングは、魅力的なコンテンツを創出し、それを通じて潜在顧客を引きつけ、関与させるマーケティング手法です。このプロセスにより、見込み顧客を実際の購買行動に移行させることが目指されます。ブログ、ビデオ、インフォグラフィックなど、様々な形式でコンテンツを提供することができます。 コンテンツの作成とプロモーション 効果的なコンテンツを作成するには、ターゲットオーディエンスのニーズと関心を深く理解することが不可欠です。コンテンツは教育的であるか、楽しいか、または両方であるべきです。さらに、SEO（検索エンジン最適化）の原則を活用して、Googleなどの検索エンジンで上位にランクされるようにすることが重要です。 一方、コンテンツのプロモーションには、ソーシャルメディア、メールマーケティング、さらにはインフルエンサーとの協業を含む多角的なアプローチが求められます。ブログやYouTubeだけでなく、LinkedInやInstagramなどのプラットフォームを活用することも効果的です。 エンゲージメントとコンバージョン コンテンツマーケティングの成功は、エンゲージメントの高さとコンバージョン率の向上に直結します。コンテンツ

現在YouTubeチャンネルを運用されている方、そしてこれから運用していこうと考えている皆さんはYouTubeの台本制作をどのように行っているでしょうか？「一から構成を考えて、ストーリーの流れなども注意をしながら、あとは動画の長さも考慮しなくては、、」など、一つの台本を作るだけでも多大な時間がかかってしまいます。そこで、この「台本制作のプロセスをAIに任せる」という選択肢を皆さんに持って頂きたいと思い、今回のブログを執筆しました。これまで蒸気機関から電気へ、そしてインターネットの普及など、私たち人類はたくさんのイノベーションを経て今の時代を生きています。まさしくChatGPTなどのAIの発展は私たちにとって大きな産業革命と言えるのです。これまで限られた人々しか扱うことが出来なかったAIですが、今後はスマホやテレビと同じぐらい身近な存在となることが想定されます。これを機に生成AIを自分の業務に活用し、さらなる生産性向上に向けて利用して頂ければと思います。では、YouTubeの台本作成に生成AIはどのように利用することが出来るでしょうか？1. トレンド動画の台本をリライトするベンチマーク、競合となるYouTubeチャンネルのトレンドはYouTube APIなどを活用してデータ分析をすることが有効です。この分析を通して例えば「10日以降で視聴数が50,000を超える動画」といった細かい閾値を設定し、その動画の内容を分析することができます。実際に私の過去のクライアント様には、この方法でトレンド動画を抽出し、その台本を分析してリライトしたものを納品させて頂きました。これは海外の動画でも可

グラフ作成を行う『グラフのくまりん』です。ポートフォリオに載せるため、棒グラフと円グラフのサンプルを作成していました。改めて、それぞれのグラフが持つ機能を感じます。円グラフは、直感的に比率を感じることができます。冒頭の写真を見ると、直感的にカレーとパスタの面積を広く感じ、売上の二大トップがカレーとパスタであることがわかります。直感的に分かりやすいからこそ、情報の雰囲気を他者と共有しやすいというメリットもあります。自分でデータの雰囲気を知りたいときも、プレゼンで周りと情報共有をしたいときも、どちらでも使える円グラフです。グラフのくまりんでは、お仕事の受注段階で、データ集計で知りたいことや知る目的、グラフを用いる状況などをふまえ、効果的なグラフの種類を選択して作図を行います。

ChatGPTの「データ分析機能」は、コードを書かずにデータ分析を行うことができる強力なツールです。この機能を使えば、誰でも簡単にデータを可視化したり、機械学習モデルを構築したりすることができます。 この記事では、ChatGPTのデータ分析機能の使い方と活用方法について解説します。また、実際にデータ分析を行ってみる実演も紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。はじめにみなさんChatGPT使ってますか？2022年11月でChatGPTがでて結構テレビでも話題になりました。最近は、生成AIのニュースをテレビで見ることは減ったのですが、着々と進化が進んでいます。でも、生成AIを活用している人と活用していない人の差がすでに開き始めています。なので、これから使ってみたいという方に見ていただいて参考になればいいなと思います。ChatGPTの概要とデータ分析機能の紹介ChatGPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデルです。テキスト生成、翻訳、質問応答など、様々なタスクを実行することができます。近年、ChatGPTはデータ分析の分野でも注目されています。その理由は、ChatGPTの「データ分析機能」を使えば、コードを書かずに簡単にデータ分析を行うことができるからです。 ChatGPTの「データ分析機能」は、以下の機能を提供しています。 ・データ可視化: データをグラフやチャートで表現することができます。 ・機械学習: データからパターンを見つけ、将来を予測することができます。 ・データクリーニング: データの欠損値や異常値を処理することができます。 ・その他: データの集計、前処理、

