「調査／リサーチ／統計」「解説／ノウハウ」すべて人気記事ランキング

Web担で過去30日にアクセスが多かった順の人気記事ランキングです。

（全 85 記事）

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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。

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。

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

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。

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。

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。

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？

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。

顧客ロイヤルティを高める「NPS」のはじめかた

「NPS」と顧客満足度調査の違いとは? その算出方法も紹介します

NPS(ネットプロモータースコア)とは、顧客ロイヤルティを把握するために「企業やブランドに対してどれくらいの愛着や信頼があるか」を数値化する指標のこと。顧客推奨度とも言われており、業績に直結するものです。そんなNPSはシンプルな11段階評価アンケートを使って算出できます。顧客ロイヤルティを上げるために、NPSの特徴と顧客満足度調査との違いや計算方法を学んでいきましょう。(連載第1回)

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。

顧客ロイヤルティを高める「NPS」のはじめかた

NPSの調査票はこうやって作る！調査票の構造と顧客ロイヤルティの抽出方法を知ろう［第2回］

NPS調査票の構造はとてもシンプルです。ここでは、NPS調査票の要素とカスタマージャーニーマップからロイヤルティ項目を抽出する方法を解説します。

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。

顧客ロイヤルティを高める「NPS」のはじめかた

「NPSはB2Bでも使えますか？」企業間取引でもNPSで顧客ロイヤルティを高められる3つの理由［第5回］

NPSは多くのB2B企業でも導入されています。B2BでNPSを活用するためのポイントを3つ解説します。

顧客ロイヤルティを高める「NPS」のはじめかた

NPSを上げると売り上げはいくら上がるのか？「口コミ」の効果を金額に換算する方法とは［第4回］

「NPSは業績との相関が高い」と一般的にいわれますが、自社でも本当にそうなのでしょうか？自社の数字を使いNPSを金額価値に換算して検証してみましょう。

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

1ページ目：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]
2ページ目：調査結果を結果論で「解釈」する解説者になってはいけない

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

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

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

顧客ロイヤルティを高める「NPS」のはじめかた

NPSを社内で定着させるには？ 3年計画のロードマップを大公開 [最終回]

NPS連載シリーズの最終回は、社内でNPSプログラムを定着させる中長期計画の立て方を紹介します。

日本の消費者は「無関心化」している？アクセンチュアが語る衝撃の調査結果とその対処法とは

「無関心化」する消費者にどのように向き合えばいいのか？「代行」と「ニーズ創出」という2つのアプローチ

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？

1ページ目：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]
2ページ目：3つの指標を使ってコンテンツ別閲覧パターンの特徴を掴む方法

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

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。

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

1ページ目：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）
2ページ目：1　トップページは画像を多く配し、デザインを作り込む
3ページ目：2　商品一覧ページには大きめな画像を入れ、商品ごとの区切りを明確に
4ページ目：3　商品ページには商品の詳細情報を掲載
5ページ目：4　購入への導線はページ下部に設置
6ページ目：5　価格はページ上下に表示して目立たせる
7ページ目：6　商品画像は豊富なアングルの写真を複数用意

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

1ページ目：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
2ページ目：メディア接触の違いから5つのユーザーに分類

アトリビューション分析の手順と、新・分析モデル「MIWモデル」

アトリビューション分析の具体的な手順の話と新分析モデル「MIWモデル」について。

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。

1ページ目：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]
2ページ目：オフラインからオンラインへの効果も測ろう

Web広告研究会セミナーレポート

マーケティングは科学的アプローチに近づく、数字は仕事をスムーズに進める共通言語

マーケッターがデータドリブンマーケティングを実践するために必要な考え方や取り組みを議論

Web広告研究会セミナーレポート

クチコミを発生させる5つの琴線スイッチ、見る人の感情を揺さぶるコンテンツの極意とは

消費者の感情を動かす5つの要素をトライバルメディアハウスの池田紀行氏が解説

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！

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。

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

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

1ページ目：サイトの成約率を上げたい！　どこを見ればよいですか？
2ページ目：ステップ1：集客のチェック

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

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

【参加費無料】90分で丸わかり！データ分析力向上セミナー使い慣れたExcelベースのBIツールで社内データを活用しよう！

デジタル化が進む中、様々なデータが社内外に蓄積されるようになってきました。事業活動を推進していく上で、自社の状況を正しく把握することはとても重要です。

企業はデータを活かしきれていない？！「見える化」と「分析」の違い〜データ分析基盤構築のためのツール選定とトレンドを網羅した「データ連携の今がわかる”鉄板”」ホワイトペーパー

インフォテリアより、資料ダウンロード『ITR White Paper「経営力向上のためのデータ分析基盤(2017年版)」』をご紹介。

AI技術が向かいつつある次の段階

日本の常識は通用しない！中華圏ウェブユーザーの行動観察レポート

中国ではGoogleもFacebookも使えない！独自生態系を生きる中国Webユーザーのリアルな行動

上海在住の20～30代の女性ユーザに対して行った行動観察をもとに、彼女たちのリアルな声と中国の独自サービスを紹介する。

ＥＣ／通販の未来を考える：通販700憶円までの軌跡

元千趣会：通販執行役員独立し「中山茂マーケティングデザイン株式会社」講師

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ウェブサイトの日々の運用からリニューアルプロジェクトの準備、他部門との連携強化など、ウェブ戦略幅広い業務に対応した資料です。。

九州通販王国で通販事業者同士、通販事業について語り合いましょう。

皆様へささやかではございますが、ご優待招待コードをお送りさせて頂きます。

「やずや」の取組展開する　シニア動画コンテンツマーケティング

やずや社長矢頭徹様から、聞いてみましょう。

やずや　シニアマーケティングなら、やずや総研　の極意

やずやのシニアマーケティングについて語ります。

著名リサーチ企業はカスタマー・アイデンティティ・マネジメントを顧客体験における中核ととらえています【カスタマー・アイデンティティ市場動向】

複数の著名なリサーチ企業が最近相次いでカスタマー・アイデンティティ・マネジメントの重要性について分析したレポートを公表しています。

2017年に向けて「ビッグデータ」はまだまだホット

年始のオンラインメディアに見るAI関連トレンド

AWS re:Invent 2016にみる開発環境としてのAWS

これでいいのかデータサイエンス ?

アドテクノロジーの教科書（本・書籍） ※広告主が書いたアドテクの本 [3月10日発売]

広告主視点で、アドテクを業界・歴史・技術・プレーヤーの切り口で解説。『アドテクノロジーの教科書』の概要と目次を紹介。

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