おもちゃばこ。

にゃんのひとりごと。マーケティングリサーチ業界で気ままに生きています。

【ざっくり感想】『データ視覚化のデザイン』

Tableu界隈で数ヶ月前から話題になっていた『データ視覚化のデザイン』を読みました。*1

Amazonでも早速ランキング上位に入り込んでいるらしいですね。

データ視覚化のデザイン

データ視覚化のデザイン

 
  • 何が書いてあるの?
  • 誰が読むといいの?
  • ざっくり各章レビュー
    • 第1章:データ視覚化「キモのキモ」
    • 第2章:これだけでグッとプロっぽくなるコツ
    • 第3章:目的に応じたチャートの選択
    • 第4章:事例で学ぶ -ダッシュボード作成過程 思考キャプション-
    • 第5章:本当に組織に根付かせるために
  • 似たような本と比較してみる
    • 『ノンデザイナーズ・デザインブック』より、人を動かす場面を想定している
    • Google流資料作成術』より、データ分析”文化”を変えようとしている 
  • 気をつけたほうがいいところ
  • おわりに

*1:Data saberの最終試験前にギリギリ間に合ってよかったです…!

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読んだ本(2020年4〜5月)

半月ほど遅れですが、2020年4〜5月に読んだ本から一部抜粋。

実質、この何倍かのなろう系小説を読んでましたが、挙げたらキリが無いので対象外です*1

*1:なろう系と言いつつカクヨム派です。

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【Tableau】サンプル−スーパーストアで『実践 顧客起点マーケティング』【Data Saber Apprentice】

この記事は Tableau DATA Saber Apprenticeのコミュニティポイント稼ぎの記事です。

 

2019年のマーケティング業界で最も話題になった本の一つに、元スマートニュース西口さんの『実践 顧客起点マーケティング』が挙げられるかと思います。

私はマーケティングリサーチ業界の隅っこで細々と生きているのですが、本書にインスパイアされた分析依頼をこの1年で何度か目にしました。なかには本書を「赤本」と呼んでいる方々もいらっしゃったくらいです*1

ということで、今回は本書に紹介されていた『5セグマップ』というフレームワークを、Tableauユーザーみんなが大好きサンプル−スーパーストアで試してみようという企画です。

  • 『5セグマップ』って?
  • 主役とライバルを決めよう
  • セグメント定義を決める
    • ロイヤル顧客:認知あり/購入頻度 高
    • 一般顧客:認知あり/購入頻度中〜低
    • 離反顧客:認知あり/購入経験あり/現在購入なし
    • 認知、未購入顧客:認知あり/購入経験なし
    • 未認知顧客:認知なし
  • サンプル−スーパーストアで『5セグマップ』を作る
  • できあがり
  • オーバーラップ分析
  • もうすこし、購買データを使って『5セグマップ』
    • セグメント別の過去購買傾向
    • セグメント別の競合メーカー探索 
  • まとめ
    • Tableauでやるメリット
    • Tableauでやるデメリット

*1:打ち合わせが『赤本のp.29によると〜』って進むんですが、Kindkeで購入したので幾度となく話に置いていかれました…

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【Tableau】ビデオリサーチの視聴率ランキングを勝手にTableauで再現する【Data Saber Apprentice】

この記事は Tableau DATA Saber Apprenticeのコミュニティポイント稼ぎの記事です。

 

視聴率ってありますよね。ビデオリサーチさんが提供しているアレです。そして何よりテレビ局はじめ業界では”通貨”として使われている、非常に重要なデータです。

そんなビデオリサーチさん、ホームページ上にて週間視聴率ランキングを公開しています。

www.videor.co.jp

このランキング、見ている分にはそれなりに楽しいのですが、もっと期間やジャンル・エリアを操作できるなど、動的なインタラクションが欲しくなるのもまたあるかと思います。特に期間は、過去分や区切り方を変えたデータも簡単に出力できるとすっごく楽しいですよね。

ということで、今回は上記コンテンツをTableau上で再現してみようという試みです*1

  • そもそも、どんなデータなのか?
  • ダッシュボード用のダミーデータを用意する
  • 番組ごとの最大視聴率を判定してみる
  • ランキングを作成してみる
  • まとめ

*1:もちろん、当然のことながら私とビデオリサーチには何の関係もございません。新卒採用で落ちたのが人生最大の接点です。

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【Tableau】並び替えが嫌だ【Data Saber Apprentice】

この記事は Tableau DATA Saber Apprenticeのコミュニティポイント稼ぎの記事です。

 

最近、業務上の必要性と、前職でライセンス持ってたのに使わせて貰えなかった失われた青春のプレイバックで、少しずつTableauを勉強し始めています。

そんな中、入門書や先人のブログを読んでいて不満に思っていることがありまして。

地域別に集計すると、デフォルトだと下記のような並び順になるのですが。

f:id:meow3571:20200419075005p:plain

ココ、ほとんどの入門書やサイトでは「最後に手動で並び替えたら終了です」って書かれてるんですよね。正直めんどくさいです。これが都道府県になった日にはもう、発狂してしまいます。

ということで、今回は「都道府県を楽してキレイに並び替える」をテーマにしたいと思います。 

  • 作戦1:最初からコードを振っておく
  • 作戦2:コード・ラベル対応表をinner joinする
  • 作戦2(延長線):コードの表記を消す
  • まとめ
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読んだ本(2020年2〜3月)

主に転職してからの2ヶ月で読んだ本から一部メモがてら。

転職前後のギャップがどこにある(と今は感じている)のかが明確にわかるラインナップですね。抑えておかなきゃいけない領域がまた急激に広がっています。

  •  データマネジメントが30分で分かる本
  • AWS クラウドの基本と仕組み
  • システムを「外注」するときに読む本
  • ITIL はじめの一歩 スッキリわかるITILの基本と業務改善のしくみ 
  • 徹底攻略 応用情報技術者教科書
  •  この1冊ですべてがわかる 新版 広告の基本
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統数研リーディングDAT養成コース(2019年)に行ってきた

11/6から1/28までの5日間、数理統計研究所のリーディングDAT養成コースを受講してきました*1

5万円で5日間、統計モデリング機械学習の基本的なトピックを入門+αまで一通り学べちゃう、民間と比べると圧倒的にコスパが最強なセミナーです。

  • どんなコンテンツ?
    • 統計モデリングパート
      • 一般化線形モデルの基本的な考え方
      • 階層ベイズモデルの基礎とグループの推定
      • 状態空間モデルによる時系列解析と、Rによる実装
    • 機械学習パート
  • 成果は?
    • 課題1:状態空間モデル
    • 課題2:画像の欠損値補完
  • これから何やるの?

*1:最終日の講義に出席するためだけに、前職の退職日を1月末まで引き伸ばしました。 

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