Accessで介護支援記録システムを作った理由－4 私がAccessのようなソフトを使い始めた理由は、まず自分の仕事にデータベースを使いたいという、純粋に個人的な理由からでした。 1980年代後半にMS-DOSがパソコンOSの主流となり、社会にPCが普及していく中、私は個人でも勉強をすればデータベースが操作できる時代が来たことを知ります。 最初に関心を持ったのはdBASEⅢというソフトでした。 プログラムを書くことは、PCがマイコンと呼ばれていた時代にゲームプログラミングのため習得したBasicで経験しており、その後、ゲームを高速化できるマシン語にも手を染めていました。 なので、dBASEⅢも楽勝！という気分で取り組み始めましたが、実際にやってみると、やはり仕事の合間に独学でデータベースシステムを作ろうとするのは無理がありました。 実務者とSE、両立の試みはすぐに挫折します。 その後に異動した職場で、DOS版表計算ソフトのLotus 1-2-3をデータベース操作に利用するという、楽な方法を覚えます。1991年のことでした。 紙の帳票から必死に手入力したデータでデータベースを作ったあと、検索や抽出ばかりでなく、統計的な分析手法で、今までよく見えなかったものが明確に見えるようになる面白さを知ったことが大きな収穫でした。 そこで次に異動した職場では、Windows版 LotusSuperOfficeにバンドルされていたApproachというソフトを見つけ、これを使ってみることにします。また、自分でデータを打ち込む無駄を省くため、メインフレームからCSVでデータを抽出してもらい、これを

こんにちはWebレスキューです。今回はココナラの商品を出品する際にどのような切り口で商品を見せていくか考えながら書いてみようと思います。ココナラは副業としてやっている忙しい方や複雑なデータ分析ちょっとという方も多いと思うので簡易的にできることをやってみましょう。ココナラではどのようなニーズが高いのか？めちゃめちゃ当たり前のことですが、商品は求める人がいないと買ってもらえません。自分はこれができますという内容を商品にしたり、提案にしても意味がないということです。そしてそのニーズは業界全体ではなんとなく理解していてもココナラをはじめとしたクラウドソーシングの中ではどうなっているのか？を把握する必要があります。それではどのように把握していくのか。（私が参考にしているのはココナラではないサイトなので厳密にココナラのニーズではないのですが）毎月そのクラウドソーシング内でよく検索されたタグや急上昇のキーワードを教えてくれています。どのサイトか言えないことから察していただいて、こういう情報も探せばあるよということを知っていただければと思います。トレンドを抑える11月にレポートとして送られてきた内容には例えば急上昇のキーワードとして「見積書」や「適格請求書」という検索が増えているよという情報が記載されていました。インボイス制度によってこのような検索が増えていると考えられます。また、検索されたタグの中にはクリスマスというキーワードも入っています。その時勢やそのシーズンごとの需要を踏まえた出品について普段考えたことが無い方にとっては一つの切り口になるのでは無いでしょうか？全体の傾向の中で狙い所や見

　ヤフーショッピングを出店していると「販売管理」の統計情報に主要分析指標（KPIツリー）が表示されていますよね？？そのKPIツリーを使って自社の分析を行う際、施策の数値まで落とし込んで分析すると改善する手段が見えやすくなります^ ^　私は下記のようにKPIツリーに施策を落とし込んでコンディションを確認しております。数値に関して入力するステップは・・・①KPIツリーにはストアクリエイターPRO上の数値をそのまま落とし込む②左の表にある施策KPIには販売管理の売り上げ実績やストアパフォーマンスから情報を入手して落とし込む③上記をYOYと前月比で比較分析を行うこのようにして月次でコンディションの確認を行います。※施策に関しては現状私が考える内容をKPIとして入れ込んでいるので、分析する視点によってさまざまな項目が考えられます。閲覧していただいた方もぜひ「KPIツリーの分析」＋「その先にある施策の分析」まで実践してみてください٩( ᐛ )و

netkeibaからデータを取得するの第四弾です。 といっても 一回目でレース日程とレース一覧 二回目で出走表と結果 三回目で競走馬情報 を取得してきましたので、基本的な分析データは集まったと言えるので正直あまりやることはなく 今までのデータを一活取得するツールを作成したので、よろしくといった記事です。 フローを書くと １．指定した開始日と終了日からレースが行われている日程リストを取得 ２．１から開催日のレース一覧を取得 ３．２から特定のレースの出走表または結果を取得 ４．３から出走している競走馬のプロフィールや過去成績のデータを取得する といった流れです。詳しくは前回の記事を参照ください。注意点などは前回の記事に記載しています。 またサンプルのexeファイルを配布しています。商品ページに載せておきます。（※もしサイズや拡張子的に載せられない場合は配布するのでお声掛けください） サンプルでは、実際取得可能な日程とレースは固定しておりますので、操作感を確認していただければと思いますので、よろしくお願いします。 次回は取得したデータを実際に分析する記事を作成しようと思います。 未定ですが、統計学の観点や機械学習を取り入れた分析入門的な記事が書ければと思っています。 以上

