「調査／リサーチ／統計」「解説／ノウハウ」カテゴリの記事 -すべて
エラーメッセージ
このディスカッションは終了しました。 新しいコメントは投稿できません。2ページ目の記事を表示しています。
内容カテゴリ「調査／リサーチ／統計」、種別カテゴリ「解説／ノウハウ」のすべての記事を表示しています（全85記事）。
記事を表示する条件を変更する
「調査／リサーチ／統計」「解説／ノウハウ」カテゴリの記事 -すべて
IPアドレスから位置情報がわかる仕組みとは？調査の手法を動画で解説！
サイバーエリアリサーチ株式会社が、IPアドレスから位置情報を判定する手法を解説した動画を公開
LINEで話す相手は恋人や家族よりも友達、Pinterest利用者の20%がほぼ毎日利用／フル調査資料ダウンロード
「SNS/コミュニケーションアプリに関する認知度/利用調査」から各種ソーシャルメディアの利用実態をお届け
シニアのネットショッピングはキャズムを越えた！日米シニアのWebサービス利用率を比較してみた
日本のシニア層全体では、ネットショッピングは4人に1人、Facebookなどのコミュニティサービスは25人に1人という割合が出てきました。
誰もが受けたい！アクセス解析5分クリニック成約数が伸び悩んでいます。サイトはよくできていると思うのですが……
直帰率や平均PVはいいのに、成約率があがらない……たった1つの根本原因について考えてみよう。
誰もが受けたい！アクセス解析5分クリニックサイトの成約率を上げたい！ どこを見ればよいですか？
コンバージョン数を増やすにはどうしたらいいのか、3つのステップで解決
誰もが受けたい！アクセス解析5分クリニック時間がないなかでサイトを効率的に改善する方法はないでしょうか？
アドバイスは「ゴールから考える」。さて、今回の「5分でできる解決策の“処方箋”」は……
誰もが受けたい！アクセス解析5分クリニックアクセス解析をみても改善案が浮かびません。
“Web業界の池上彰”を目指す筆者が、Q&Aの会話方式でわかりやすく、さまざまな悩みを解決！
初代編集長ブログ―安田英久TwiTraqのTwitter分析で話題のグルーポン系サービスを分析してみた
Twitterのつぶやきやユーザーの属性、キーワードなどを分析できる「TwiTraq（ツイトラック）」
モバイルユーザー攻略マニュアルモバイル＝若者向けメディアはもう古い - モバイルユーザー像を究明／モバイルユーザー攻略マニュアル#0
調査をもとにモバイルユーザーを5つのタイプに分類し、ユーザー像を明らかにしていきます
衣袋宏美のデータハックスなぜアクセス数が増えたのか？ を流入元から把握する方法 [アクセス解析tips]
参照元をセグメント化してトレンドで見るに当たり、流入の増減原因を正しく突き止めるコツを解説
衣袋宏美のデータハックスコンテンツ別アクセスパターンを3つの指標で把握するグラフ作成法 [アクセス解析tips]
コンテンツ単位でセグメント化して、アクセス上下動の原因を探るためのポイントとは？
衣袋宏美のデータハックスコの字？ 逆L字？ メルマガはいつ出す？ 時間別データの解釈で誤りがちな点 [アクセス解析tips]
時間別のアクセスデータからユーザーの行動パターンを類推する際に注意すべきポイントを解説
衣袋宏美のデータハックス日別トレンドデータを使うのはどういう場合か？ [アクセス解析tips]
サイトによっては、「月次トレンド」と「週次トレンド」に加えて、「日別トレンド」も見ておく必要がある。
モバイルサイト構築のユーザビリティいろは比較テストで見えた成果を出すモバイルECサイトのユーザビリティ（第8回）
モバイルECサイトの調査結果からわかった、好感を得るトップページや商品購入ページのデザイン
衣袋宏美のデータハックスフレームページのページビューを正しくカウントするには？ [アクセス解析Q&A]
フレームページのページビューを正しくカウントするには、集計の設定や計測タグ実装の工夫が必要。
衣袋宏美のデータハックスFlashでのイベントはページビューとしてカウントされるのか？ [アクセス解析Q&A]
1ページビューとカウントする場合もあれば、そうでない場合もある。カウントするにはどうするか？
衣袋宏美のデータハックス月次データの推移をどのように視覚化するべきか？ [アクセス解析tips]
月次データを、ひと目でわかるグラフにするコツとは？
衣袋宏美のデータハックス月次データのトレンドを見る場合に注意すべきポイント [アクセス解析tips]
月次データを集計する場合に気をつけるべき落とし穴とは何か？
データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方分布図（散布図）とバブルチャートの使い方とは？正しいグラフの見方（第7回）
分布図（散布図）とバブルチャート（バブル図）のグラフの用途や見方を解説します。散布図はよく「プロット図」と混相されがちですが全く異なりますので、グラフの例なども参考に表現されている指標を確認してください。
データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方見やすい2軸グラフの書き方と、折れ線グラフを使ったトリック
「積み上げ棒グラフ」と「折れ線グラフ」を重ねる、見やすい複合グラフの作り方のコツを解説。これは、3つの情報を一度に盛り込みたいときに有効です。データの何を強調したいかによって、図表の作り方は変わります。
データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方折れ線グラフの特徴とは 例でわかる伸び率が大きく見えるトリック！
