わたしのnoteの全体としてのデータ

分析方法

🟧🟩🟪ビジネス インテリジェンス (BI) ツール:
              データドリブンの成功の鍵

🟨概要:

デジタル時代において、企業はデータに大きく依存しています。Tableau などの BI ツールは、データ分析と視覚化において重要な役割を果たし、情報に基づいた意思決定を支援します。

🟫 Tableau の影響:

20 年以上にわたって BI のリーダーとして活躍してきた Tableau は、現在 Salesforce の一部となり、データ分析と視覚化を変革することで有名です。

🟩 Tableau を使用したデータ分析: 主要な手順

1. データの準備: Tableau Prep Builder は、生データをクリーンアップして整理し、分析の準備が整っていることを確認するために使用されます。

2. 分析と視覚化:ユーザーは準備されたデータを Tableau に接続し、インタラクティブなダッシュボードと視覚的なレポートを作成します。

3. データの設計: Tableau でデータ型とレイアウトを操作すると、より深い洞察が得られます。

4. 反復プロセス:試行錯誤による探索と改良により、より正確な分析が可能になります。

5. インサイトの共有: Tableau の共有機能は、組織内のコラボレーションと透明性を強化します。

🟥 BI ツールを使用する利点:

• 情報に基づいた意思決定: BI ツールは、推測に頼らず、確かなデータを使用した意思決定をサポートします。

• 効率:データ分析プロセスを合理化し、時間とリソースを節約します。

• 視覚化の強化:インタラクティブで視覚的に魅力的なダッシュボードにより、複雑なデータが理解しやすくなります。

• コラボレーション: BI ツールの共有機能により、チームワークと目標の調整が促進されます。

• スケーラビリティと柔軟性: BI ツールは、さまざまなデータ量と分析ニーズに対応し、多様な洞察を提供します。
  

Tableauで処理した結果

Visually Engaging CO　による簡単な説明

🟩🟪🟨 以下は、Tableauシートの説明を絵文字を活用して階層化したものです。

📊 シート概要:

• 🎯 目的: データを多角的に分析・可視化。

• 📈 内容: 'スキ'の回数と'ビュー頻度'ログの合計。

🖌️ マークの特徴:

• 🔺 種類: 形。

• ⚖️ 積み重ね: なし。

📚 シェルフ（棚）の配置:

• 📉 横軸: ビュー頻度。

• 📊 縦軸: スキの数。

• 🔄 フィルター: クラスター(3)。

• 🎨 色: 日数によって変化。

• 📏 大きさ: ビュー頻度ログの合計に基づく。

📐 クラスター分け:

• 🏷️ クラスター: 1, 2, 3の3つのグループ。

📈 計測値:

• 🔢 ビュー頻度合計: 0.00〜33.71 ('ビュー'÷'日数')。

• 📊 ビュー頻度ログ合計: -5.900〜3.518 (数学的計算)。

• 🔢 スキ合計: 0〜9。

簡単な考察

ビュー（閲覧）の頻度がこの1年により、1か月、1週間の方が高い。
最もビューの頻度が高い記事は、他の記事と比べると異なったデータに見える。文学的な表現で言うと、頭一つ飛びぬけている。

年度末に異なった方法でぶんせきしてみたい。