株式会社munin代表の石塚です私はこれまでスタートアップでの修行時代含めデータ分析と業務効率化のプロとして生きてきましたそんな中、先日とあるアートメイクサロン様の顧客アンケート分析を行ったのでその振り返りをしたいと思います結論から申し上げますと、最終的には依頼者様には大満足して頂き、私としても満足できる分析結果、分析レポートを納品させていただくことが出来たのですが、そこに至るまでに様々な学びや経験をさせて貰えたので過程とその時の私の心情を振り返っていきます私はこれまで、C向けのWebサービスを展開しているテクノロジー企業や喫茶店・カラオケ店の顧客分析など幅広くサポートさせて頂いているのですが、アートメイクサロンというのはプライベートでの経験を含めて全く知らない業界でしたですからこの分析依頼を頂いた時には正直に、私はこれまで利用もしたこともなければその業界の人と関わったことすらないためどのくらい解像度高く分析ができるかわからないという不安をクライアントに相談したことを覚えていますしかし有難いことに、私のこれまでの実績から信頼してくださったようで分析を私に任せてくださいました受けたからには喜んでもらえるよう全力でデータと向き合うぞ！！と意気込んだのも束の間顧客アンケートデータを頂きヒアリングを進めたのですが、やはり知見のない分野なため基礎知識の不足を痛感。。。正直このお話を頂いて調べるまでは、アートメイクというものはさぞかし芸術的なメイクを専門とした分野のことだろうと想像していたものですからメイクでかさぶたができるの、、？え、針使うんですか、、？という具合にかなり困惑しました..

今大人気の輸入化粧品！２０１０年以降特にアジアから日本への化粧品の輸入が伸びています。中でも「韓流ブーム」の再来と言われるほど10代~20代に音楽・ファッション・化粧品の韓国文化の圧倒的な人気を得ています。化粧品の品質管理の立場からどれくらい輸入に影響があるか数値で調べてみました。化粧品業界の方・またアジアのトレンドを抑えているかたは是非参考にしてみて下さい。※日本化粧品工業会・財務省経済統計参照２０２２年９月時点の情報上の図から分かるように２０１５年から２０２１年の間で韓国化粧品の輸入取引が約１１０億円→６２０億円と約６倍弱の成長を見せています。コロナの時期にも落ちることなく今後も韓国化粧品の売り上げの伸びが見込まれます。時代の流れをとらえて是非参考にしてみてください。

Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learn（sklearn）は、アルゴリズムの実装からデータセットの提供まで、高度なデータ分析を行うための機能が多数備わっています。今回はその中から、アンサンブル学習の一種であるランダムフォレストを使用し、グリッドサーチと交差検証によるハイパーパラメータチューニング、さらには特徴量の重要度を可視化する方法について紹介します。１．Random Forestとはランダムフォレストは、アンサンブル学習の一種で、多数の決定木を生成し、その予測結果の多数決で最終的な予測を行う方法です。各決定木はデータセットの一部の特徴量から構築され、個々の決定木がデータの異なる側面を学習することで、全体として過学習を抑えつつ精度の高いモデルを構築します。 ランダムフォレストは特徴量の重要度を算出できるという利点もあります。これは、各決定木で利用される特徴量とその特徴が予測にどれだけ寄与したかを評価することで得られます。 では、具体的な実装を見てみましょう。２．データの準備まずはsklearn.datasetsからirisデータセットをロードします。このデータセットは4つの特徴量を持つ150のサンプルで、アヤメの3つの品種に分類されます。from sklearn import datasets# irisデータセットのロードiris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target３． データセットの分割 データセットはtrain_test_split関数を使用し、訓練用とテスト用に分割します。te

Pythonはその使いやすさと、豊富なデータ分析関連のライブラリが存在するため、データ分析において広く使用されています。本記事ではPythonを使ったデータ分析の基本的な手順を、scikit-learnライブラリのデータセットを利用して解説します。０．必要なライブラリのインストール本記事では、ライブラリとしてpandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearnを使用します。インストールがまだお済でない場合、以下をコマンドプロンプトで実行してください。pip install pandas pip install numpy pip install matplotlibpip install seaborn pip install sklearn １．必要なライブラリのインポートデータ分析には様々なライブラリが使われますが、ここでは主にpandasとnumpy、そして可視化にはmatplotlibとseabornを使います。また、データセットを読み込むためのsklearn.datasetsもインポートします。import pandas as pd import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn import datasets２．データの読み込みscikit-learnには、分析の練習用としていくつかのデータセットが提供されています。ここでは、ワインの品質を示す「wine」データセットを利用します。wine = datasets.load_w

