TVS REGZAは、一部メディア向けに、国内テレビ市場の動向を説明。「『テレビ離れ』などと言われることも多いが、我々のとっているデータをみると、実はそれほどテレビ離れは起こっていない」など、現代のテレビの使われ方について紹介した。
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GA4、導入しないといけないと思っていても、さっぱりわからんからやる気がしなくてどうしよう?ってなる時がありますよね。私も数か月前まではそんな感じでした。正直なところギリギリまで逃げ回りたかったんですが、そうもいかなくなったので勉強することに。 ではなんで「わからん」となってしまうのでしょうか?そこがわかれば対応もできるので「わからん」理由と解消法をまとめてみました。 「Google アナリティクス」と名乗っているところ ここがわからなくしている一番の原因です。Google アナリティクスと名乗っているので、今までのGoogle アナリティクスの延長線上にあるものだと思ってしまうんですが、全くの別物で生まれも育ちも違っています。 今までのGoogle アナリティクス UrchinはGoogleアナリティクスの元となった製品。グーグルに買収されGoogleアナリティクスがリリースされた後も、
まだ旧Googleアナリティクス(UA)からGoogleアナリティクス4(GA4)移行していない人は、プロパティ作成とデータ保持期間の延長だけ設定しておきましょう。 この記事を書いている成瀬はUAを3年ほど使っています。もちろん実際にGA4に移行する方法も知っているため、その手順や早めに作業しておくことだけ分かりやすく解説することも可能です。先にGA4そのものを知っている人にむけて今すぐやるべき最低限の作業だけ解説します。 プロパティ作成の際に入力するのは基本情報と追加情報、データストリーム種別、サイトURLとストリーム名になります。ここで言う基本情報とはプロパティ名、レポートのタイムゾーン、通貨、業種、ビジネスの規模、ビジネスにおける利用目的です。データストリーム種別ですがWebデータを取得する場合は「ウェブ」、アプリの場合なら「Android アプリ」「iOSアプリ」を選択してください
リンク RESAS 地域経済分析システム まちづくりマップ / 近距離移動時間分析 - RESAS 地域経済分析システム 任意に指定した500mメッシュの地点から45km四方における到達時間について、公共交通(飛行機なし)、自動車(高速優先/一般道優先)別に、到達時間をメッシュ図で表示します。 25 にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP 【補足】このデータはドアツードアの平均所要時間になります。 電車やバスの時間に合わせれば10分以上短くなることもありますが、家での10分を自分の時間ととらえるか、拘束時間ととらえるかは割といい問題かもしれません。 (所要時間の「期待値」、あまり知られてない概念かも・・・🧐) 2022-02-08 23:27:04
ExcelでPowerQueryを使って複数のデータソースから収集したデータを結合して出力する方法を説明します。 Excelの関数ではVLOOKUPに相当し、PowerQueryではそれ以上のことが簡単な手順で実現できます。 PowerQueryが対応する結合方法 共通のキーでデータAにデータBを結合する場合、下記の通りの結合方法が選択できます。 左外部結合 データAのすべての行にデータBにあるキーが同じ行を結合して出力します VLOOKUPに近い使い方であり、デフォルトの結合方法です。 右外部結合 データBのすべての行にデータAにあるキーが同じ行を結合して出力します 完全外部結合 データAとデータBをすべて出力し、キーが同じ行を結合して出力します 内部結合 データAとデータBに同じキーがある行を結合して出力します 左反外部結合 データAのうちデータBに同じキーがない行を結合して出力します
はじめに Excelにデータを集めようとするとき、数式とVBAを駆使して行う方法が一般的です。 キーを使って複数のデータを結合するときには、Accessなども用いられます。 ですが、データが増えてくると下記のような課題が発生してきます。 収集に必要な手順が増え、数式やVBAが複雑化する データ収集に長い時間がかかる サイズが巨大化して格納しきれなくなる これらの課題を解消するツールとして PowerQuery を紹介します。 PowerQueryとは 2016年に公開されたMicrosoft製のデータ分析用Excelアドインであり、Excel2010以降に対応しています。 ファイル・DB・Webサービス等からデータを読み込み、変換・加工してExcelのシートに出力できます。 VBAのマクロの記録と同じように、画面上で操作するとクエリ(読み込み手順の定義)が生成されます。 複雑な加工をしない
