保守性と生産性を両立する分析用SQL構造化の4原則 〜 構造化プログラミングの考え方をSQLに適用する
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告のデータマーケティングソリューション（以下、DMS）を開発しているデータアナリストの薄田です。 みなさんは、中間テーブル同士が複雑に絡み合い変更しようにも影響範囲を推定できず、手がつけられない分析パイプラインの保守で苦労された経験はないでしょうか？ 私のチームでは数千行におよぶ分析用SQLをリファクタリングして、保守性と生産性を両立する分析パイプラインに生まれ変わらせることができました。 この記事ではリファクタリングを通して確立した、分析用SQLを構造化するための4原則を紹介します。4原則を意識しながらSQLを書くことで、高凝集・疎結合な分析パイプラインを作ることができます。 この記事では凝集度と結合度
こんにちは。ECプラットフォーム部 推薦基盤チームで、DWH・DMP・広告まわりのデータエンジニアリングを担当している大谷です。 本記事では、マーケティング部門の広告運用のインハウス化に伴ってこれまで取り組んできた広告データの収集と活用、その仕組みにフォーカスして事例をご紹介します。 背景 データの収集と活用 Arm Treasure Data Integrations Hub ログ収集 アクセスログ 検索インプレッションログ Workflow フィードローダー (Google) レポーティング Googleスプレッドシート × BigQuery CausalImpact (Google) まとめ 背景 ZOZOでは事業・開発部門を問わず、様々な部門のスタッフが各自の業務に必要となるデータを取り扱い、レポーティングなどに活用する文化が根付いています。社内では人づてにデータを扱うノウハウが伝
2020年11月25〜27日の3日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2020」がオンラインで開催されました。そこで LINEのフェローであり、Data Science and Engineeringセンターに所属する並川淳氏が、「LINEではどのようにサービス横断でのデータ活用を実現しているのか」というテーマで、LINEにおけるデータの扱い方について共有しました。 LINEにおけるデータ活用の取り組み 並川淳氏（以下、並川）：本日は「LINEではどのようにサービス横断でのデータ活用を実現しているのか」というタイトルで、並川が発表いたします。私は、LINEではふだん機械学習に関わる開発全般を担当しています。ですが、今日は機械学習に限らず、LINEにおけるデータ活用の取り組みについて幅広く紹介させてもらえればと思っています。よ
この章は2021年2月5日に追記しました。 2020年の「家庭で消費される餃子」の支出額日本一を決める総務省統計局の家計調査のデータが本日、2021年2月5日に発表されました。 2019年の1位は宇都宮市でしたが、2020年の餃子日本一は浜松市となりました！ このページでは半年にわたって都市別の餃子支出額をレポートしてきました。 宇都宮市と浜松市の2強構造に対し、上半期は宮崎市が日本一になり、にわかに三つ巴の様相を呈してきました。 その後、浜松市が失速し「宇都宮市と宮崎市の一騎打ち」の流れになってきたのですが、浜松市が8月意向猛追を見せて先の見えない乱戦となりました。 11月終了時点で1位の宇都宮市と3位の宮崎市の差がわずか51円と、12月データが出るまで勝負の行方はいかに？といった状況だったのですが… 2020年の年間の「家庭で消費される餃子」支出額日本一は上述のように浜松市となりました
普段何気なく見ているWebサイトに掲載されている広告の裏側はどうなっているの!? 広告のデータ活用と衛星データ活用の可能性について、Supership株式会社に聞いてみました。 ビッグデータというバズワードが飛び交うその裏側で、膨大な量のデータの荒波をどのように乗りこなせばよいのかが分からない……ましてやデータを活かして事業を成功させるとなるとさらにハードルが。よし、ビジネスを推進する上でデータを有効活用している企業に直接聞いてみようじゃないか！ そんな思いを胸に、宙畑編集部が気になる企業を突撃する本連載「データ迷子からの脱却！ ビッグデータ時代のデータ活用術を探る」の第5弾です。今回は、膨大な量のデータを用いて、企業のデジタルマーケティング支援を行うSupership株式会社を訪れました。 ■デジタルマーケティングにおけるデータ活用の今を知る！ 2019年度は広告業界の潮目の年となりまし