現代のWEBマーケティングにおいて、データドリブンなアプローチはますます重要性を増しています。データに基づいた意思決定と分析によって、効果的なマーケティング戦略を立案し、競争激化するオンラインビジネスにおいて差をつけることができます。本記事では、データドリブンであるWEBマーケターの役割とその使い道について、具体的な事例を交えながら詳しく探っていきましょう。データドリブンWEBマーケティングの概要データドリブンWEBマーケティングとは、データに基づいた意思決定を重視する手法を指します。直感や経験だけではなく、ウェブサイトのアクセス解析や顧客の行動データなどの具体的なデータを元に戦略を策定し、改善を行うことで成果を上げる手法です。データドリブンなアプローチは、客観的な視点からマーケティング施策を検討するため、効果的な戦略を立てる際に欠かせない要素となっています。データドリブンなWEBマーケターの役割とスキルデータドリブンなWEBマーケターは、データを分析し、得られた情報をもとにマーケティング戦略を立案する専門家です。彼らは以下のような役割を担っています。1. データ分析：WEBマーケターはウェブサイトのアクセスデータやコンバージョン率などを分析し、現状の課題や改善点を把握します。2. 目標設定：データに基づいて具体的な目標を設定し、それを達成するための戦略を立案します。3. 成果評価：マーケティング施策の効果を評価し、改善点を見つけるためにデータを定期的にモニタリングします。データドリブン手法の具体的な使い道データドリブンなアプローチは、WEBマーケティングにおいてさまざまな使い

私のプロフィールを見ていただいた方はご存知かもしれませんが、私は人材サービス業界で20年ほど仕事していました。私が人材サービス業界に入った頃から集客が紙からインターネットに移行する移行期だったと思います。そこで、私が1番学んだのはデータ収集と集計の重要性です。インターネットの場合は基本的にすべてデジタルで処理されるので、分析が以前よりも遥かに簡単になりました。今までの職人的な「感」に頼ること無く再現性が高くなったわけですから、これを活かせる人が勝負に勝てるということになります。ココナラでもデータ収集と集計は重要ココナラの場合は、ブログやHPのような詳細なデータを収集するのは難しいです。ココナラの場合であれば、出品しているサービスへ月間閲覧人数を知ることはできますので、そのうち何回購入された、されなかったをデータで確認することが重要です。例えば、サービスページに閲覧人数が月間100人あったにも関わらず1件も売れなかったのなら、サービス説明の文章がダメかもしれないという仮説を立てることができます。また狙ったキーワードで20番目以内に表示されているにも関わらず、サービスページの閲覧人数が少ないのであれば、サムネやタイトルふがダメな可能性が高いと仮説を立てることができます。ただ漠然と売れないと悩んでいても何も改善はできません。インターネットの世界はそういうものですので、収集できるデータは収集し集計することで、仮説を立てる習慣が必要です。公開依頼でもデータ収集と集計は重要です。こちらの記事でも書きましたが、公開依頼のデータも私は収集、集計して分析しています。この記事を書いた頃より提案数も

Googleアナリティクス4は、ウェブサイトのデータ分析において革新的なツールです。その多彩な機能を駆使することで、より正確なデータと洞察が得られ、ウェブサイトの成果向上に欠かせない存在となりました。この記事では、Googleアナリティクス4がもたらす利点や活用方法について詳しく見ていきます。Googleアナリティクス4の主な利点Googleアナリティクス4の主な利点は、まずリアルタイムデータ分析の可能性です。過去のバージョンではリアルタイムでのデータ確認が難しかったのですが、Googleアナリティクス4ではウェブサイトのトラフィックやユーザーエンゲージメントをリアルタイムで把握できます。これにより、ウェブサイトに訪れるユーザーの動向をリアルタイムに把握し、素早く対応することが可能となりました。Googleアナリティクス4の魅力さらに、AIによる洞察力の向上もGoogleアナリティクス4の魅力のひとつです。AI技術の導入により、データの分析と解釈がより高度に行われるようになりました。例えば、ユーザーの行動パターンや傾向をAIが自動的に把握し、ユーザーエクスペリエンスの改善に役立てることができます。これにより、従来よりも効果的な施策を立案することが可能となりました。コンバージョン分析においての最強ツール

