Emi Takeda|武田恵美

フリーのデータアナリスト。 ツールベンダー・調査会社・事業会社などでデータ分析業務に従…

Emi Takeda|武田恵美

フリーのデータアナリスト。 ツールベンダー・調査会社・事業会社などでデータ分析業務に従事。 ログ設計・データの前処理・分析・可視化・報告まで広く対応している。

最近の記事

アメリカ化すると日本の精神疾患患者は増えるのか?

(画像はChatGPTちゃんが作ってくれた) はじめに精神科医YouTuberで有名なM氏がこんなようなことを言っていた。 (どの動画で言っていたか忘れたので正確な表現は違うかもです。要はアメリカ化するから精神疾患は増えるよねということ。) 私も精神疾患は減るよりむしろ増えるだろうとは思うのだけど、本当にそうなのか?データで簡単に確認してみた。 アメリカ化するとは?おそらく資本主義が加速していくことを指しているだと思う。 もっと競争社会になる 格差社会になる 個

    • ビジネスで成果を出すデータ分析とは?

      はじめに転職面接などで「こんな分析をしました」などを話すと、よく聞かれるのが「その業務でどんな成果を出しましたか?」という質問。 ビジネスにおいて、成果を出すデータ分析とは何か?と考えてみる。 ビジネスにおける成果とは?ビジネスの場面において、成果といったときには以下の2つに大きく分かれると思う。 売上を上げるもの コストを削減するもの 1については、キャンペーンのROIが上がったとか、CVRが上がったとか、営業の新規獲得顧客が増加した、とかいう類のもの。 2につ

      • データ分析の考え方を知ると生きるのが楽になるという話

        はじめに私はフリーランスのデータアナリストをしています。 データ分析というと専門性の高い分野のように聞こえますが、日常生活にも活かせる考え方がたくさんあると感じます。 私自身もデータ分析を仕事にするようになってから、悩むことが減った気がします。 今回はデータ分析の考え方を応用することで、「生きるのが楽になる」「悩みが減る」という話をしたいと思います。 ※データ分析を専門にしていない方にも向けて書くので、用語の定義などは厳密なものではなくざっくりでいきます。 観察する対象の期

        • アナリストがデータマート開発をするうえで気をつけること

          データマートとは本記事では、以下のように定義して話を進めます。 データウェアハウス層のデータを使用して、より分析で使用しやすいデータに加工したもの。 一般的には特定の部門やチームが使用する目的に特化したものをデータマートと呼びます。 しかし、実際はもう少し手前のトランザクションの段階で集計を止めた方が使いやすいケースも多いので、そういったテーブルもデータマートに含めて本記事では扱います。 よくあるローデータデータアナリストが触れる機会の多いデータは以下の3種類。 トラ

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          RFM分析を使用したユーザーセグメント設計

          この分析が必要になるケースToCのビジネスにおいては、自社のユーザーにはどんな特徴のあるユーザーがいて、その構成はどんなものであるのかを把握する必要がある。 健康診断のように定常的にそのセグメントごとのユーザーの変化をウォッチすることで、自社の状態を正しく評価したり、ユーザーと適切なコミュニケーションがとれるようになる。 ユーザーセグメント設計の流れセグメントに使用する指標を決める RFM、会員ランク、購入商品カテゴリ、エリアなどビジネス戦略に合うものであれば何でも良い。

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          EC事業におけるF2転換・LTV分析

          概要前提 以下のようなビジネスモデルを例にしている。 ECによる通販事業 初回にサンプルキットを試していただいてから、定期購入を促すモデル 定期購入の場合は10%オフの価格 サンプルキット購入から14日以内に本品を購入すれば定期の初回配送は20%割引 分析の目的 定期・スポット別の購買傾向を明らかにする そのうえで、LTVに差が出るポイントを明らかにする 結果まとめ F2転換時に定期で転換してもらうのが重要である さらにその際に品数を多く契約してもらうの

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