2022年5月14日紙版発売 2022年4月28日電子版発売 菅由紀子，佐伯諭，高橋範光，田中貴博，大川遥平，大黒健一，森谷和弘，參木裕之，北川淳一郎，守谷昌久，山之下拓仁，苅部直知，孝忠大輔 著 A5判／328ページ 定価2,750円（本体2,500円＋税10%） ISBN 978-4-297-12832-6 ただいま弊社在庫はございません。 →本書の新版が発行されています。 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」の公式リファレンスブック第2版です。 2022年6月の試験から，出題範囲となる「データサイエンティストスキルチェックリスト」がver.3からver.4へ。 それにともなって計185個に増加したスキル項目について，要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説しています。 第一線で活躍する執筆陣
自社の商品はどんな目的で買われ、どのように利用されているのか。アンケートを取らずとも想定できる方法がある。それが「同時併買分析」だ。ID-POS（ID付きPOS）などの購買データを使った分析の基本を紹介する本連載の第4回は、「5W1H」の中の「WHAT」、何の商品と一緒に買われているかを分析する方法を解説する。 何と一緒に購入されているのかを詳細に分析すると、自社商品やブランドの強み・弱みが見えてくる（上図は同時併買分析をグラフ化したもの）。マーケティングや販促のヒントを発見できる可能性も ＜前回（第3回）はこちら＞ 前回までは、購買データ分析の基本となる「5W1H」のうち「WHO」（顧客）に注目し、商品のトライアル率、リピート率を分析することで、売り上げの変化の理由やどのような世代に買われているのかを見極める方法を解説した。 続いて今回からは、「WHAT」（商品）に着目し、分析の方法をレ
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） リフト値が高い＝その物事が”起こりやすい” 以前、「バスケット分析とは｜データ分析用語を解説」という記事を書きました。 この記事中にもある通り、バスケット分析は「頻繁に購入される商品の組合せ」を見つけるための分析手法です。この組合せを見つける際に重要となる指標が「リフト値」という指標です。今回は、この「リフト値」について解説していきたいと思います。 リフト値とは、バスケット分析における重要な指標の一つであり、ある商品xの購買が他の商品yの購買とどの程度相関しているかを示す指標です。英単語”lift”は「持ち上げる」という意味であり、リフト値は商品xの購買が商品yの購買をどの程度”持ち上げる”か（促進させるか）を示す指標であると言えます。リフト値が大きければ大きいほど、商品
アップルのサービス担当上級副社長であるエディ・キューは、ストリーミングや広告といった収益性の高い分野により注力するため、760億ドル（約9兆8800億円、1ドル＝130円換算）規模のサービス事業の再編を検討しており、すでにそのために幹部を昇格させている、と複数の情報筋が伝えている。 アップルのサービス部門には、App Store、Apple Music、iCloud、AppleCare、Apple Pay、Apple News、広告、Apple TV+などが含まれる。 サービス部門の2022年第1四半期の売上高は17％増の198億ドル（約2兆5700億円）、有料会員数は全世界で8億2500万人と報告されている。この売上規模は、仮に単独企業と見なせばフォーチュン500社の113位に相当する。 キューと直接話したある人物によると、キューは経営体制を再編し、ストリーミングや広告などの分野により注
シネアド（映画館上映CM）は1回接触でテレビCMやデジタル動画広告を超えるブランドリフト――シネブリッジ調査
シネアド（映画館上映CM）は1回接触でテレビCMやデジタル動画広告を超えるブランドリフト――シネブリッジ調査：今日のリサーチ シネブリッジとデジタルシネアド・コンソーシアムは、カンター・ジャパンが提供するメディア効果測定手法「クロスメディアリサーチ」を用いて、シネアド（映画館上映CM）とテレビCM、デジタル動画広告の広告効果に関するクロスメディア調査を実施しました。 クロスメディアリサーチは、メディア投資に対してブランド形成にどのようなリターンがあったかを明らかにするための調査として設計されています。メディアごとの効果や、それを組み合わせることによるシナジー効果はもちろん、ペイドメディア以外のスポンサーシップ、イベント、広報活動、口コミ、バイラルコンテンツ、店頭活動の効果も見ることができます。 今回の調査はジョンソン・エンド・ジョンソンとメルセデス・ベンツ日本の協力の下、「リステリン トー
