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分析方法も解説

分析方法も解説
アクセス解析 分析

初心者向けセミナーです全くの初心者からでも大丈夫: 多変量解析入門【Rによる実演】

多変量解析とは、複数の変数からなるデータを統計的に分析する手法の総称です。多変量解析にはさまざまな手法が含まれ、その使われ方も、実務・研究の領域によって大きく異なります。概念・用語や用途が多様である点で、初心者が高いハードルを感じる分野でもあります。ともすれば、わけのわからない魔法のようにみえたり、難しいことばで素人をだますテクニックのようにみえてしまったりするでしょう。
しかし本来、多変量解析のそれぞれの手法は、手元のデータをある角度から理解しようとする工夫の集まりであり、個々の発想自体は難しいものではありません。また、それらは魔法でも詐術でもなく、一定の有用性と一定の限界を持つ道具にすぎません。 分析方法も解説
本セミナーでは、さまざまな多変量解析手法を、主にビジネス・ユーザの観点から幅広く紹介します。
はじめに、理解・学習に必要な最低限の必要知識を解説します。
つぎに、多変量解析の用途を大きく次の3つにわけ、それぞれについて主要な手法を紹介します。
(1)データを視覚化する …データを適切に表現し、わかりやすく伝える
(2)分析方法も解説 因果関係を探る …原因と結果の関連性を評価し、施策立案に役立てる
(3)隠れた構造を探る …データの背後にあるしくみと意味について推理する
紹介にあたっては、手法の背後にある数理的基盤よりも、手法の選択のポイント、解釈上のポイントにより焦点を当てます。最後に、実務家にとって効果的な活用方法と学習方法について紹介します。
主要な分析法の講義とともに、広く普及しているフリーの統計ソフト・Rを使用した実演を行います。実際にデータを受講者に解析いただくことで、よりわかりやすく理解していただくことを目指します。

受講対象・レベル

本セミナーは以下の方々を対象としています。
(1)文献、レポート、カタログ等に出てくる統計的データ解析の結果を適切に読み取れるようになりたい方。
(2)これから自分で多変量解析に取り組みたい方。
(3)必要に迫られてデータ解析を我流でやっているが、独学ではわからないことが多く、困っている方。
また正しいかどうか自信がない方 など

