Excelで始めるデータ分析 ～第1回 引き算とソート～ - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
データ分析というと、 “難しい”、“専門化がやること”といった印象がありますが、 Excelの基本的な機能が使える方ならば、結構いろいろなことができるものです。 このシリーズでは、 データ分析を始めたいけど、どこから始めればいいかわからないという方を対象として、 「これなら使えそうだし、すぐできそう」といった、 データ分析のきっかけになるようなことをご提供していきたいと思います。 第１回目は、引き算とソートです。 今回の材料は、広告代理店に勤めるYさんから相談を受けた、 以下のデータです（一部のみ）。 某通販サイトの会員獲得のキャンペーンを広告効果測定ツールで計測したもので、 同じ費用で出稿した広告A～Iで会員獲得に成功した人数を男女別で示したものです。 これだけの量ならば、獲得数が多いもの、少ないもの、 男性を多く獲得したものなどを見ることもできますが、 わかりやすくするためにグラフにし
Twitter分析その２ 発言内容でユーザーをセグメント 「Twitterユーザーは４タイプにわけられる」 - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
前回のTwitter分析では、「発言」をテキストマイニングすることで、 ひとつひとつの発言を感情分類し、発言傾向を分析してみました。 （https://www.mm-lab.jp/news/12/）。 前回の「発言」の分類に対して、 今回は発言した「人」のタイプに焦点を当てたいと思います。 前回の発言者の他のツイートを拾い、 それぞれの人がどんな発言傾向があるのかを分析してみました。 さらに、その結果を＃sb328とかけ合わせることで、 前回観測された異常値（４時間目と６時間目に急激に発言量が増えている）で 何が起こったのか推察してみました。 やや複雑なので、まずは分析フローです。 分析の詳しい手法等は省略しますが、 要するに「発言内容で人をタイプ分け」してみたんです。 ▼クラスタ分析の結果 分析の結果、以下の４タイプのユーザーがいることがわかりました。 以上４タイプが、RT率、ツイート数
Twitter分析してみました。 - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
Twitter分析してみました。 １年前くらいは、一部の人のものだった印象のTwitterですが、ここ半年～１年くらいで急激に浸透してきました。 浸透してくれば必然的にマーケティング活動に利用されるようになります。 そして、マーケティングで活用するとなれば、効果測定したいと考えられます。 単純に@や#（ハッシュタグ）の数をカウントするだけであれば、テクノロジーを活用することもありませんが、今回は、折角ですので、もう一歩進んだ分析をしてみました。 今回の分析対象は、Twitterを発端にして大いに盛り上がった「ソフトバンクオープンデイ」。 孫正義社長にあてた1つのつぶやきからリアルイベントに発展し、Twitterで募集した1000組2000人を、 ソフトバンク本社の社員食堂に招待したもので、応募総数約1万7000件から選ばれた約1000組、1300人ほどの人が参加されたイベントです。 Ust
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<\/i><\/span>","nextArrow":"<\/i><\/span>","responsive":[{"breakpoint":1024,"settings":{"slidesToShow":1}},{"breakpoint":768,"settings":{"slidesToShow":1}},{"breakpoint":480,"settings":{"slidesToShow":1}}]}'> 【文責】 松本 健太郎 事業企画室所属 マーケティングメトリックス研究所 主任研究員 球春到来！プロ野球がもうすぐ開幕しますね。 去年は37年ぶりに２年連続同じ順位で終わったセリーグですが、今年は我らが阪神タイガースは優勝することができるのか、今からソワソワしています。 悩む前に動く、ということでセイバーメトリクスを用いて我らが阪神タイガースが優勝する可能性を調べてみました。 セ
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