折れ線グラフは「比較」よりも「変化」を見せるのに適しているグラフで、成長率や増加率といった、時系列変化がある割合や絶対数のデータの表現に適しています。しかし、グラフの作り方によっては、変化や伸び率を過大に見せてしまうこともできてしまうのです。折れ線グラフの特徴を押さえ、正しいデータの見せ方・読み取りができるようになりましょう。
データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方棒グラフの用途に合った書き方 グラフの特徴や使い方のルールも解説！
棒グラフは使う場面に応じて、集合棒グラフ、積み上げ式グラフ、ヒストグラムなどの表し方があります。それぞれの特徴、作成時のルール、デメリットを解説していきます。情報を比較したり、変化を観測するために、視覚的に見やすくすることは非常に大切なことです。最適なグラフを選択し、作成することで説得力のある資料作りにも役立ちます。
Web担当者必見！ リサーチ データ&市場調査レポート携帯端末IDとの紐付けによってトラフィック以前の効果を実証／モバイル広告効果検証調査
データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方円グラフの特徴や用途を解説！ 棒グラフ・ドーナツグラフとの使い分けは？
円グラフは、どんな時に使うのがいいのでしょうか？ 特徴と用途、メリット、デメリットを解説します。数値は大きい順に並べるべき？ ドーナツグラフとの違いとは？ また項目数が多くて見づらいときは、円グラフではなく棒グラフで表すなど、使い分けることも重要です。複数の図を使って見せ方を比較します。
データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方代表的な4つのグラフの使い分けのポイント（第2回）
よく利用される4種類のグラフの特徴をまず概観してみましょう。円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図の4つです。
データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方グラフの読み方使い方 ～ 「一つのグラフには一つの主張」の罠（第1回）
この連載では、データで表現したいことを、効果的にひと目でわからせるためのグラフの種類の選び方、作り方を紹介していく。
リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識外部要因を意識したデータの読み解き方――調査・リサーチ・統計の基礎その6
初代編集長ブログ―安田英久内閣府が「ネット調査と訪問調査でどんな差が出るか？」を詳細に報告していた
Web担当者必見！ リサーチ データ&市場調査レポート若者の80％以上はケータイ代をもっと節約したい／10代男女の消費行動調査
リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識アンケート結果の平均値の出し方！ 中央値/最頻値との違いや最適な集計方法
選択式アンケートで平均値の求め方、および中央値や最頻値を使用した算出方法、その結果の変化について説明します。さらに、ウェブサイトのアクセスデータ集計における代表値が適していない理由、平均滞在時間の算出方法に潜む問題、平均の取り方の誤解についても説明します。指標を定義するには、計算式を明確にし、開発者やユーザーに誤解を与えないことが重要です。
リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識調査方法に潜む罠とチェックの重要性――調査・リサーチ・統計の基礎その4
リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識アンケートは「回収率」が重要！ 信頼性が有効回答数よりも高くなる理由
母数の少ない統計でも、アンケートに答えた人の割合（回答比率・回答率）の高さが、信頼性につながる理由を解説します。回収率が低いと、調査結果に偏りが生じてしまい、真実と大幅にずれてしまう問題が起こります。そうした偏りを少なくするために、必要なサンプル数をはじきだす計算式と、サンプル数と回答比率と誤差の早見表を紹介します。
リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識適切な調査対象者の抽出（サンプリング）とは？ 〜調査・リサーチ・統計の基礎その2
リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識社会人に必要なリサーチ／データリテラシー5原則——調査・リサーチ・統計の基礎その1
アクセス解析 “超” 基礎講座平均値が使えない事例はコレ！ 中央値・標準偏差がふさわしい場合とは？
平均値、中央値、最頻値、標準偏差など、アクセス解析に必要な統計の基礎知識を、事例もあわせて紹介します。特に、陥りやすい平均値の罠について、ばらつきのある数値の解釈や注意点を説明します。平均値は外れ値の影響を受けるという理由から、最大値と最小値を除いた平均を出すといった「トリム平均」という方法も用いられています。社会人として最低限の統計の用語とその意味を正しく理解しておくことが必要です。
ページ
Facebookいいね!の多い記事
Twitterで言及の多い記事
はてなブックマーク人気記事
