データポータルのコミュニティ ビジュアリゼーションを使ってさらに便利に
この記事は、Google ブログ記事 「Do more with Data Studio Community Visualizations」を元に構成しております。
データポータルのコミュニティ ビジュアリゼーション（現在ベータ版）を使えば、カスタムの JavaScript コンポーネントを自分のダッシュボードに組み込むことができます。グラフの選択肢を増やしたり、レポートのスタイルをカスタマイズしたり、高度な分析、例えばブラウザ内での機械学習をさせるようなカスタム コンポーネントを作成することさえできます。
データポータル チームは、このほどコミュニティ ビジュアリゼーションのレポート ギャラリーをリリースしました。
コミュニティ ビジュアリゼーションを使ったレポート
データポータルのビジュアリゼーション ギャラリー
Anvil Analytics + Insights は、有料のメディア キャンペーンの最適化を含むすべての分野においてデータドリブンな意思決定を導入しています。同社はコミュニティ ビジュアリゼーションを使用して、独自のカイ二乗統計計算ツールを作成しました。
Anvil の一部のユーザーが、Google 広告とアナリティクスのチャネルでコンバージョン率に違いがあることに気づき、コンバージョン率の差に統計的有意性があるのかを知りたいと考えていました。
コミュニティ ビジュアリゼーションを使用する以前は、Anvil Insights のチームは Google アナリティクスから別のツールにデータを手動でエクスポートしてから、統計分析を行っていました。Anvil が分析を実施するエリアによって、結果がレポートとは別の場所に保存されたり、まったく保存されないこともありました。異なる仮説をテストしたり、別の種類のテストを実施したりするたびに、時間がかかる同じプロセスを繰り返す必要がありました。
このような仮説のテストを迅速化し、テストと結果をデータポータルのレポートに統合するために、Anvil はデータポータルのコミュニティ ビジュアリゼーションを使って、1 週間足らずでカイ二乗計算ツールを作成しました。
Anvil のこの計算ツールを使うと、通常のデータポータルのグラフと同じようにデータが取り込まれます。計算ツールの処理が完了すると、統計的有意性が表示されて、データ内の関連性について注釈が示されるか、データには特に確認すべき点がないというコメントが表示されます。新しい仮説のテストは、データポータルで他のグラフを操作する時と同じように、対象コンポーネントのデータに切り替えるだけで行うことができます。［ライブ視聴する］
Anvil Analytics + Insights がコミュニティ ビジュアリゼーションを使って作成したカイ二乗計算ツール
「このツールによって、キャンペーンやテストしたい仮説の統計的有意性を評価する時間を大幅に短縮できました」と Anvil のアナリティクスおよびディシジョン サイエンス担当ディレクターを務める Brett Lohmeyer 氏は述べています。「最も良かった点は、我が社のチームがクライアント様に対し、統計的有意性を使って価値をお伝えする手軽な方法を手に入れられたことです。」
サービス内で利用できる新しいパートナー ビジュアリゼーション ギャラリーを確認して、パートナーが作成したコミュニティ ビジュアリゼーションをご自身のレポートに追加してみてください。独自のコミュニティ ビジュアリゼーションを作成するには、デベロッパー向けドキュメントをご覧ください。
データポータルのコミュニティ ビジュアリゼーション（現在ベータ版）を使えば、カスタムの JavaScript コンポーネントを自分のダッシュボードに組み込むことができます。グラフの選択肢を増やしたり、レポートのスタイルをカスタマイズしたり、高度な分析、例えばブラウザ内での機械学習をさせるようなカスタム コンポーネントを作成することさえできます。
データポータル コミュニティ ビジュアリゼーションの新しいギャラリー
コミュニティ ビジュアリゼーションのレポート ギャラリーのご紹介
データポータル チームは、このほどコミュニティ ビジュアリゼーションのレポート ギャラリーをリリースしました。
どのようにコミュニティ ビジュアリゼーションでは、他のユーザーがデータやダッシュボードをどのように活用しているかを確認することができます。
コミュニティ ビジュアリゼーションを使ったレポート
公開されたパートナー ビジュアリゼーション ギャラリー
さらに、データポータル パートナーによるパートナー ビジュアリゼーション ギャラリーが新しいギャラリーとして追加されています。新しいデータポータルのビジュアリゼーション ギャラリーでご覧ください。
