ヘアケア用品の秘密に迫る！コーセーとミルボンのマーケティング戦略を分析｜いごはち@学びの実践家
簡単に解説すると、 ■シャンプー 頭髪、頭皮の汚れを落とすためのもの ■トリートメント 髪の内部に成分を浸透させて、髪を内側から補修するためのもの ■コンディショナー 髪の外側をコーティングして乾燥から守り、艶を与えるもの。 です。 そのため、正しい使用順は、 シャンプー → トリートメント → コンディショナーとなります。 もしよろしければ、周りの方にも正しい使用順を知っているか、ぜひ問題を出してみてください(^^) ヘアケア用品の外部環境 まず、ヘアケア用品の市場規模をみてみます。 こちらは経済産業省の「生産動態統計年報」をもとに作成した、「国内頭髪用化粧品出荷販売額の推移」です。 ご覧の通り、年々減少傾向にあります。 要因としては、ヘアケア用品を主に使う15歳～64歳の女性の人口が減ってきているのが大きいようです。 次に、ヘアケア用品の商品別に見てみます。 長らくシャンプーが販売額ト
「価値の検証」を構成する4つのステップ - PM memorandum
これはなにか 「企画における5つのフェーズ」のフェーズ5「価値の検証」の進め方をまとめたものである。 フェーズ2「解法の選択」をまとめた『「解法の選択」を構成する4つのステップ』で、「次回は『製品の実装』について取り上げる」と書いたが、開発プロセスやプロジェクト管理フレームワークなどは、すでにわかりやすく有名な書籍が沢山あるため、本ポストではフェーズ5「価値の検証」を取り上げることにした。 今回も、これまでと同様に概要をざっくりまとめる方針で、書き進める。 価値の検証の4つのステップ 価値の検証とは、「企画の結果、当初の課題が仮説に沿って解決されたかを確認すること」である。 この価値の検証は、平たく言い換えると「立てた企画がどれくらい上手くいったかを測る」フェーズであり、以下の4ステップで構成される 分析軸の決定 初速の共有 数字の抽出 数字の解釈 以降、1~4を前回と同様に「とあるECサ
集めた情報の分析方法（物事の本質を探る方法） - 僭越ながら【1テーマの本を30冊読んで勉強するブログ】
最近仕事であるテーマについて調べ物をしています。 昔は、情報をひたすら集めるだけ集めて、そのまんま放置しがちでした。 それって、ものすごく勿体なくて意味のないことなんですよね。 集めた情報をきちんと分析すること。 集めた情報を分析して得た結論をまとめておくこと。 ...をしておかないと、情報を集めた労力が無駄になってしまう。 先日「集めた情報の分析方法」を勉強しました。 ひたすら情報を集めた後、きちんと分析すると、その情報の本質を見いだすことができる...ということです。 今日の記事では、この「集めた情報の分析方法（＝物事の本質を探る方法）」について紹介したいと思います。 [スポンサード リンク] 集めた情報の分析方法（物事の本質を探る方法） 目に見えているものだけを分析するのではなく、その全体構造/背景を探り、その位置づけを理解する。 情報をとにかく多くのカテゴリに分類していき、物事を理
スマホアプリのレビューを分析し評判の推移がグラフでわかったり変わった切り口でランキング確認もできたりする「SensorTower」
スマートフォンにアプリをインストールしてしばらく使ってみると「ゲームを進めていくと、課金が必要なことがわかった！」とか「以前は評判よかったのに、自分が入れたものはあまり良くない……」など予想していなかったことに遭遇した人もいるはず。事前にApp StoreやGoogle Playの画面でレビューを確認しても、イマイチ全貌を把握するのは難しいものですが、そんな悩みを解決してくれるのが「SensorTower」です。 SensorTower - Mobile SEO and Keyword Optimization for iPhone and iPad iPhone & iPad iTunes App Store Keyword Tracking https://sensortower.com/ 本来は開発者が検索キーワードによるSEO対策を行うためのツールとして利用するサイトなのですが、各
業界の動向やランキング、シェアなどを分析-業界動向サーチ
注意・免責事項 当サイトの業界の動向、現状、ランキング、シェア等コンテンツは企業の有価証券報告書や公開資料に基づき掲載しております。業界データは上記企業のデータの合計または平均を表したものです。掲載している企業や業界に関しましてはできる限り多くの企業を反映させるよう努めていますが、全ての企業を反映したものではありません。あらかじめご了承ください。また、情報に関しましては精査をしておりますが、当サイトの情報を元に発生した諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負うものではありません。重要な判断を伴う情報の収集に関しましては、必ず各企業の公開資料にてご確認ください。