ホワイトペーパー公開：Instagram広告は、連想形成や意向形成に強みを持つ。急成長のInstagram広告を使用したIMCの効果測定結果をメタ分析したホワイトペーパーを公開 Instagramは、2019年にKantar /WPPが発表した「世界で最も価値のあるブランドTop100」において、最も急成長したブランドと報告されました。実際、日本でのユーザー数は、2015年には810万人だったものが2016年には1200万人、2019年には3300万人と急増を続けており、そのビジュアル文化がインスタ映え消費などの新しい消費行動を作り、人々の価値観を変え、ナイトプールやタピオカティー等、若い女性を中心とした様々な社会現象が起きる「場」となっていると言えます。そのような流行の真ん中にあるInstagramという「場」で広告に投資すると、どのような効果が期待できるのでしょうか。 そして、IMCプ
2003年にサイバーエージェントに入社し「アメブロ」のデザイン制作やマネタイズ業務などに携わる。2016年より「ABEMA」の広告商品開発や価値証明を担当し、2019年より広報業務も兼任。 広告主が出稿メディアを選定する際、さまざまな指標における想定単価によって比較検討される場合が多いが、特に動画広告においては“できるだけ多くの人に効率よく届け効果を得たい”という観点で「リーチ単価」が重視されるケースは多いだろう。 しかし、その「リーチ単価」で選定したにもかかわらず、「最終的に求めていた効果に対してのコスト効率」が想定していたラインより悪かったというケースもあり、注意が必要だと考える。それはどういうことか説明していきたい。 「途中離脱」したインプレッションの価値はどれくらいか あるトイレタリーブランドが『ABEMA』と『動画メディアA』に同時にブランド動画広告を出稿したケースがあったのだが
こんにちは！D2C R運用部の佐々木です。 広告を配信していて自社のブランドが実際どのくらいユーザーに認知されいているか気になりませんか？ 今回はブランド認知度に対する広告の影響を測定するFacebookのブランドリフト調査についてご紹介していきます！ ブランドリフト調査とは ブランドリフト調査とは、「消費者にブランドが知られているか」「そのブランドの商品を購入したいか」「広告等を見てブランドを覚えているか」などブランドの認知度を測定するテストです。 Facebookのブランドリフト調査には下記4つの特徴があります。 ・正確な効果測定 ・成果に焦点を合わせる ・すぐに役立つ結果 ・調整可能なオプション Facebook広告ではこのブランドリフト調査のテスト結果を用いて今後のキャンペーン構成の材料にすることができます。 ブランドリフト調査の仕組み ブランドリフト調査ではユーザー属性（年齢、性
・新型パニガーレV4は、軽量化と強力なエンジンによりパワーウェイトレシオを1:15 hp/kgに改善 ・トラックでのスピードが向上し、あらゆるレベルのライダーにとって、より楽しく、疲れにくい設計 ・エアロダイナミクスとパフォーマンスがデザインを導き、官能的で特徴的なラインが特徴 ・MotoGPから派生した技術を駆使し、全ての愛好家がプロライダーのライディング感覚を体験可能 新型ドゥカティ・パニガーレV4: 工学の奇跡 新型パニガーレV4で、Ducatiはスーパースポーツバイクの限界をさらに押し広げる。2年連続でスーパーバイク世界選手権を制したバイクを進化させ、新型パニガーレV4はデザイン、技術基盤、エルゴノミクスにおいて完全に再考された。ドゥカティ・コルセの経験を活かし、タイヤ、エアロダイナミクス、エレクトロニクスの進化を最大限に活用している。 Ducati CEO クラウディオ・ドメニカ
あの会社のクロスメディア広告は成功したの？──ユニ・チャーム、ピザハット、JR東日本の事例を「X-media Unique Reach Report 」で分析する - Think with Google