習得できる知識

セミナープログラム

0. イントロダクション
分析方法も解説 0.1 多変量解析とは
0.2 企業実務における多変量解析の意義
0.3 このセミナーの内容、目標、進め方
0.4 ソフトウェア紹介
<実演1> 統計ソフト Rの基本操作
1. 統計データの観察と要約 ~データを適切に表現し、わかりやすく伝える~
分析方法も解説 1.1 データの構造
1.2 データ解析の3つの段階
1.3 変数の観察と要約:量的な1変数
(1) 度数分布表とヒストグラム
(2) 値の大きさを要約する ~平均とその他の方法~
(3) 値のばらつきを要約する ~標準偏差とその他の方法~
1.4 変数の観察と要約:量的な2変数
(1) 散布図と相関表
(2) 関係の強さを要約する ~相関係数~
1.5 変数の観察と要約:質的な1変数
(1) 度数分布とヒストグラム
(2) 分布を要約する
1.6 変数の観察と要約:質的な2変数
(1) クロス表
(2) 関係の強さを要約する
1.7 変数の観察と要約:質的変数と量的変数
(1) 層別度数分布と箱ひげ図
(2) 層別の要約統計量を図示する
1.8 視覚化の役割
(分析方法も解説 1) 他人のための視覚化 ~図示の三原則~
(2) 自分のための視覚化
1.9 まとめ
2. 多変量データの視覚化 ~データ行列を一目で捉える~
2.1 イントロダクション
2.2 主成分分析 分析方法も解説
<実演2>主成分分析によるデータ行列の視覚化
2.3 主成分分析の考え方
2.4 主成分分析の用途
(1) 主成分分析の解釈を通じた変数の理解
(2) 主成分得点による個体の位置づけ
(3) 主成分分析によるデータ行列の視覚化
(4) 主成分分析の応用例 ~製品選好マッピング~
2.5 まとめ
3. 統計的推測の基礎 ~データに基づき推測する~
3.1 母集団と標本
3.2 さまざまな統計的推測 ~推定と検定~
3.3 母平均についての推測
3.4 母分散についての推測
3.5 統計的推測と確率分布 ~正規分布とはなにか~
3.6 分析方法も解説 分析方法も解説 分析方法も解説 母平均についての推測はどのくらいあてになるか ~標準誤差とはなにか~
3.7 推測の「良さ」の2つの側面 ~正確性と精度~
3.8 まとめ
4. 因果関係の探索 ~データを生み出すメカニズムを探る~
4.1 イントロダクション
4.2 データから因果関係を推測できるか? 分析方法も解説
4.3 層別とその落とし穴
4.4 まとめ
5. 回帰分析の基礎 ~原因と結果の変数の関連性を評価し、施策立案に役立てる~
5.分析方法も解説 分析方法も解説 1 イントロダクション
5.2 回帰分析の考え方
<実演3>実験データの単回帰分析
5.3 分析方法も解説 重回帰分析の手順
(1) モデルの推定
(2) 性能の評価
(3) 変数の選択
(4) 妥当性の検討
<実演4>調査データの重回帰分析
5.4 まとめ
6. 隠れた構造を探る ~データの背後にある意味について推理する~
6.1 イントロダクション
6.2 因子分析
6.分析方法も解説 3 因子分析の手順
6.4 因子分析のしくみ
6.5 因子分析の実際
6.分析方法も解説 6 まとめ
7. 多変量解析とのつきあい方
7.1 検証的アプローチと探索的アプローチ、どちらが良いか?
7.2 新しい手法を実務に展開するためには?
7.3 アドバイザーとどうつきあうか
7.4 どうやって勉強するか
<質疑応答>

■受講者の声
「大変わかりやすい講義だった。復習することで、かなりの部分が理解できると思われる」
「文系大で講義されていただけあり、説明が大変わかりやすかった」
「重回帰分析や主成分分析が分かりやすくて良かった」
「これまで何となくわからないまま行っていたこと・行っていなかったことがどんな意味を持つのかよく理解
できた」 等々

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 見方 と 目安 活用方法 を 考察

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 見方 と 目安 活用方法 を 考察

アクセス解析 分析

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 何か?その定義や、滞在時間 の 見方 や 滞在時間 目安 に、滞在時間 活用した分析方法 の考察をしていきます。

この記事では、そんな方向けに、まずは、Googleアナリティクス 滞在時間 にフォーカスして分析をしてみることをおすすめしています。そして、Googleアナリティクス 滞在時間 から 分析していく方法をご紹介していきます。

  • Googleアナリティクス 滞在時間の定義は?
  • 滞在時間 どのくらいがいいの?
  • Googleアナリティクス で どの滞在時間を見ればいいの?

Googleアナリティクス 滞在時間

なお、ここで解説しているGoogleアナリティクス 滞在時間は、Googleアナリティクスでも、ユニバーサル アナリティクス プロパティについてのものです。Google アナリティクス 4 プロパティのものではありません。

