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根本原因分析を理解するには、一般的な問題を考えてみるのが最も簡単です。 たとえば職場で具合が悪くなり嘔吐してしまったら、病院に行って吐き気の根本原因を診断するように頼むでしょう。車が動かなくなったら、修理工に問題の根本原因を探ってほしいと言うでしょう。また、会社の業績がある分野で低迷している (または好調な) 場合は、その理由を見出そうとするでしょう。 こうした例なら、症状の簡単な対応策は見つけられるかもしれません。職場で嘔吐しないようにするには、家から出ずに洗面器をそばに置いておくのはどうでしょう。車を使わずに移動するには、故障した車を家に残してバスに乗るのはどうでしょうか。しかし、このような解決策は症状のみを見ているのであり、症状の根本的な原因を見ているのではありません。薬が必要な感染性胃炎や、修理が必要なオルタネーターの故障などの原因があるかもしれないのです。問題の解決や分析には、根
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Visualizing a pandemic On January 20, 2020, the Centers for Disease Control (CDC) confirmed that an individual in Washington State had contracted a case of COVID-19—a disease that was first observed in Wuhan, China in December. By the end of the month, the World Health Organization (WHO) declared that COVID-19 was a Public Health Emergency of International Concern. By March 11, the CDC announced t
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 採用 製品 Toggle sub-navigation Tableau プラットフォーム Tableau Desktop Tableau Server Tableau Cloud Tableau Prep CRM Analytics Tableau Public Data Management Tableau Server Management 埋め込み分析 統合 最新リリース プランと価格 ソリ
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データを分析する際、有意義な質問をして分かりやすい答えを得たいと思うでしょう。地理的データの利用がかつてないほど広がっている今、データから導き出されるインサイトを効果的に伝えるために、今までにも増してマップによるビジュアライゼーションが不可欠となっています。 このホワイトペーパーでは、以下の内容を説明します。 迅速にマップを作成する 複数のタイプのデータをビジュアル化する 答えを見つけるためのインタラクティブ機能を追加する 地域や背景などをカスタマイズする ホワイトペーパーをダウンロード 不動産業界は地理データに依存する部分が大きいので、マッピング機能を強力にサポートしている Tableau は、非常に便利です。ドラッグ & ドロップでマップを操作できるインターフェイスの製品は、他にはあまりありません。 Torry Johnson 氏, シニアビジネスアナリスト Tableau について
データビジュアライゼーションとは、情報やデータのグラフィカルな表現を意味します。データビジュアライゼーションは、チャート、グラフ、マップなどの視覚的な要素を使用することで、データの傾向、外れ値、パターンを見て理解する方法を提供します。 ビッグデータの世界では、大量の情報を分析して、データドリブンな意思決定を行うにあたり、データビジュアライゼーションのツールとテクノロジーが必要不可欠です。 データを可視化してビジネスを加速! データ分析を簡単にする Tableau とは? 今すぐ始めよう!Tableau 無料トライアル 私たちの目は色やパターンに引き付けられ、赤と青や四角と丸などをすぐに見分けることができます。私たちの文化は、アートや広告、テレビ、映画などのあらゆるものを含む、視覚的な文化です。 データビジュアライゼーションは、人々の関心を引き、メッセージに注意を向けさせ続ける、別の形の視覚
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 採用 製品 Toggle sub-navigation プランと価格 Toggle sub-navigation Pricing Calculator Tableau プラットフォーム Tableau AI Tableau Desktop Tableau Server Tableau Cloud Tableau Prep CRM Analytics Tableau Public Data Mana
人工知能や機械学習モデルへの依存が高まるなか、企業はその信頼性をどう担保するのか? 人工知能 (AI) は、機械によって意思決定を自動化することで、人間の理解を強化すると言われています。Tableau のマーケットインテリジェンスディレクターである Josh Parenteau は、人工知能と機械学習が「以前は見つけることができなかったインサイトを発見できるようにする」ような別の視点を提供すると話しています。ガートナー社の調査 (英語) は、2020 年までに、「85% の CIO (最高情報責任者) が、人工知能プログラムを購入、開発、またはアウトソースすることで、試験的に導入するようになる」と報告しています。しかし、企業が機械学習モデルに対する依存を高めていく一方、機械学習モデルが提示する推奨事項を信頼する根拠を、人はどこに見出せばよいのでしょうか? 多くの機械学習アプリケーションには
代表的なグラフの種類 棒グラフ 棒グラフは、同じ尺度の複数のデータを並べて比較するのに適しています。また、棒グラフを見ると、どれがどれだけ頭 1 つ抜き出ているか(Matthew と Susan)、あるいは同じ程度であるか(Rachel と Nick)が、視覚的に把握できます。 棒グラフ - Tableau Public 折れ線グラフ 折れ線グラフは、あるデータが時系列に沿ってどのように変化しているか、その傾向を大まかにつかむのに適しています。上記グラフは、1980 年後半からの平均気温の推移を華氏で表したものです。概ね1980 年ごろから平均気温が上昇し始めていることがわかります。 折れ線グラフ - Tableau Public 円グラフ 円グラフは、ある量に占める内訳や構成(上記グラフでは公立学校に占める人種の割合)を直観的に知るために適した方法の 1 つです。公立学校においてどの人種