テレビと YouTube のクロスメディア広告を出したい、しかもその効果測定もしっかりやってPDCAを回したい――。2018 年は 2047 億円、2019 年には前年比 130.8% の 2651 億円まで成長する見込み( *1)という国内の動画広告市場。テレビと動画広告を合わせたコミュニケーションが一般的になってきている今、クロスメディア広告をやってみたい、定着させたいというデジタルマーケティング担当者も多いはずでしょう。 テレビとYouTubeのクロスメディア広告、検証ってどうやるの？クロスメディア広告とひとことで言っても、テレビと YouTube の検証はそんな簡単にできるでしょうか。こうしたニーズに対して Google では、クロスメディアキャンペーンの効果を検証できる「X-media Unique Reach Report 」（クロスメディア ユニーク リーチ レポート、以下、
アソシエーション分析の概略 アソシエーション分析は、商品の何と何が一緒に買われやすいのか？を示すための分析手法です。 「アソシエーション分析」とか「アソシエーションルール」とかをググると大量の記事が出てきますので、詳細はそちらの記事を参考にしてください。*1 以下、本記事中で重要になる点だけ記載します。 支持度(support) 総購買ユーザーNのうち、商品Aと商品Bを同時に買っている人の割合です。 信頼度(confidence) 商品Aを買った人のうち、商品Bを購入した人の割合です。 リフト(lift) 商品Aを買った人のうち商品Bを購入する人の割合（信頼度）が、 そもそも総購買ユーザーNにおける商品Bの購入率より高いか低いか、を表します。 一般的には、ある程度の支持度がある購入パターンのみで線引きし、リフト値を見て商品ごとの連関強弱を計ります。 今回の目的は、アソシエーションルールをネ
店舗経営において欠かせないもののひとつが店舗分析です。 近年はコロナ禍の影響で顧客のニーズが変化しており、店舗もその変化に合ったマーケティング活動をすることが求められています。 マーケティング活動をする上で重要なのは、現状の顧客のニーズや店舗の課題を把握することです。 しかし、店舗分析といっても種類はさまざまで、店舗分析を実行したいけど具体的にどのようにすればいいかわからないという方も多いのではないでしょうか。 たしかに店舗分析といってもケースによって活用する手法は異なりますが、店舗分析の選び方や具体的な方法は決まっています。 店舗に適した分析を取り入れてマーケティング活動に活かすことができれば、店舗の課題が解決されて売上アップを目指すことができます。 この記事では、すぐに課題を可視化したい店舗の担当者の方向けに、店舗分析の具体的な種類や方法、店舗マーケティング活動に直結させるためのポイン
データアナリティクスとは、顧客情報や購買履歴などのデータから事業改善や売上増加に役立つ情報を発見するために行う分析のことです。 データアナリティクスを行うことで、数値化された定量データの中から、今まで気づけていなかった消費者ニーズなどのビジネスヒントを発見したり、数値をもとに素早い意思決定を行うことができます。 しかし、データを分析するにしても、どのようなデータをどのように分析すればよいのかわからない方も多いと思います。 そのような方のために、日常的にデータアナリティクスを行っているマーケティング担当の筆者が、データアナリティクスの基礎、初心者でもできる手法、Excelに任せてしまう裏ワザを紹介します。 今日から始められる簡単なものを集めたので積極的に挑戦してみましょう。 広告データを自動集計しデータアナリティクスを促進するツール データアナリティクスとは購買履歴などのデータから売上増加の
販売データ分析は、あらゆるビジネスにおいて有益です。一般に公開されることはめったにありませんが、ある小売チェーンが、2018年に、世界中の統計家やデータアナリストが最適モデルを競い合うプラットフォーム「Kaggle（カグル）」のコンペの一環としてBlack Friday sales data on Kaggle（Kaggele向けブラックフライデー販売データ）を提供しました。 店舗と製品ラインは匿名化されていますが、そのデータセットは、ビジネスの洞察を得るための素晴らしい環境です。バスケット分析を用いて、データの準備方法、基本的な分析方法、そして追加的な洞察を得るための方法を説明します。 それでは実際にデータを見てみましょう。PivotBillionsの使い慣れたスプレッドシート形式で大量のデータを分析・操作します。データをインポートすると、50万行以上におよぶ膨大なデータを閲覧することが