WEBマーケティングはビジネスの成功に欠かせない要素ですが、誤ったアプローチや戦略の欠如により、失敗することもあります。今回は、初心者マーケターに向けて、WEBマーケティングでよく見られる失敗ポイントとその対策についてご紹介します。1. プランニングと戦略の重要性WEBマーケティングを成功させるためには、計画を立て、明確な戦略を持つことが重要です。目標を明確にし、ターゲットユーザーを把握しましょう。また、競合他社や市場のトレンドを分析し、戦略を練りましょう。2. 効果的なコンテンツ戦略の構築コンテンツはWEBマーケティングの基盤です。しかし、ターゲットユーザーのニーズに合わない、魅力に欠けるコンテンツを提供することが多いです。ターゲットユーザーの興味や関心に対応したコンテンツを作成し、魅力的な情報を提供しましょう。3. ユーザーエクスペリエンスの向上ウェブサイトやランディングページの使いやすさや視覚的な魅力は、ユーザーエクスペリエンスに直結します。失敗しがちなのは、使いにくいナビゲーションや長い読み込み時間などです。ユーザーが快適な体験をできるようなデザインと機能に注意しましょう。4. SEOの最適化検索エンジンでの上位表示は、ウェブサイトへのアクセスを増やすために重要です。しかし、多くのマーケターがSEOの最適化を怠りがちです。キーワードの適切な選定やメタタグの最適化など、基本的なSEOの対策を行いましょう。5. データ分析と改善サイクルの活用データ分析はマーケティングの成功に欠かせません。しかし、失敗しがちなのはデータの収集や分析が不十分なことです。データを集め、分析し、改

前回、Python3を独学で勉強、約２か月で資格取得の記事から１か月ちょっと経ちましたが、ようやくPython3エンジニアデータ分析の試験に合格したので、記事を書かせて頂いております。個人的には１か月っていうのは、ちょっと時間を掛け過ぎた感はありますが、色々とコードを書いたり、参考書の内容を読み、時にはその内容をノートにとりながら学習したことで、Pythonの事についてより理解を深めることができたので、まあいいかなぁという感じです。試験自体は模擬試験とはちょっと離れた感じの問題が多いイメージでした。要は模擬試験の中身を暗記しとけば合格できるようなものではなく、ちゃんと本質を理解してますか？という問題が多い印象を受けました。（他の方の合格体験記では、模擬試験を繰り返しやれば受かると書かれていましたが。。。私の自頭の悪さのせいかもw）まぁ、とにかくスコアは９割以上だったので、自信にはなりました！でもここがスタート地点なので、改めて緒を引き締めて頑張りたいと思います！そういえば、前回の記事にてデータ分析に興味があると記載したと思いますが、今回の試験に受かったことや、これまでの学習を通して、ますますデータ分析の分野に興味を持ちました。データ分析には大きく分けてデータサイエンティストとデータアナリストの職種があるそうですが、データサイエンティストは与えられたデータをもとに、達成したいタスク（目標）に沿って、最適なアルゴリズムを選定し、それを基に学習モデルを構築、学習モデルを使用してデータ分析・その分析評価を行いながら、さらにその分析精度を（各パラメータの調整等により）高めていくことが主な

Power BIというBIツールをご存じでしょうか？従来のツールよりも簡単にグラフを作成し、データの全体像や傾向を把握するためのダッシュボードを作成することができます。このダッシュボードは、Power BIのサンプルデータを利用して30~40分で作成しました。簡単にダッシュボード作成できるといっても、ExcelやPowerPointと同様に基本的なスキル習得は必要です。スキルといっても突き詰めるとキリがないですが、今回紹介した程度のダッシュボードなら数時間で必要なスキルを習得できると思います。Power BIを触ってみたい、何ができるのか、どうやったらグラフを作成できるのか、なんでもかまいませんのでご興味あればお問合せください過去の作成ブログ

概要データ分析は、ビジネスにおいて重要な意思決定を支援するツールとして注目されています。本記事では、データ分析の概念から、ビジネスにおけるデータ活用の基礎までを解説します。データ分析に興味がある初学者や、ビジネスにおけるデータ活用について知りたい方に向けた記事です。（本記事は生成AIを利用して作成しております）１．データ分析とは？ データ分析とは、データを収集・加工・分析することで、新たな知見を得たり、意思決定をサポートする手法のことです。ビジネスにおいては、顧客行動の分析や市場動向の予測などに活用され、重要な意思決定を支援する役割を担っています。データ分析の基本的な概念を理解し、正しく実践することで、企業競争力を高めることができます。本記事では、初学者にもわかりやすく、データ分析の基本からビジネスにおけるデータ活用の基礎までを解説します。２．データ収集の基礎データ分析において、最も重要な要素の一つが「データ収集」です。しかし、データ収集は単にデータを集めるだけではありません。正しいデータ収集方法を理解することが、データ分析の正確性と信頼性を確保するために欠かせません。ビジネスにおけるデータ収集の重要性 ビジネスにおけるデータ収集は、意思決定において必要不可欠な役割を果たします。データ収集を通じて、ビジネスの現状やトレンド、市場動向などを把握し、より正確な判断を行うことができます。データ収集の方法 データ収集には、様々な方法があります。具体的には、アンケート調査、ウェブログ分析、センサーデータなどが挙げられます。それぞれの方法には、メリットやデメリットがあります。また、データ収

