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#データ分析 記事まとめ

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データ分析に関する記事のまとめです。 データ分析をお仕事にしている方、データ分析に興味がある方など共同運営メンバーとしてデータ分析系のnoteの記事を収集してくれる人を募集中です。
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2019年2月の記事一覧

"データ見える化おじさん"と呼ばれるまでにやった3つのこと

導入この記事では、データアナリストとは程遠い存在だった私が、社内のメンバーからデータ見え…

K
5年前
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Lookerの導入検討で感じたこと

私は現在従事している会社で、Lookerの導入検討を行っておりました。 様々な理由が重なり導入…

無料で使えるデータマイニングツール:データの分析と可視化

データマイニング(Data Mining) は、多くのデータの中から、 パターンやルールを見つけ出すた…

whitebeard
5年前
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結局マーケティングって何が大事なの?理論を7STEPに分解して応えます

マーケティングについて学んでみよっ! 3C, 4P, STP, PEST, AIDMA, 5FORCE, 7S! いやいやマ…

りょん
5年前
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Tableauでアンケート分析するための記事

*前回から後半部分を追記しました。 アンケートもTableauで分析する時代Hakali小川です。Tabl…

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良いコンテンツと良いデータ分析の関係性について

バズるコンテンツを大量生産するある人と話をしていた時のエピソード。 私:コンテンツ作成す…

黒澤 友貴
5年前
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データ分析で、「リソースを投じなくて良い場所」を探す

・企業が持つリソースは常に限られている。 ・しかし、リソースを投じて改善したい領域は無数にある。 ・そこで、リソースを投じて改善を行う効果が最も高い領域にリソースを投じるような意思決定をしたい。 この時、データ分析によって「どの領域に最も伸びしろがあるのか?」を分析できれば良いのだが、単純な分析からは「現在の規模」は分かっても「伸びしろ」は分からない。 これが前回の記事で説明した"難問"だった。 「リソースを投じた場合、どれくらい伸びるのか?」と言うデータは現時点には存

データ戦略の会社が考える「ビジネスでのデータ活用に必要な”データ戦略”の4要素」

2020/04/30追記: データ戦略に必要な4要素 --> データ戦略の7要素にUpdateしました! 以下の…

マーケティングオートメーション(MA)の効率的な運用方法を解説①

そもそも誰なんだ ・事業会社でデジタルマーケティングの戦略を練ったり実行していた ・GA、Ma…

はしお
5年前
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リクナビのリボン図からモデルづくりを考えてみる

こんにちはHakaliのおがわです。 さて、前回「いきなりデータ分析してはいけない」という話を…

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データサイエンティストの「分断」問題を解決しませんか?

このnoteは主に、マーケティング業界に対して課題を投げかけ、解決策の糸口となる学びの導線を…

セリアの高収益体質をローカルマーケティングの視点から読み解く #マーケティングトレ…

最近、100円均一業界に注目しています。 同じ価格の商品をつくり続ける、売り続けるって、マ…

黒澤 友貴
5年前
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データ分析で成功を収めたNetflixのドラマ「House of Cards」【Tokyo Data Science La…

シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビ…

データ分析における"難問"― 現在の規模ではなく伸びしろが知りたい

前回、前々回に引き続き私が考える「ビジネスにおけるデータ分析の難問」を紹介していきたい。 ※前回と前々回の記事へのリンクは最下部にあります。 さて、今回は「現在の規模ではなく伸びしろが知りたい」という問題について紹介していきたい。 例えば、あなたが何らかのBtoCサービスをWebやスマートフォン上で展開していたとしよう。そのサービスには100種類くらいの商品群があり、それぞれに売上の規模が違うものとしよう。 何か具体的な例があった方が想像がつきやすいので、仮に出前専門