アルコール飲料市場に続々と新たな商品が登場する中、消費者の購買状況はどう変化しているのでしょうか。読売広告社が子会社ショッパーインサイトの保有データを分析した結果を公開しました。 健康志向の高まりや世代特有の嗜好性などにより、アルコール飲料市場では「ノンアルコール飲料」「度数の低いアルコール飲料」「無糖飲料」「RTD飲料」（※）など、商品の多様化が進んでいます。そうした中で消費者の購買状況にはどのような傾向があるのでしょうか。 読売広告社は、子会社のショッパーインサイトが保有する日本最大級の食品ID-POS購買行動データベース「real shopper SM」を活用して、食品スーパーにおけるアルコール飲料およびノンアルコール飲料の購入変化を分析しました。 ※編注：RTDはReady To Drink（気軽に飲みやすい）の略。 拡大するRTD飲料市場 「レモン」人気の一方、全世代で落ち目なの
小売業とメーカーの「視座」の違いについて 私が小売業に取り組むメーカーの営業の課題を題材にして本コラムを書こうと思ったきっかけに、小売業とメーカーの営業との商談や打ち合わせに参画する中で、それぞれの「視座」の違いが、両者の意思疎通を妨げているという気づきがありました。 似たような言葉で「視点」や「視野」がありますが、「視点」はものを見るために向けられた視線がそそがれる点を指し、「視野」は一目で見られる範囲や視力が届く範囲を表すようです。 一方で「視座」とは、相手の立場になってものごとを眺めて、それを把握することです。メーカー企業の皆さんは、小売業へ商談や提案活動をするとき、相手の立場になって話ができていますか？ 今回は、まさに小売業とメーカーの「視座」の違いについてのお話です。メーカーの皆さんと小売業が考えていることは、何が、どう異なっているのか。小売業のバイヤーほかから実際に聞いた声をも
膨大で多種多様なデータを取り扱う「データ集計」と「データ分析」。どちらもビジネスでの目標達成や課題解決には必要な作業です。しかし、「データ集計」と「データ分析」の違いを明確に区別して作業している方は少ないのではないでしょうか。 ビジネスにおいて、両者の違いを知るのはとても重要です。なぜなら、分析のつもりが単なる集計だったとしたら、必要としている結果は決して得られないからです。 そこで今回は、「データ集計とデータ分析の違い」について解説します。また、データ分析の3つの原則と5つの手法も紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 データ集計とデータ分析の違いとは？ データを扱う作業において、データ集計とデータ分析は混同されがちです。分析しているつもりが、実は集計だったということは多々あります。 ここでは「データ集計」と「データ分析」の違いについて、詳しく見ていきます。 データ集計とは？ データ集
はじめに M-1グランプリ2020、決勝放送が12/20に放送されるようですね。去年のようなハイレベルな戦いが今年も観られるのか、非常に楽しみですね。 芸人といえば、その昔「名前に『ん』がつくコンビは売れやすい」というジンクスが流行りました。 例：売れる芸人の名前にはジンクスがあった！最強の名前を持つお笑いは誰だ！？ 第三世代のダウンタウン、ウッチャンナンチャンから始まり、M-1歴代優勝者にもアンタッチャブル、サンドウィッチマン、NON STYLE...など、「ん」がつくコンビは数えたらキリがありません。 一方で、近年台頭している第七世代には「ん」がつくコンビが少ないようにも思えます。四千頭身は例外として、霜降り明星、ミキ、EXIT、ぺこぱ... このジンクスも元々ダウンタウンから由来しているなどと聞いたことがありますが、ダウンタウンの第7世代への影響は芸風だけではなく芸名に対しても薄れて
テレビとAbemaTVの最適なアロケーションは？ “効率”を判断軸に据えた効果シミュレーション事例① | Lab | 「ABEMA Ads」
2003年にサイバーエージェントに入社し「アメブロ」のデザイン制作やマネタイズ業務などに携わる。2016年より「AbemaTV」の広告商品開発や価値証明を担当し、2019年より広報業務も兼任。 「AbemaTV」にご出稿いただくケースで多いのは、若年層をターゲットにしたブランドにおいてテレビと組み合わせることで効果の相互補完を狙ったものです。そのため、「テレビとどういう補完性があるのか？」といったご質問をいただくことも大変多く、今回はその参考になるような事例をご紹介したいと思います。 テレビに約1,500GRPの大量予算を投下していたMF1層ターゲットのブランドにおいて、「AbemaTV」にも800万円を追加で投資していただき、テレビCMと同じ素材にてMF1層へのターゲティング配信を実施したケースがありました。もし、テレビに投下した約1,500GRPの予算の中から800万円を「AbemaT