本記事は生成AIを利用して作成しておりますPower BIとはまずはじめに、Power BIとは何かを簡単に説明します。Power BIはMicrosoftが提供するビジネスインテリジェンスツールで、様々なデータソースからデータを集約し、簡単な操作でデータを視覚化することができます。 Power BIの利用価値Power BIを利用することで、個人やビジネスにどのようなメリットがあるかを解説します。具体的には以下のような点が挙げられます。 　●データを可視化することにより、データの把握がしやすくなる。 　●リアルタイムに更新されるデータを利用できるため、正確な情報に基づいた意思決定ができる。 　●データの自動化処理により、業務の効率化が図れる。 Power BIの使い方 次に、Power BIの基本的な使い方を紹介します。主なステップは以下の通りです。 　１．データのインポート 　２．データの加工 　３．データの可視化 　４．ダッシュボードの作成 Power BIの実践事例 Power BIを実際に業務に活用している企業の事例を紹介します。様々な業種で利用されており、以下のような効果が報告されています。 　●販売データの可視化により、営業担当者が顧客情報をリアルタイムで把握できるようになった。 　●製造プロセスの可視化により、品質管理の向上や不良品の削減が実現した。 　●人事データの可視化により、採用活動の見える化や労働環境の改善に繋がった。 まとめ 最後に、Power BIの利用価値や使い方、事例についてまとめます。Power BIを活用することで、業務の効率化や意思決定の正

こんにちは。Tech Scratchです。お世話になっています。今回もダッシュボードの配色を考えてみました。とある大人気アニメを彷彿される色合いにしてみました。お分かりになりますか？？この配色がいいなと思った方はぜひ、いいね/お気に入り登録よろしくお願いします。Tableauでのデータ可視化のご依頼の際に参考にしてみてください。まだ準備中ですがデータ可視化の案件承ります。よかったらお気に入りに登録してみてください。https://coconala.com/services/2721938?ref=top_histories&ref_kind=home&ref_no=1それではまた。

Webスクレイピングは、マーケティング戦略の立案において非常に役立つツールです。Webスクレイピングを利用することで、市場調査や競合調査などの情報収集を効率的に行うことができます。本記事では、Webスクレイピングを使ったマーケティング戦略の立案方法について解説します。 【Step 1: 目的の設定】 まずは、マーケティング戦略の目的を明確に設定することが重要です。例えば、新規顧客獲得、既存顧客のリピート率向上、競合優位性の確保など、目的は様々です。目的を設定することで、情報収集の視点が明確化され、より効果的なWebスクレイピングが可能になります。 【Step 2: 情報収集の対象を決定】 次に、情報収集の対象を決定します。具体的には、競合情報や業界動向、顧客ニーズや反応、マーケティング施策の効果などが挙げられます。収集する情報の対象を明確化することで、Webスクレイピングの範囲を限定し、効率的に情報収集を行うことができます。 【Step 3: ツールの選択】 Webスクレイピングには、様々なツールがあります。例えば、PythonのBeautifulSoupやScrapy、SeleniumやPuppeteerなどが挙げられます。目的や収集する情報に応じて、最適なツールを選択することが大切です。 【Step 4: Webスクレイピングの実行】 Webスクレイピングの実行にあたっては、法令や規約を遵守することが重要です。また、情報の正確性や信頼性を確認することも必要です。Webスクレイピングによって収集された情報を分析し、マーケティング施策の改善や戦略の立案に活用することができます。