Googleアナリティクス 分析方法も解説 で 表示される滞在時間は

以前にセミナーでアンケートをとったときに、多くの方は、平均セッション時間 をGoogleアナリティクス 滞在時間だと思っていました。

しかし、ここでは、この2つとも、Googleアナリティクス 滞在時間 として定義していきます。

Googleアナリティクス 滞在時間 画面

Googleアナリティクス 滞在時間 が 表示される画面は、さまざまあります。

  1. Googleアナリティクスにログイン
  2. メニューから「ユーザー」を選択
  3. 「概要」をクリック

この数値が、Googleアナリティクス 滞在時間 になります。

平均セッション時間とは

  • 1回目に3ページ、各5分ずつ 分析方法も解説 サイト内で回遊して15分滞在していた
  • 2回目に2ページ、サイト内で回遊して10分滞在していた

平均ページ滞在時間とは

  • 1回目に3ページ、各5分ずつ サイト内で回遊して15分滞在していた
  • 2回目に2ページ、サイト内で回遊して10分滞在していた

平均ページ滞在時間 画面 見方

平均ページ滞在時間 は どの画面 で 見るのか、その見方を書くと。

  1. Googleアナリティクスにログイン
  2. メニューから「行動」を選択
  3. 「概要」をクリック

その後 すべてのページ を選択すれば、

Google アナリティクス 滞在時間 単位

Google アナリティクス 滞在時間 は、なんと、秒単位で表示されます。

Google アナリティクス 滞在時間 分析 ポイント

Google 分析方法も解説 分析方法も解説 アナリティクス 滞在時間 を活用しての分析についてです。

滞在時間が短いページを探す

  1. Googleからの評価が下がる
  2. ユーザーの離脱を招く
  3. 検索ランキングが下がる

Google アナリティクス 滞在時間 目安

Google アナリティクス 滞在時間の目安について解説していきます。

平均セッション時間の目安

平均ページ滞在時間の目安

Google アナリティクス 滞在時間 定義 動画

続いて、セカンドオピニオン的に、Google アナリティクス 滞在時間 の 定義 について、解説している動画をご紹介します。

Google アナリティクス 平均滞在時間 って、何を、どう計測しているのか?その定義を明確に理解しておきましょう。そのうえで、もし、ほかのアクセス解析ソフト、ツール(アドエビスや、webアンテナなど)を活用しているのであれば、各ツールとの違いを把握しておきましょう。

この動画なら、定義だけでなく、Google アナリティクス 滞在時間 を どの画面で見れるのか?なども解説されているので、GAの画面のイメージをつかみたい!というときにもばっちり活用できます。Google アナリティクス 平均滞在時間 を 見て、ページを分析し、それを活用しての集客方法についても動画内で解説されています。Google アナリティクス の ノウハウ系動画 なので、ぜひ1度 視聴してみてください。

Google アナリティクス 平均滞在時間 定義 や、注意点など、細かい点なども紹介されていますよね。

Google アナリティクス 平均滞在時間 は、最後のページが計測対象になっていなかったりするので、意外と、少ないように見えたりします。

このYoutube動画は、約14分程度の動画になっています。ヒートマップツールの導入なども推奨しているので、意外と、長めの動画になっています。しかし、ちゃんと、最後には、まとめ!などで、Google アナリティクス 滞在時間 の 見方の重要なポイントを入れてくれているのでわかりやすいと思いますよ。ECサイトなどの場合、分析しやすいと思うので、ぜひ、活用してみてくださいね。

Google アナリティクス 滞在時間 解説の動画は、300回以上の再生回数ですが、コメントでも、わかりやすい!という声があがっています。実践しやすい内容だと思いますので、スマホなどでも再生してみて、Google アナリティクス 滞在時間 について、学習できる動画だと思いますよ。

米国株のスクリーニング方法 おすすめの絞り込み条件を解説

虫眼鏡枠画像 グローイング AI

▼スクリーニングによく使われるファンダメンタル項目
・ROE(自己資本利益率)⇒ 日本語訳ページでは「株主資本利益率」
・PER(株価収益率) ⇒ 日本語訳ページでは「P/E」
・PBR(株価純資産倍率) ⇒ 日本語訳ページでは「P/B」
・四半期ごとのEPS成長率 ⇒ 日本語訳ページでは「EPS成長率qtroverqtr」
・四半期ごとの売上成長 ⇒ 日本語訳ページでは「qtrに対する売上成長qtr」 分析方法も解説
・EPS成長率1年変化 ⇒ 日本語訳ページでは「来年のEPS成長率」