リフト曲線を描いてモデルの精度を確かめる - Qiita
リフト曲線の定義 リフト曲線は、機械学習の領域において、モデルの精度を確認する上で役立ちます。 「リフト曲線」の定義は様々ありますが、 私はいつも、書籍『戦略的データサイエンス入門 ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』の定義に従って、 リフト値をプロットしたもの、としています。 モデルの何かしらのロジックでインスタンスにスコアが付与され、その降順で並べ替えてスコア上位でフィルタしたときに、 どの程度正しく分類されたインスタンスがあるか、 その割合がランダムな分類器と比べてどの程度高いかを示したのが、リフト値です。 リフト値の簡単な例 分類問題において、正例と負例が1:1の割合で含まれるデータセットに対してモデルを作成し、 スコア上位25%のところまでのデータを見たとします。 ランダムな分類器だとしたら、その中に正例は半分見つかるはずなので、リフト値は0.5/0.5 = 1です。 ここで
Qoo10「メガ割」が最大手セールにも負けぬ認知を獲得。相性の良さを生かした、TikTok 広告の活用が鍵に | 【公式】TikTok for Business: TikTok広告
HOME活用事例Qoo10「メガ割」が最大手セールにも負けぬ認知を獲得。相性の良さを生かした、TikTok 広告の活用が鍵に 2023年Q4セール期において、抜群の認知を獲得したQoo10のビッグセール「メガ割」。国内のECモールでは後発でありながら、実購入者規模が加速度的に広がっている。その要因のひとつは、TikTokでの広告戦略だ。 Qoo10を運営するeBay Japanは、ビッグセール期に限らず年間を通してTikTok広告に注力。TikTok内でQoo10に関連するコンテンツが自然に醸成される環境を形成し、購買行動を後押ししている。加えて、今回の事例ではKantar社と連携し、ブランドリフト調査も実施。それによりビジネスインパクトが見える化され、戦略の新しい課題も見えてきたという。 eBay Japan合同会社 戦略マーケティング室 部長 モラーノ絢香氏とTikTok for Bu
ヒト×テクノロジー×データで実現するテレビの価値向上プロジェクトーー博報堂ＤＹメディアパートナーズ | AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議
広告ビジネス全体のDXを図る、博報堂ＤＹメディアパートナーズが提供する「AaaS」。テレビ広告の効率を最大化するソリューション「TV AaaS」や、テレビ広告ビジネス自体のアップデートに向けた取り組みについて、AaaSアカウント推進三部部長の松浦伸二氏と、9月より新たに始動した「TV AaaS Lab」のメンバーに話を聞いた。 態度変容からWeb上の行動へ 求められるKPIが変化 マーケティング投資に対する説明責任が強く求められるなか、投資配分の最適化をどう実現するかは企業のマーケティング部門の大きなテーマとなっている。特にマーケティング投資の中でも金額の大きいテレビとデジタル、その最適化配分は近年、企業のマーケティング活動で注目の課題となってきた。 こうした環境の中で、博報堂ＤＹグループは2020年12月より広告メディアビジネスの次世代モデルとして「AaaS（Advertising as
基礎編 Qlik Senseの概要 Qlik Senseを試してみよう 基本的なビジュアライゼーションの作成 より便利なビジュアライゼーションの使い方 アプリへのデータの追加 データ準備とモデリングの基礎 応用編 高度な分析を行うため関数 ロードスクリプトによるデータ変換 実践編 販売実績データ分析での実践 人事データ分析での実践 Chapter 1 Qlik Senseの概要Qlik Senseの特長Qlikの製品体系Chapter 2 Qlik Senseを試してみようQlik Senseの利用環境セットアップ拡張知能で作る初めてのアプリ複数データを使った基本的なデータ分析連想インデックスによる分析データストーリーテリングの活用主な画面構成と操作方法Chapter 3 基本的なビジュアライゼーションの作成チャートの全体像を理解するDARとアプリ設計の考え方標準チャートQlik Visu