データポータルのビジュアリゼーション ギャラリー
クリックして追加できるパートナー ビジュアリゼーション
これらのパートナーによるビジュアリゼーションをレポートに追加するには、コミュニティ ビジュアリゼーションのプルダウンで [もっと見る] をクリックします。表示されるページでは、ファネル分析やガントチャートなど、パートナーが作成したグラフを参照してインストールできます。
サービス内の新しいパートナー向けビジュアリゼーション ギャラリー
サービス内の新しいパートナー向けビジュアリゼーション ギャラリー
コミュニティ ビジュアリゼーションは、レポートでのカスタムグラフの利用やスタイル設定、計算の組み込みなど、さまざまなものをデータポータルのダッシュボードに追加できます。
コミュニティ ビジュアリゼーションを使った統計分析
Anvil Analytics + Insights は、有料のメディア キャンペーンの最適化を含むすべての分野においてデータドリブンな意思決定を導入しています。同社はコミュニティ ビジュアリゼーションを使用して、独自のカイ二乗統計計算ツールを作成しました。
Anvil の一部のユーザーが、Google 広告とアナリティクスのチャネルでコンバージョン率に違いがあることに気づき、コンバージョン率の差に統計的有意性があるのかを知りたいと考えていました。
コミュニティ ビジュアリゼーションを使用する以前は、Anvil Insights のチームは Google アナリティクスから別のツールにデータを手動でエクスポートしてから、統計分析を行っていました。Anvil が分析を実施するエリアによって、結果がレポートとは別の場所に保存されたり、まったく保存されないこともありました。異なる仮説をテストしたり、別の種類のテストを実施したりするたびに、時間がかかる同じプロセスを繰り返す必要がありました。
このような仮説のテストを迅速化し、テストと結果をデータポータルのレポートに統合するために、Anvil はデータポータルのコミュニティ ビジュアリゼーションを使って、1 週間足らずでカイ二乗計算ツールを作成しました。
Anvil のこの計算ツールを使うと、通常のデータポータルのグラフと同じようにデータが取り込まれます。計算ツールの処理が完了すると、統計的有意性が表示されて、データ内の関連性について注釈が示されるか、データには特に確認すべき点がないというコメントが表示されます。新しい仮説のテストは、データポータルで他のグラフを操作する時と同じように、対象コンポーネントのデータに切り替えるだけで行うことができます。［ライブ視聴する］
Anvil Analytics + Insights がコミュニティ ビジュアリゼーションを使って作成したカイ二乗計算ツール
「このツールによって、キャンペーンやテストしたい仮説の統計的有意性を評価する時間を大幅に短縮できました」と Anvil のアナリティクスおよびディシジョン サイエンス担当ディレクターを務める Brett Lohmeyer 氏は述べています。「最も良かった点は、我が社のチームがクライアント様に対し、統計的有意性を使って価値をお伝えする手軽な方法を手に入れられたことです。」
実際に試す
サービス内で利用できる新しいパートナー ビジュアリゼーション ギャラリーを確認して、パートナーが作成したコミュニティ ビジュアリゼーションをご自身のレポートに追加してみてください。独自のコミュニティ ビジュアリゼーションを作成するには、デベロッパー向けドキュメントをご覧ください。
投稿者: Yulan Lin（デベロッパー アドボケイト、データポータル）
まとめると、
令和元年も国内EC市場は伸びていますね。10年前は7.8兆億円ほどでしたので急成長なのがわかります。それに合わせてEC比率も高まって物販のBtoC-ECでは42.4%と半分に迫る勢いです。注意したいのは調査期間が2019年1月から2019年12月ということ。コロナの影響を受けてECがどれぐらい伸びたのか、旅行や飲食などのサービス系ECがどれぐらい落ち込んだのかといったあたりは来年の結果を待つこととなります。ご注意を。
第3章の「国内経済等の動向」や第7章の「世界のEC市場の動向と日本・米国・中国 ヵ国間の越境EC市場規模」は、ECに限らずWebに関わっている人なら参考になる部分が多いはずです。
関連記事
https://www.meti.go.jp/press/2020/07/20200722003/20200722003-1.pdf
https://netkeizai.com/articles/detail/1295
https://netshop.impress.co.jp/node/7872