▼スクリーニングによく使われるテクニカル項目
・RSI(相対力指数)⇒ 日本語訳ページでは「RSI」
・20日移動平均線 ⇒ 日本語訳ページでは「20日間の単純移動平均」

ValueLine

・ROE(自己資本利益率)⇒ 日本語訳ページでは「%株主資本利益率」
・PER(株価収益率) ⇒ 日本語訳ページでは「現在の株価収益率」
・EPS成長率1年変化 ⇒ 日本語訳ページでは「EPS成長1年」
・配当利回り ⇒ 日本語訳ページでは「配当利回り」

ValueLineのスクリーニング結果

手順1.Google Chromeでfinvizを開き、日本語ページに変換する

finvizのスクリーニング手順1


手順2.「全て」のタブを選び、必要な項目と数値を選択します。

finvizのスクリーニング手順2

①銘柄スカウター米国株(マネックス証券)

銘柄スカウター

②米国株スクリーナー(SBI証券)

米国株スクリーナー

バフェットコード


④ワールドストックチョイス(WSC)

WSC(ワールドストックチョイス)

ワールドストックチョイス 分析方法も解説「大化け期待の日米株」を知れる 最新のAI投資サービスです。

利用ユーザーの中には「収支が7.5倍になった」というユーザーも見られます。

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Googleアナリティクス 滞在時間 とは 見方 と 目安 活用方法 を 考察

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 見方 と 目安 活用方法 を 考察

アクセス解析 分析

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 何か?その定義や、滞在時間 の 見方 や 滞在時間 目安 に、滞在時間 活用した分析方法 の考察をしていきます。

この記事では、そんな方向けに、まずは、Googleアナリティクス 滞在時間 にフォーカスして分析をしてみることをおすすめしています。そして、Googleアナリティクス 滞在時間 から 分析していく方法をご紹介していきます。

  • Googleアナリティクス 滞在時間の定義は?
  • 滞在時間 どのくらいがいいの?
  • Googleアナリティクス で どの滞在時間を見ればいいの?

Googleアナリティクス 滞在時間

なお、ここで解説しているGoogleアナリティクス 滞在時間は、Googleアナリティクスでも、ユニバーサル アナリティクス プロパティについてのものです。Google アナリティクス 4 プロパティのものではありません。

Googleアナリティクス で 表示される滞在時間は

以前にセミナーでアンケートをとったときに、多くの方は、平均セッション時間 をGoogleアナリティクス 滞在時間だと思っていました。

しかし、ここでは、この2つとも、Googleアナリティクス 滞在時間 として定義していきます。

Googleアナリティクス 滞在時間 画面

Googleアナリティクス 滞在時間 が 表示される画面は、さまざまあります。

  1. Googleアナリティクスにログイン
  2. メニューから「ユーザー」を選択
  3. 「概要」をクリック

この数値が、Googleアナリティクス 滞在時間 になります。

平均セッション時間とは

  • 1回目に3ページ、各5分ずつ サイト内で回遊して15分滞在していた
  • 2回目に2ページ、サイト内で回遊して10分滞在していた

平均ページ滞在時間とは

  • 1回目に3ページ、各5分ずつ サイト内で回遊して15分滞在していた
  • 2回目に2ページ、サイト内で回遊して10分滞在していた

平均ページ滞在時間 画面 見方

平均ページ滞在時間 は どの画面 で 見るのか、その見方を書くと。

  1. Googleアナリティクスにログイン
  2. メニューから「行動」を選択
  3. 「概要」をクリック

その後 すべてのページ を選択すれば、

Google アナリティクス 滞在時間 単位

Google アナリティクス 滞在時間 は、なんと、秒単位で表示されます。

Google アナリティクス 滞在時間 分析 分析方法も解説 ポイント

Google アナリティクス 滞在時間 を活用しての分析についてです。

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  1. Googleからの評価が下がる
  2. ユーザーの離脱を招く
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Google アナリティクス 滞在時間 目安