CHATGPT知ってる？はい、知っています。CHATGPTとは、自然言語処理を活用したチャットボットを開発するために開発されたオープンソースのツールキットです。このツールキットを使用することで、自然言語対話を活用した複雑なチャットボットを開発できます。openaiの可能性は？OpenAIは、機械学習を使用して計算機が自然言語を理解し、人間と話すことができるようにするソフトウェアのプラットフォームです。OpenAIを使用することで、複雑なチャットボットを開発することが可能です。OpenAIはまた、自然言語処理を活用した自然な対話と文字起こしを支援するツールキットなどの他のツールを提供しています。これからどんな未来になりますか？自然言語処理技術は、これからの未来でより多くの業界で活用されると予想されます。自然言語処理を活用することで、人工知能（AI）テクノロジーを用いた複雑なチャットボットの開発が可能になります。これらのチャットボットは、複雑な問題を解決し、自然な会話を提供することができます。また、自然言語処理を活用した文章の生成など、他の複雑なタスクも実現できるようになるでしょう。AIによって奪われる仕事は？AIによって奪われる仕事として、人間が実行する作業の自動化によるものがあります。例えば、銀行の自動口座開設や自動請求書処理、診断検査などの病院での診断支援、コールセンターでの質問への対応、バックオフィス処理の簡素化、自動運転技術などがあります。AIと共存するには？

こんにちは。ココナラ広報です。ココナラには企業で働きながら、自身のスキルを活かしてサービスを提供している副業出品者さんがいます。リケジョえりかさんは、トヨタグループの開発総合職で働きながら、ココナラでデータ分析や、業務課題棚卸しなどオンラインのビジネスサポートを提供しています。ココナラに出品してどう変わったか、どのような想いを持っているか、リケジョえりかさんにインタビューさせていただきました。サービスURLhttps://coconala.com/users/3343476【経歴・キャリア】トヨタグループの開発総合職　国立大学の工学部を卒業したのち、大学院に進学し化学系の研究をしていました。現在トヨタグループの開発総合職として勤めています。【副業をはじめたきっかけ】自分に何ができるか試そうと思ったサラリーマンを続けるのも一つの選択肢ですが、新しいことに挑戦するのが好きで、将来事業の経営をしたい気持ちもあります。しかし、いきなり経営者になるよりは、一度副業をしてみて「自分に何ができるのか」「どの程度お金がもらえるのか」試そうと思ったんです。加えて、子どもが3歳になり落ち着いてきたことも追い風になりました。副業を始めるにあたって、副業関連のオンラインサロンやスクールに所属しました。そしたら、スクールの中でデザインをやっている方の多くがココナラを利用していたんですよね。私自身、はじめはTwitterなどのSNSで集客をしていたのですが、仕事の幅を広げるためにココナラで出品を始めました。【ココナラで出品してるサービス】「トヨタG総合職があなたの仕事をサポートします」60分3000円でW

現在データ分析を学びなおしているのですが、見事に落とし穴にはまってしまったので向き合い方についてシェアできればと思います。もし目の前に様々なデータがあり、問題点を特定してと依頼された場合どうしますか？もしかしたら、とりあえず手当たり次第分析を進めちゃいませんか？それが私がハマった落とし穴です。問いの設定を曖昧にしたまま分析を進めてしまいました。結論はそこまでずれていなかったものの、過程が緩いのと、分析が抜けている箇所があったので、もし実務で同じことをしたら上手くいっていない気がしています。では何が大事か？誤）データ→分析→答えを出す正）目的、問いの設定→構造分解→仮説立て→データ収集→分析→検証結構違いますよね。上は一般的にやりがちな行為です。下はかなり思考の時間を使うので、脳が疲れて、途中でまあこれくらいで良いでしょうとなりがちです。ただ中途半端に進めてしまうと、抜けた観点が発生し浅い分析となってしまいます。丁寧に、丁寧に。本当に他に考える観点はないのか向き合っていくとよさそうです。もう「一つが率だけをみると見誤った判断をしてしまう」です。15/20は75%、3/4でも75%ですよね。どちらも75%ですが、同じ数字として扱ってよいのでしょうか？この数字が例えば成約数だとしたら。15/20は改善余地はありそうですが、3/4だとどうでしょうか。もちろん100%を目指すとは思いますが、偶発的に（一旦は契約したが、支払いができなくなったためキャンセルなど）起きたとすれば。意味合いが変わってきますよね。率と実数の両面をみて判断したほうが、正しい判断に繋がるという学びです。