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub(https://github.com/ShoKosaka/Suumo)に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
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通勤・通学はできるだけ混雑を避け、快適にしたいとは誰しも思うことです。ここでは、電車の混雑度、座れる可能性の高い途中始発駅の数、駅の設備の快適さや痴漢の発生件数、遅延の多い路線、10分を超す遅延がない路線などのデータから、「通勤がラクで快適な沿線、駅はどこか?」を探してみましょう。 長い沿線、乗り換え駅直前が最混雑区間 【混雑率1】混雑度が高いJR!180%越えも多い 当然のことながら、電車の区間が長くなると乗客は増えますし、ターミナル、乗り換え駅に近づくと乗客数はピークに。 ここ数年、混雑度は下がってはいるものの、それでも全体としては区間の長いJRでの混雑度が高く、最も混雑している中央・総武緩行線の錦糸町~両国間では199%という結果に。その他、混雑率が180%を超すのは大半がJRになっています。 混雑度200%は「相当圧迫感がある」状態ですから、できることなら200%以下の沿線を選びた
作りこまれたアトラクション、おもてなしの心にあふれたキャスト、ディズニーグッズを身にまとった来園者――。東京ディズニーリゾート(TDR)といえば、テーマパーク業界のトップをひた走る「夢の国」というイメージが強い。しかし、そんなTDRに異変の兆しがあるという。法政大学経営大学院の小川孔輔教授は、この傾向が続いた場合、TDRが苦戦の続くファストフード大手「マクドナルド」と同じ道をたどりかねないと警鐘を鳴らす。 暫定順位でトップ10落ち…顧客満足度 サービス産業生産性協議会が実施している「日本版顧客満足度指数(JCSI)」という日本の小売サービス業32業種・上位企業約400社を対象にした日本最大規模の消費者調査がある。筆者も改善・運営委員会の座長として関わるこの調査で、顧客満足度(CS)上位企業のランキングに変化が起こった。2009年以来、劇団四季とトップを争ってきたTDRが、あくまで暫定値では
「自分はこの会社の“社風”に合わないなあ」と感じたことがあるビジネスパーソンも多いのでは。“5月病”といった話題が騒がれるこの時期は、社内の人間関係が気になるころとも言えるだろう。 ビジネスパーソンに自身が勤めている会社の「風通しのよさ」「社員の士気」を評価してもらったところ、ピークはともに入社1年目の人であることが明らかに。また「社員の士気」は入社3年で大きく低下し、「風通しのよさ」は緩やかに下がっていることが、転職サイトなどを運営しているヴォーカーズの調査で分かった。 「風通しのよさ」企業ランキングをみると、トップ10のうち8社がIT関連企業。1位はソーシャルメディアの企画・開発などを手掛ける「ガイアックス」(4.80pt)、2位は「アシスト」と「グーグル」(4.40pt)がランクインした。ガイアックスについては「非常にフラットで、風通しのいい体制。上下関係はなく、“いい会社”にするた
30年以上にわたり生活者を研究し続けてきた「博報堂生活総合研究所(生活総研)」。同研究所の主席研究員である吉川昌孝氏が、生活総研オリジナル調査「生活定点」などのデータを用いて、“時代の今とこれから”を読み解きます。 「生活定点」とは、1992年から20年間にわたって隔年で実施している時系列調査。衣食住から地球環境意識に至るまで、人々のあらゆる生活領域の変化を、約1500の質問から明らかにしています。現在、生活総研ONLINEで20年間のデータを無償公開中。こうした生活者データから得られる“ターゲット攻略のヒント”はもちろん、ビジネスパーソンの日々の仕事に役立つ“データを読み解く技術”などもご紹介していきます。 博報堂生活総合研究所研究員、および動態研究グループ・グループマネージャー。1965年愛知県生まれ。慶應義塾大学商学部卒、同年、博報堂入社。マーケティングプランナーとして得意先企業のマ
どうも、パソコンが音もなく突然壊れた悲惨な@ENJIです。 一応、Web屋のはしくれとして それなりに壊れた時の事は考えていたつもりだったんですが 甘かった! やはり、失ってから気づく事って多いよね。 特に今回は いきなり起動せず! なんの前触れもない、 ある、晴れた朝。 起動しない。 とにかく起動しない。 何度ON、OFFしても起動しない。 セーフモードにすらできない、突然の終劇。 悲惨です。。悲惨です。。悲惨です。。。 そんな悲惨な僕が今回、 やっていて良かった事と、やってなくて悲惨だった事 をまとめておきますので、 ぜひ皆さんは僕のように悲惨な事にならないようにして下さいね。 ※基本Windowsの話ですが、Macの方にも役立つと思います。 もう、当然パソコンには様々な情報がてんこもりです。 今や120%依存している状態なのでバックアップ体制は超絶重要事項であります! データは全て外
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