Jubatusを公開しました - Preferred Networks Research & Development
先日、NTTと共同研究開発したJubatusを公開しました。 OSSで公開されてますので、興味がある方は使ってみるなり、ソースコードを眺めるなり、できればプロジェクトに参加していただけたらと思います。 Jubatus（ユバタス）は、大規模分散上でリアルタイムで機械学習を行うためのフレームワークです。 このプロジェクトは元々、機械学習やデータ解析が好きなPFIと、ネットワークやシステム運用実績が豊富で技術力があるNTT情報流通プラットフォーム研究所と組んで何かできないかということで始めました。 「大規模分散」＋「リアルタイム」＋「深い解析」という三つの特徴を持った上でデータを分析するためにどのようなアーキテクチャが考えられて、その上でどのような解析ができるのかというのを日々試行錯誤して作っています。 今回はリリース第１段ということで、手法としては分類（教師有学習の多クラス分類）に絞ってOSS
生還した戦闘機が教えてくれること ～ 選択バイアスの罠 - Feel Like A Fallinstar
久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、本業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが「選択バイアスの罠」です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の（アカデミックな意味での）専門家ではないので、そのあたりはご容赦を（汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 「入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。」 さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか？ （ちょっと立ち止まって考えてから読ん
疫学 - Wikipedia
疫学のさまざまな側面：上から下へ：CDCの資料に基づく接触者追跡の図、フランスの連合軍各収容所で医師が作成した1918年のインフルエンザ流行の症状を示す統計表、研究デザインとエビデンスの図、新型コロナの集団感染の発生リスクが高まる条件を示した3つの密の図 疫学（えきがく、英: Epidemiology）とは、定義された集団における健康と疾病の状態の分布（誰が、いつ、どこで）、パターン、決定因子（英語版）の研究と分析をする学問である。 また、疫学は公衆衛生の基礎であり、リスク因子（英語版）を特定し、予防医学の対象を特定することで、政策決定や根拠に基づく実践を形作るものである。疫学者は、研究デザイン、データの収集、統計分析、結果の解釈と普及（査読と時折のシステマティック・レビューを含む）の修正を支援する。そして、疫学は臨床研究、公衆衛生研究、より限定的には生物科学における基礎研究で使用される方
コホート研究 - Wikipedia
(ニューヨーク州立大学作成[1]） コホート研究（コホートけんきゅう、英語: cohort study）は、分析疫学における手法の1つであり、特定の要因に曝露した集団と曝露していない集団を一定期間追跡し、研究対象となる疾病の発生率を比較することで、要因と疾病発生の関連を調べる観察研究の一種である。要因対照研究（factor-control study）とも呼ばれる。 ある基盤（地域、職業など）を元に行う研究では、実験的な介入は行わない。主に一回の調査を行う「横断研究」と、二回以上にわたり調査を行う「縦断研究」があり、後者の中で特に最初の調査の対象者集団をコホートと呼ぶ。コホート研究はこの集団を前向きに追跡しているので、曝露から疾病発生までの過程を時間を追って観察することができる。したがって、疾病の自然史を調べることができる、観察の時間的な順序や論理の流れが実験に近い、複数の疾病についての調
KH Coder: 計量テキスト分析・テキストマイニングのためのフリーソフトウェア
