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Excelデータベースの鉄則。分析はデータの下ごしらえで決まります - 実践で使うExcelとAccessの話
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便意をもよおしたらココで降りろ！山手線全駅「トイレ個室の競争率」を徹底分析！ – しらべぇ ｜ 気になるアレを大調査ニュース！
便意をもよおしたらココで降りろ 山手線全駅「トイレ個室の競争率」を徹底分析 女性の洋式派の方にとっては駒込駅が、洋式派全員では新大久保駅が、洋式かつ個室の競争力の低いオアシスであることが判明しました。 電車に乗っていて、急に便意をもよおしてしまったとき。果たして途中下車すべきか、直ぐに入れなかったら地獄だなと、あれこれ考えを巡らせながらギリギリの判断を迫られることが、まま、あります。 そんなとき、一つの目安としてトイレに駆け込んだ際の個室の競争率が事前に分かっていたら、その駅で用を足すのが得策か、果たして次の駅まで行った方が楽なのか、判断材料にすることが出来るのではないでしょうか。 そこで本サイトでは、かっこのスタッフが、山手線29駅の改札内にあるトイレ個室の数について実地調査を断行。 一日平均の駅乗降客数を元に、「個室の競争率」を判断するランクを各駅に設定して評価を実施。トイレに駆け込み
実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
人とコンピュータの論理的な対話実現へ テキスト解析で意見の根拠を示す技術、日立が開発
日立製作所は7月22日、賛否が分かれる議題について、大量のテキストを解析し、肯定的・否定的な意見の根拠や理由を英語で提示する技術を、東北大学大学院の協力を得て開発したと発表した。 人とコンピュータの論理的な対話を可能とする人工知能の実現向けた基礎技術としており、将来、企業の文書や病院の電子カルテなどを解析し、業務を支援するデータや意見を生成するシステムへの応用が期待できるとしている。 人やコミュニティーにとって重要と考えられる健康や経済、治安などの「価値」に着目。多数の議題に対する賛成・反対の意見を登録したディベートのデータベースを基に、「健康」という価値に「運動」はポジティブ、「病気」に「肥満」はネガティブ――など、単語と価値の関連性を体系的にまとめた「価値体系辞書」を作成した。 大量のニュース記事を解析し、事象と価値の「相関関係データベース」も作成。「騒音が健康被害をもたらす」という記
１万票差でも当選確実が出せるワケ - ゆとりずむ
こんばんは。最近めっぽう暑くて困ってしまいますね。 暑いといえば、こないだの大阪都構想選挙は予想以上にアツい戦いとなりましたね。関係者でもないのに、ハラハラしながら見てしまいました。ところで、開票速報を見ていて、いきなり『多数確実』と表示されてびっくりしたのは、わたしだけではないかと思います。 こんなに接戦な上に、どうして残り19%も未開票なのに、多数確実なんだろう？ヽ(`Д´)ﾉ と思われた方も多いのでは無いでしょうか？？ そこで、今回はいわゆる『当選確実』がどのように出るのかについて、考えてみました。 『当選確実』の統計学 開票速報を行い、投票数の50%を取れば、他の票全てが反対側に回っても結果が覆ることは無いため、『当選確定』と言えます。一方、『当選確実』はこれまでのデータから、他の票数の動きを予想しても『ほぼ間違い無いでしょう』といえる状態です。 統計の世界では、『少ないサンプルか
エクセルをデータベースとして使うには、こうすればいいと思うのだけど、なぜ誰もやらないのかな？ - Excel 業務システム
エクセルは罫線ワープロじゃない なんでエクセルをこんな使い方するのだろう？ 毎回、毎回、会議のたびに同じような資料作って、もう疲れました。 データとして管理するなら１件のデータを横一列に入力して、縦向きに連続してデータを繰り返して管理しないといけません。 エクセルは罫線ワープロじゃない ここでやってはいけないこと エクセルのフォーム編集機能は、使えない データベース形式で、管理する 印刷シートに、データをリンクしてはダメ！ 印刷シートは、［印刷作業領域］にリンクします。 エクセルカード HARI の使い方（動画） Excel と Access を連携して使う（動画） Acces と Excel を連携して、本格的なデータベース管理を行うには？ Excel → Access → Azure と移行していく セールスApp KATA（営業支援ノーコードアプリ） ここでやってはいけないこと １．
大量データへのVLOOKUP関数を高速にする2つの方法－LIVESENSE DIGITAL MARKETING
こんにちは、リブセンスの山浦清透です。 10万件を超えるようなデータに対してExcelのVLOOKUP関数を使用すると、データが多すぎてフリーズしたことはないでしょうか？今回は大量のデータに対してVLOOKUP関数を使用したいときの対処法を2つ、ご紹介したいと思います。 方法1 高速VLOOKUPを使用するはじめにご紹介するのは、"高速VLOOKUP"です。 【奥義】大量データでの高速VLOOKUP で紹介されていた方法で、方法2に比べて若干低速ですが、Excelだけで完結でき非常に簡単なのでご紹介致します。 サンプルとして、「id / 名前」のtable1と「id / 身長」のtable2を統合し、「id / 名前 / 身長」のtable3を作成するケースを考えます。 事前準備： VLOOKUP関数の範囲を昇順に並び替えるVLOOKUP関数の範囲を昇順に並び替えます。 もし、文字列と数値