スプレッドシートにはない分析機能を使って、次の行動へとつながるインサイトを引き出すための新しい方法を紹介します。 分析に使うツールと言えば Excel、という方が多いでしょう。 スプレッドシートは確かに便利ですが、ビッグデータから真のインサイトを引き出そうと思っても、探している答えがすべて見つかるわけではありません。 スプレッドシートは、即応性が求められる高度な分析や、大量のデータの分析には適していません。 多くの場合、効率や精度、時間を犠牲にして間違った対応がされています。 現代の市場では、組み込みのチャートやグラフは最低要件にすぎず、高度な複数のビジュアライゼーションを使わなければ、データを本当に活用することはできません。 このホワイトペーパーでは、スプレッドシート以上にデータから価値を引き出すために欠かせない 5 つのポイントについて説明しています。 このホワイトペーパーの主な内容:
Webサイトの解析ツール Google Analytics では、サイト訪問者、訪問元、コンバージョン率などのデータをトラッキングできる便利な機能が数多く提供されています。Google Analytics から得られるデータは、使い方によってはさらに有用なものとなります。 次のような質問について考えてみてください。 Web サイトで何らかのフィードバックや購入を行った訪問者とターゲット層はどのくらい一致していますか? お得意様になるような重要なお客様は、どこからアクセスしていますか? Web 分析テクニックに詳しくない同僚にも Web サイトのデータを最大限に活用してもらうためには、どうすればよいでしょうか? Google Analytics で得られる Web サイトのデータや Salesforce.com のデータなどを組み合わせると、どのように新しい事実を発見し、顧客の開拓・維持に生
BI ソリューションは急速に進化しています。今日まで使えていたソリューションも、明日には改善が必要となるかもしれません。Tableau は、自然言語処理やデータ保険分野の成長などについて、お客様と社内スタッフにインタビューを行い、2018 年の話題となりそうな影響力の強い 10 のトレンドをまとめました。データロックスターや、IT 部門のエキスパート、社内の BI 体制を構築している企業のエグゼクティブなど、さまざまな役職の方でも、これらのトレンドを理解すれば、組織をワンランク上にレベルアップするための重要な戦略が見えてくるはずです。 今後、BI はどのような方向に進むのでしょうか? このホワイトペーパーでは、次のような 2018 年のトレンドを紹介します。 アナリストの助けとなる機械学習 自然言語処理の展望 データガバナンスの将来はクラウドソース型 マルチクラウドをめぐる議論 その他、デ
2016 was a landmark year for big data with more organizations storing, processing, and extracting value from data of all forms and sizes. In 2017, systems that support large volumes of both structured and unstructured data will continue to rise. The market will demand platforms that help data custodians govern and secure big data while empowering end users to analyze that data. These systems will
この数年で、データは組織に欠かせない力となりました。このデータの力をうまく活用して、ビジネスユーザーが競争優位性を見出せるようになっている企業は、他に先駆けてイノベーションを起こしています。このような変化によって、企業では BI に対する従来型の手法と最新のアプローチの間でうまく舵を取る必要に迫られています。つまり、管理性と俊敏性、ガバナンスとセルフサービスの間でバランスをとる必要性が高まったのです。IT 部門と事業部門が互いに協力し合うことで、データの力を最大限に引き出そうという取り組みが始まっています。 次は、どのような方向に進むのでしょうか? このホワイトペーパーでは、次のような 2017 年のトレンドを紹介します。 最新の BI が新たな標準になる データリテラシーが将来の基礎スキルになる 高度な分析環境がさらに利用しやすくなる ホワイトペーパーをダウンロード 社員が問題意識を持ち
本書では、メリットとデメリットがあると感じるエクセルでの作業を改善する 5 つのストラテジーをご紹介しています。 分析や報告書の作成ツールとして、一般的にエクセルが好まれることは間違いありません。 操作性はもちろん、ひな形や図の作成が時間をかけず簡単にできる点や、それぞれを独立した形で作成できる点がユーザーに愛されています。 エクセルを使うと、車を運転する時のように、ユーザーが操作の主導権を握れます。 ただし分析でエクセルを利用することは、SUV 車が必要な状況でスポーツカーを運転することに似ています。ある一点では機能が充実しすぎているのに、ほかの点でまったく足りていないのです。 なかなか更新できない古いデータ、間違いばかり起こしてしまうデータ分析、社内で共有しているうちに多くの派生バージョンが作成されてしまったファイル、多すぎる手作業。こういった問題は、エクセルのユーザーが抱える不満のほ
2015 年は、ビッグデータを語るうえで重要な年となりました。最善の意思決定を行うためには、どのような規模や形態のデータも軽んじることはできない、という考え方を受け入れる企業が増えてきました。これを裏付けるように、非リレーショナルなデータや非構造化データ、そして膨大な規模のデータを扱えるシステムが進化し洗練され、企業の IT システムで活用される流れが続いて行くでしょう。これにより、ビッグデータの真価が、ビジネスユーザーにもデータサイエンティストにも十分に認知され、引き出されていくことになります。 毎年、Tableau では、業界で起きている出来事についてディスカッションを行い、翌年に予測されるビッグデータのトレンドをリストにまとめています。 このホワイトペーパーでは、Tableau が予測する 2016 年のトレンドを紹介しています。 NoSQL の時代へ Apache Spark が照
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