このシリーズでは、中高生の皆さんが勉強している数学の知識が、ビジネスの世界でどのように使われているかを紹介します。 数学って、将来必要なの？ と思っている皆さんにぜひ読んでほしいと思います。 ■大学受験、決めるなら。 オムツとビール蓄積された膨大なデータから有益な知見を見つける作業をデータマイニングと言います。マイニング(mining)とは採掘のことです。データの山を掘って、お宝を見つけよう！ そんなイメージです。 マーケティングで扱うデータは主に顧客情報であったり、購買に関する情報であったりします。今回は購買データの活用方法に関するお話をしたいと思います。 アメリカの某スーパーマーケットでのケースです。 購買データを分析した結果、紙オムツを購入している男性は、ビールを併買していることが分かりました。そこで両者を近くに陳列したところ、さらに売り上げが伸びたというお話。 アメリカではスーパー
データ分析とは？基礎から分かる手法と流れ、仕事でのメリットも解説 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
データ分析とは、ビジネスや科学などの分野で重要な役割を果たす技術です。データ分析によって、過去のデータから有用な知見を得ることができ、今後の戦略や意思決定のための重要な情報を提供することができます。本記事では、データ分析の基礎知識からビッグデータ分析や機械学習まで、徹底的に解説していきます。 AIについて詳しく知りたい方はこちらの記事もご覧ください。 AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説 データ分析の基礎知識 データ分析とは何か データ分析とは、ビジネスや科学などの分野で、データを収集・整理し、その中から有用な情報を抽出することです。データ分析は、過去のデータを基に、将来の予測や戦略立案に活用されます。 データ分析の種類 データ分析には、以下のような種類があります。 記述統計学 推測統計学 機械学習 ビッグデータ分析 それぞれ解説します。 ①記述統計学 記述統計
読売広告社（以下YOMIKO）は、同社の子会社であるショッパーインサイトが保有する日本最大級の食品ID-POS購買行動データベース「real shopper SM」（※）を活用して、食品スーパーにおける調味料の購入変化を分析した。 ※ real shopper SM：食品スーパーのID-POSデータをもとに生鮮惣菜を含めた全ての食品購買状況を全国規模の買物客単位で分析できるデータベース。 昨今の調味料市場は、従来の「さしすせそ」と呼ばれる基本調味料以外に、風味調味料、外国料理向けの調味料など多種多様な調味料が増えている。 そうした市場動向がある中、家庭で使用される調味料にはどんな傾向がみられるのか。 本稿では同社リリースを元に、分析からみえてきた季節における傾向や兆しについて概要をお伝えする。 画像はイメージです 調味料の購買行動には季節との関連性がみられる ■夏に売上が高くなる「夏型調味
エーザイ株式会社は、「美 チョコラ」「ヘルケア」「尿酸ガード」など健康サポート商品の定期購入者を増やす目的で「LINE広告」を活用、静止画クリエイティブをアレンジして制作した動画クリエイティブの活用や、女性向けターゲティングに注力することで、新規顧客獲得数を大きく伸ばすことに成功しています。 今回は、同施策を担当するエーザイの佐藤氏とLINE株式会社の三節草氏に「LINE広告で新規顧客数を伸ばす秘訣」を詳しくお伺いしました！ エーザイの通信販売 新規顧客獲得にLINE広告を活用 －まずは佐藤さん、三節草さんのご担当領域を教えてください。 佐藤氏：医薬品の製造販売を行うエーザイは、昨今のセルフメディケーションの流れを受け、健康サポート商品を販売するダイレクト通信販売事業を、2010年からスタートしています。主に美容サプリ「美 チョコラ」（栄養機能食品）を中心とした美容領域と、血圧サプリ「ヘル
マーケティングにおいて「相関係数」は2つの商品の売上金額の共分散と標準偏差から求められ、2つの商品の売上金額の「相関関係」を確認するために用いられます。 ここからは、「2つのデータ」という表記を「2つの商品の売上金額」に置き換えて「相関係数」の「符号」と「絶対値」が示す内容について確認していきます。 相関係数が「プラス」の場合 「相関係数」が「プラス」の場合、2つの商品の売上金額には「正の相関」があるといい、片方の商品の売上金額が変動するともう1つの商品の売上もそれに応じて同じ方向に変動します。 例えば、商品Aの売上金額が増加すれば、商品Bの売上金額も増加します。 逆に、商品Aの売上金額が減少すれば、商品Bの売上金額も減少します。 相関係数が「マイナス」の場合 「相関係数」が「マイナス」の場合、2つの商品の売上金額には「負の相関」があるといい、片方の商品の売上金額が変動するともう1つの商品