データに踊らされていないか！？ 真に「データドリブン」であるための９つのルール - VASILY GROWTH HACK BLOG
「データドリブン」という言葉が日本の企業でも多く用いられるようになりました。 "効果測定などで得られたデータをもとに、次のアクションを起こしていくこと" いかにもグロースハッカーぽくて、耳あたりの良い言葉ですね。 しかし、本質を理解しないまま、この言葉を盲信した結果、逆に悲惨な結果を生んだケースが多々あります。 今回は、そんな「データの下僕」から脱却し、「データの主人」になるための９つのルールを紹介します。 参考記事：14 rules for data-driven, not data-deluded, marketing １、データドリブンよりもカスタマードリブン のっけからデータドリブンを否定するようですが、そうではありません。 データドリブンは素晴らしいものです。 しかし、データドリブンの本来の目的は、顧客を獲得し、彼らに優れたユーザーエクスペリエンスを提供して、つなぎ止めることです
【保存版】企画書に使いたい統計データが見つかる、調査レポートサイト厳選9個+α | Find Job ! Startup
企画書には、市場規模・ユーザーニーズの裏付け等を説明するために調査データは入れたいところ。 ただ、資料作成で焦っている時ほど、検索しても良い情報が見つかりませんよね。そんな時は、今回ご紹介するサイトの中を覗いてみて下さい。スタートアップが投資家の方など社外向けに資料を作る時に、必ずや役に立つデータが見つかるはずです。 目次 【1】政府機関でデータを公開しているサイト（×2サイト） 【2】リサーチ会社の公開調査を横断的に探せるサイト（×3サイト） 【3】公開調査を見れる調査機関のサイト（×4サイト） 【4】自主調査の結果を公開しているリサーチ会社のサイト（+α） 【1】政府機関でデータを公開しているサイト １．総務省統計局 総務省統計局のサイトでは、「国勢調査」「人口推計」から、「家計消費状況調査」「サービス産業動向調査」など様々な国内統計データが無料で閲覧できます。統計データ一覧はこち
2013-03-30
出版月報2013年2月号、特集「コミック市場2012」に載ってたデータが色々衝撃的というかヤバいというか、どうなっちゃうんだこれ。 コミック雑誌・単行本、ともに販売部数は共に5億部割れとの事。 販売金額(億)販売部数(万冊) コミック雑誌1,56448,303 単行本2,20243,584 以下、データは出版月報からの引用になります。 市場規模は前年比3.5%減。 単行本の売り上げは1990年頃と同じ水準まで落ち込み、コミック誌の売り上げは続落傾向となっています。 発行部数で言えば、まだコミック誌の方が上なのですが、返品率が高くなっていることもあり、販売部数ではコミックスに近いところまで下がっています。 発行部数(万冊)返品率 コミックス6068828.1% コミック誌6892433.7% 現在、週刊少年ジャンプの発行部数が280万部ちょい、年48回発行なので、コミック誌の5冊に1冊はジャ
33の業界別、集客関連KPI（平均直帰率／平均検索流入（SEO+PPC）割合／平均ソーシャル流入割合／訪問あたりPV数など）まとめ | SEOツール GinzaMetrics
SEOツール > SEO&コンテンツマーケティング Blog > イーブック・調査レポート > 33の業界別、集客関連KPI（平均直帰率／平均検索流入（SEO+PPC）割合／平均ソーシャル流入割合／訪問あたりPV数など）まとめ 先日投稿した記事「競合他社のウェブサイトはどうなってるんだ？ を簡単に調べる無料ツール3選＋α」で紹介したSimilarWebが便利だと思い、33の業界別に「平均直帰率」「検索流入割合」「ソーシャル流入割合」「訪問あたりPV」数などをまとめてみました。 （特に前職時代）何度となく「うちの業界平均と比べて、当社の直帰率は悪いのでしょうか？」「検索エンジンからの流入比率は30%くらいですがこれは当社平均と比べて多いでしょうか、少ないでしょうか？」聞かれましたが、このデータがあれば解消できそうです。 調査方法と調査対象の33業界 ■調査ツール SimilarWebを使いま
古いPCから新しいPCへiTunesのデータを移行する方法（外付けHDD経由）
古いPCから新しいPCへiTunesのデータを移行する方法（外付けHDD経由）2013.03.24 13:0056,416 新しいPCに乗り換えた際、最も困ることといえばiTunesとiPhoneの同期かもしれません。 新しいPCのほうでiPhoneを同期しようとすると、｢このiPhoneはほかのiTunesライブラリと同期しています。iPhoneの内容を消去しこのiTunesライブラリと同期してもよろしいですか？｣と表示され、ここでうっかり｢消去して同期｣をしてしまうと、それまでiPhoneに入っていたデータが消えてしまいます。これを復元するには古いPCで再び同期させなければならず、大変面倒です。 古いPCが手元にあるうちは問題ないかもしれませんが、それ自体が起動できなくなる可能性もあります。不測の事態に備え、新しいPCでも同期できるようにしておきたいものです。 新しいPCにiTunes