概要と特長 KH Coderとは、計量テキスト分析またはテキストマイニングのための自由ソフトウェアです。 アンケートの自由記述・インタビュー記録・新聞記事など、さまざまなテキストの分析にお使いいただけます。 プログラミング不要、マウス操作で本格的な分析 安心の分析プロセス完全公開、研究利用も多数 New! 機能紹介（スクリーンショット） スクリーンショット集 ［旧ページ：言葉・文書・可視化・他］ KH Coder 3 正式版の新機能 New! 機能追加プラグイン「文錦®」シリーズ New! ダウンロードと使い方 KH Coder 3 正式版ダウンロード (Version 3.02) 使い方を知るためのチュートリアル ヘルプ 質問＆エラー報告用の掲示板 ※投稿にはGitHubへの登録が必要（無料）［旧掲示板］ よくある質問（FAQ） 開発者が語る公式セミナー & サポート：㈱SCREEN A
ECサイトの在庫,受注,発注管理｜ネットショップ管理ならネクストエンジン
その時間、 大事なところに使いましょう。 ECサイト運営業務を一気通貫で効率化・自動化。 お店の成長は「考える時間」を作るところから。
クチコミマーケティング：@nifty広告掲載のご案内
ブログやSNSなどソーシャルメディアの発達で、ネット上では膨大な数のクチコミが掲載され、消費者自身が情報発信を行ったり、クチコミから購買へ結びつくケースが年々増加しています。このような変化の中、クチコミ情報から消費者の意見やニーズを把握することが可能となり、同時に消費者とのコミュニケーションが欠かせなくなっています。 ニフティでは「クチコミ分析」と「クチコミＰＲ」サービスを展開しており、消費者と企業をつなぐお手伝いをいたします。
移動平均 - Wikipedia
移動平均（いどうへいきん）は、時系列データ（より一般的には時系列に限らず系列データ）を平滑化する手法である[1]。音声や画像等のデジタル信号処理に留まらず、金融（特にテクニカル分析）分野、気象、水象を含む計測分野等、広い技術分野で使われる。有限インパルス応答に対するローパスフィルタ（デジタルフィルタ）の一種であり、分野によっては移動積分とも呼ばれる。 主要なものは、単純移動平均と加重移動平均と指数移動平均の3種類である。普通、移動平均といえば、単純移動平均のことをいう。 単純移動平均 (英: Simple Moving Average; SMA) は、直近の n 個のデータの重み付けのない単純な平均である。例えば、10日間の終値の単純移動平均とは、直近の10日間の終値の平均である。それら終値を , , ..., とすると、単純移動平均 SMA(p,10) を求める式は次のようになる: 翌日
おむつとビール（おむつとびーる）
「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という米国におけるマーケットバスケット分析（注1）の事例。1990年代半ばから2000年代初めにかけてメディアや講演などでよく語られ、データマイニング（注2）という言葉と概念を一躍有名にした。 一般に「米国の大手スーパーマーケット・チェーンで販売データを分析した結果、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることが分かった。調査の結果、子供のいる家庭では母親はかさばる紙おむつを買うように父親に頼み、店に来た父親はついでに缶ビールを購入していた。そこでこの2つを並べて陳列したところ、売り上げが上昇した」という内容で知られる。 直接的には、1992年12月23日の「ウォールストリートジャーナル」に掲載された「Supercomputer Manage Holiday Stock」という記事が発端だとされる。この記事では「米国中西部の都市でこの店は、ある
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TechCrunch | Startup and Technology News
Amazon.co.jp: 入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック: Matthew A. Russell (著), 奥野陽（監訳） (翻訳), 佐藤敏紀（監訳） (翻訳), 瀬戸口光宏（監訳） (翻訳), 原川浩一（監訳） (翻訳), 水野貴明（監訳） (翻訳), 長尾高弘 (翻訳): 本
TechCrunch | Startup and Technology News
Google Analyticsは難しくて使いこなせない、そんなアナタはプロの視点でデータを整理してレポートを作ってくれるArestを試すべきだ | Product Showcase