おはようございます。ブログをご覧いただきありがとうございます。『見習いによる格安データ分析』です。突然ですが、「円周率πが３.05より大きいことを証明せよ」って問題ご存知でしょうか？はい、別に数学の話がしたいわけではないので是非ここで読むのを止めないでほしいですwこれは2003年の東大入試で出題された問題で、理系の難関大を目指した方なら（ジェネレーションギャップでなければ）恐らく一度は目にしたことがあるであろう本当に有名な問題です。円に内接する正八角形、もしくは正十二角形の周の長さを比較して証明する解き方がオーソドックスですが、当時の時代背景として「円周率は3」っていう小学校の学習指導要領に対する問題提起だったという話を小耳に挟んだ記憶があります。（ご興味がおありでしたらググってみると記事は山のように出てきますよ）で、今日は何が言いたいのかというと、ビジネスシーンにおいては「別に円周率って３.14で（何ならシーンによっては3で）良くない？」「３.05より大きいか、とかどうでも良くない？」ってことです。誤解いただきたくないのですが、私個人としては学問としての数学は素晴らしいと思っていますし、この入試問題は数学が面白いと思えたからこそ15年以上経った今でも鮮明に覚えている問題です。ただ、ビジネスシーンで数字を取り扱っているととかく「数字（データ）の正確性・信頼性」に重きを置かれがちです。でも、行き過ぎるとビジネスを超えて学問の域に到達してしまうアナリストの方もいるのでは？とお見受けします。上の例でしたら、円の面積なり周の長さを求めるのに「円周率っていくつで計算するのが良いんだっけ？

ブログをご覧いただきありがとうございます。『見習いによる格安データ分析』です。今回は、私が分析で日ごろ心掛けていることについてお話したいと思います。それは「相手目線で分かりやすい結果をお伝えする」ことです。分析結果を受け取る人も様々です。・専門として高度な学問を修めた人・仕事で日常的に集計・分析をしている人・データやグラフを見るだけで目がチカチカしてしまう人技術はどんどん進歩して、いわゆるビッグデータと言われる膨大な量のデータを取り扱う高度な分析が、日々新たな気づきを生んでいます。しかし一方で、3番目のようなデータに慣れていない方がその分析結果を受け取ったとしても、「ふーん、だから？」とか、「結局何が言いたいの？」となってしまうものです。そして、世間一般には3番目の方が相当数いらっしゃるとお見受けします。というよりそのような方が大多数を占めるのではないでしょうか？ただ、それはたいていの場合その方ご本人のせいではありません。高度な分析は、その分結果を読み解く力が問われます。また学問的な分析になるほど、ビジネスの現場に即さないこともしばしば。きっと今までデータの恩恵を受けたり、成功体験がなかったから。あるいは受け取ったデータがひと目見て分かる内容でなかったから。そんな体験の積み重ねでしか分析を信頼する、データを好きになることはないのです。だから私は「相手目線で分かりやすい結果をお伝えする」ことを大切にしています。分析のために分析をするわけでもなければ、高度な技術をひけらかしたいわけでもない。あくまでデータ分析は課題解決や目的達成の手段・ツールでしかない。何より相手とのコミュニケーシ

初めまして。数あるブログの中から本ブログにお目通しいただきありがとうございます。『見習いによる格安データ分析』と申します。2023年、新しいことにチャレンジしてみようと一念発起し、ココナラを始めてみました。今までのキャリアを活かし、主にデータ分析と転職相談の出品を行なっております。私は現在金融系SaaSベンチャーのマーケティング担当です。今後は特にデータ分析やマーケティングで本業で直面している課題やその向き合い方、思考などを不定期で更新していきたいと思います。もし興味を持っていただける方がいらっしゃったらぜひお付き合いください。以下、簡単に経歴を載せておきます。〜学歴〜・東京都大田区にある理系国立大卒。アンチエイジングの研究をしてました。・学生時代は4年間某ハンバーガーチェーンで店長代理として、資材管理・シフト管理・バイト育成・リクルートまで色々やらせてもらってました。〜職歴〜・新卒で東証一部上場の大手保険会社に入社し約10年務めました。主にtoB向けの営業を担当していました。いままで面談した中小企業は累計500社を超えます。・うち1年は新卒採用担当を経験。新卒向けセミナー企画やスライド作成、合同説明会での500名規模のセミナー司会など。エントリーシートを見た枚数は自信があります。・その後、現職（もうすぐ3年）。前身ではグロースハッカーとして社内データ分析チームの立ち上げをリードしました。

Looker Studio（旧Googleデータポータル）の円グラフ／ドーナツグラフにはラベル（凡例、割合、値）が表示できますが、デフォルトでは１種類しか設定できません。でもちょっと工夫すると……凡例と割合の２つの要素が円グラフ／ドーナツグラフの中に表示できたぞ！

前の期間と前年比、この２つをスコアカード内に表示できるとスペースの有効活用にもつながるし、いろいろはかどるんだけどなーっと思ってちょっと工夫したら……比較期間が２つ表示できた！

Looker Studio（Googleデータポータル）では、レポートにGoogleアナリティクスの計測タグを挿入すると、ウェブページと同じようにアクセス状況が計測できます。UAとGA4では設定方法が異なり、GA4はUAよりも一手間かかります。この動画ではGA4を使ってレポートの閲覧状況をトラッキングする方法を解説しています。