小売りやEコマースの店舗で役立つバスケット分析は、お客様の買い物履歴をデータ分析し、買い物傾向から得た情報を生かすことで売り上げアップに役立ちます。バスケット分析では、POSデータ、つまりお客様が買い物をしたレシートに載るデータが情報源となるため、経営規模の大小を問わず取り入れやすいマーケティングデータ解析手法といえます。 今回は、バスケット分析の意義や活用法、メリット、デメリットなどをわかりやすく解説します。 目次 バスケット分析は「買い物かご」を見る 「おむつ」と「ビール」の相関関係 バスケット分析の実践方法 バスケット分析の注意点 バスケット分析に必要なデータを集める バスケット分析は「買い物かご」を見る バスケット分析とは、小売店でお客様がレジに持っていく買い物かご（バスケット）の中身を、マーケティングデータとして解析する手法です。つまり、買い物かご一つを単位として、併売商品（どの
2021年の日本の広告市場は、下半期にかけて、新型コロナウイルス感染症の影響が緩和し、広告市場全体がおおきく回復した結果、通年で2けた増の6兆7,998億円(前年比110.4%)となりました。 媒体別では、テレビメディア広告費が好調に推移して、1兆8,393億円(前年比111.1%)に。また、コロナ禍の2020年も増加していたインターネット広告費は、2021年に入って成長がさらに加速し、2兆7,052億円（前年比121.4%）と、大きく伸長しました(※)。 広告種別ごとにインターネット広告媒体費をみると、特に成長がいちじるしいのは動画広告で、前年比132.8%の5,128億円(※)と大幅に増加しました。これは、コロナ禍の巣ごもり消費によってもたらされたライフスタイルの変化により、インターネット経由で動画を視聴する機会が増えていることが大きな要因です。 そうしたなか、民放公式の無料動画配信サ
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ZOZOTOWNのインハウス広告運用を支援するデータと仕組みの話 - ZOZO TECH BLOG
大量のユーザーデータを横断的に使うために LINEのデータサイエンティストが気をつけているいくつかのこと
【2020年餃子日本一は浜松市】「2020年上半期の餃子日本一は宮崎」の理由とは？ | 食未来研究室
Web体験の利便性の裏側を知る！ 広告配信に使用するデータと活用メソッドを聞いてみた | 宙畑
最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第2版
“ビールとオムツ”が有名な同時併買分析 見るべきは「リフト値」
リフト値とは：その事象が、どれだけ「持ち上がっているか」を考える指標｜データ分析用語を解説 - GiXo Ltd.
アップルがストリーミングと広告に注力へ。スポーツ放映権獲得で狙う新たな収益源
ホワイトペーパー公開：Instagram広告は、連想形成や意向形成に強みを持つ。急成長のInstagram広告を使用したIMCの効果測定結果をメタ分析したホワイトペーパーを公開 | KANTAR JAPAN カンター・ジャパン
デジタル広告の罠─ 「リーチ単価」は求める効果の先行指標として適切か？ | Lab | 「ABEMA Ads」
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Ducati 新型パニガーレV4を発表 | 気になるバイクニュース
商品購買のアソシエーションルールをネットワークで可視化する - 俺のOneNote
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今日から始めるデータアナリティクス。初心者でもできる２つの手法とExcelに頼る裏ワザを紹介 | LISKUL
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「ん」がつく芸人コンビは本当に売れやすいのか？【python】【M-1グランプリ】 - Qiita
BIツール「Qlik Sense」の日本語書籍(本)が初登場。裾や拡大につながるか。
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