A/Bテスト信頼度判定ツール（有意差判定） - 株式会社真摯
「A/Bテスト信頼度判定ツール」は、A/Bテストで得られたデータについて「結果に有意な差が出ているか」「誤差なのか」を簡易的に判定するためのツールです。 この「A/Bテスト信頼度判定ツール」は便宜上、入力項目を「訪問数（Visitors）」と「コンバージョン数（Conversions）」としておりますが、以下のような項目の組み合わせでデータの統計有意性や信頼度（信頼係数）を判定できます。 「訪問数」と「コンバージョン数」（＋「コンバージョン率」） 「インプレッション（表示回数）」と「クリック数」（＋「クリック率」） 「クリック数」と「コンバージョン数」（＋「コンバージョン率」） Visitors Conversions Conversion Rate Confident A
レシート撮影で自動データ化 家計簿アプリ「ReceReco（レシレコ）」が秀逸な件【湯川】#appex | TechWave（テックウェーブ）
[読了時間：２分] レシートをスマートフォンのカメラで撮影するだけでテキストデータを自動認識し家計簿にしてくれる無料iPhoneアプリ「ReceReco（レシレコ）」。1月31日にリリースされたばかりだが、iPhone AppStoreのファイナス部門で12日連続で1位だったというだけあってなかなか秀逸なアプリだ。 2月20日、21日と東京渋谷で開催中のアプリ博で実際にデモを見せていただいたが、使い方は非常に簡単。アプリを立ちあげてレシートにカメラをかざすだけ。すぐに文字を認識してくれて、「焼きそば」だったら「食費」といった感じに、タッチ操作で簡単に仕分けが可能。これなら家計簿つけが非常に楽になるんじゃないだろうか。 Evernoteと連携しているので、ライフログ的に記録を蓄積したり、写真をつけてFacebook上で友達と情報を共有することも可能だという。 蛇足：オレはこう思う まあ同様の
少しの手間で説得力アップ！意外と使える官公庁の統計データ利用法 : LINE Corporation ディレクターブログ
こんにちは、ウェブサービス本部の鳴海です。 突然ですが、あなたが24歳男性だったとすると、同い年の年男は日本全国で何人いるでしょう？ また36歳男性には、同じく年男の同級生は何人いるでしょうか？ 答えは、24歳男性が64万人、36歳男性が87万人。実は、世代間で20万人以上の差があります。また、今年の年男・年女世代の中で、最も人口の少ない12歳女性（57万人）と最も人口の多い48歳男性（89万人）では1.5倍以上の開きがあります。最近、身の回りに小学生の女の子よりも中年男性の方が多いなと思っていましたが、気のせいではなかったようです。 同級生の人口なんて普段意識することはないですが、仕事をする上ではたまに大事だったりします。いま自分が手がけているサービスのターゲットはどの層で、人口で言えばどのくらいの規模なのか、前後の世代に比べてどのような傾向があるのかなどは感覚的に掴めているといいですね
ソシャゲへの反感はワインの方程式が生んだ反感と同じ ?ゲームと心理学（2） | 新清士の「デジタルと人が夢見る力」 - コミニー[Cominy] / ブログ
プロフィール 新清士 ジャーナリスト。立命館大学映像学部非常勤講師。1970年生まれ。慶應義塾大学商学部及び環境情報学部卒。著書に、『ゲーム産業の興亡』（アゴラブックス）。 2008年に、プリンストン大学の経済学者オーリー・アッシェンフェルターが発表した論文「ボルドーワインの質と価格を予想する（Predicting the Quality and Prices of Bordeaux Wines）」という論文は、ビンテージワインの専門家に対して、とどめを刺すとでもいえるような論文だ。 ビンテージワインは同じブドウ園で生産されたワインであっても、年によって出来不出来があるために、値段が変化する。品質によっては、10倍以上の差が生まれることがある。世界中にはワインコレクターがおり、将来にワインが成熟して評価が高まることで、値段が高くなることを見越して投機の対象として購入している人々もいる。 実
ベイズ統計分析ハンドブックは神本！ - Fire and Motion
なんかダンコーガイみたいなエントリータイトルです（そういえば最近ダンコーガイどうしてるんだろ…）．さて，仙台にはジュンク堂が駅前に3つあり，その中でイービーンズに入っているのが一番専門書がしっかり揃っていて良いです．というか，3つもいらないし，ちゃんと1つ大きいのが欲しいなぁ．．．池袋ジュンク堂が近かった自分としては仙台の残念なところは良い大きな本屋さんがないところですね． で，最近ノンパラベイズを少しだけ勉強しようと思っていて（がっつりではない），でもそのレベルだとなかなか良い資料が見当たらない．暇なときに目を通すレベルであれば，持橋さんや上田さんによる良い資料・チュートリアルがあるのですが，それ以上のこととなると真面目に論文を読むしかない．たとえば，真面目にDirichlet過程の導出と意味を理解しようとするとFerguson (1973)を読む必要があるでしょうし，そのアプリケーショ
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