Google アナリティクス 滞在時間の目安について解説していきます。

平均セッション時間の目安

平均ページ滞在時間の目安

Google アナリティクス 滞在時間 定義 動画

続いて、セカンドオピニオン的に、Google アナリティクス 滞在時間 の 定義 について、解説している動画をご紹介します。

Google アナリティクス 平均滞在時間 って、何を、どう計測しているのか?その定義を明確に理解しておきましょう。そのうえで、もし、ほかのアクセス解析ソフト、ツール(アドエビスや、webアンテナなど)を活用しているのであれば、各ツールとの違いを把握しておきましょう。

この動画なら、定義だけでなく、Google アナリティクス 滞在時間 を どの画面で見れるのか?なども解説されているので、GAの画面のイメージをつかみたい!というときにもばっちり活用できます。Google アナリティクス 平均滞在時間 を 見て、ページを分析し、それを活用しての集客方法についても動画内で解説されています。Google アナリティクス の ノウハウ系動画 なので、ぜひ1度 視聴してみてください。

Google アナリティクス 平均滞在時間 定義 や、注意点など、細かい点なども紹介されていますよね。

Google アナリティクス 平均滞在時間 は、最後のページが計測対象になっていなかったりするので、意外と、少ないように見えたりします。

このYoutube動画は、約14分程度の動画になっています。ヒートマップツールの導入なども推奨しているので、意外と、長めの動画になっています。しかし、ちゃんと、最後には、まとめ!などで、Google アナリティクス 滞在時間 の 見方の重要なポイントを入れてくれているのでわかりやすいと思いますよ。ECサイトなどの場合、分析しやすいと思うので、ぜひ、活用してみてくださいね。

Google アナリティクス 滞在時間 解説の動画は、300回以上の再生回数ですが、コメントでも、わかりやすい!という声があがっています。実践しやすい内容だと思いますので、スマホなどでも再生してみて、Google アナリティクス 滞在時間 について、学習できる動画だと思いますよ。

初心者向けセミナーです全くの初心者からでも大丈夫: 多変量解析入門【Rによる実演】

多変量解析とは、複数の変数からなるデータを統計的に分析する手法の総称です。多変量解析にはさまざまな手法が含まれ、その使われ方も、実務・研究の領域によって大きく異なります。概念・用語や用途が多様である点で、初心者が高いハードルを感じる分野でもあります。ともすれば、わけのわからない魔法のようにみえたり、難しいことばで素人をだますテクニックのようにみえてしまったりするでしょう。
しかし本来、多変量解析のそれぞれの手法は、手元のデータをある角度から理解しようとする工夫の集まりであり、個々の発想自体は難しいものではありません。また、それらは魔法でも詐術でもなく、一定の有用性と一定の限界を持つ道具にすぎません。
本セミナーでは、さまざまな多変量解析手法を、主にビジネス・ユーザの観点から幅広く紹介します。
はじめに、理解・学習に必要な最低限の必要知識を解説します。
つぎに、多変量解析の用途を大きく次の3つにわけ、それぞれについて主要な手法を紹介します。
(1)データを視覚化する …データを適切に表現し、わかりやすく伝える
(2)因果関係を探る …原因と結果の関連性を評価し、施策立案に役立てる 分析方法も解説 分析方法も解説 分析方法も解説
(3)隠れた構造を探る …データの背後にあるしくみと意味について推理する
紹介にあたっては、手法の背後にある数理的基盤よりも、手法の選択のポイント、解釈上のポイントにより焦点を当てます。最後に、実務家にとって効果的な活用方法と学習方法について紹介します。
主要な分析法の講義とともに、広く普及しているフリーの統計ソフト・Rを使用した実演を行います。実際にデータを受講者に解析いただくことで、よりわかりやすく理解していただくことを目指します。

受講対象・レベル

本セミナーは以下の方々を対象としています。
(1)文献、レポート、カタログ等に出てくる統計的データ解析の結果を適切に読み取れるようになりたい方。
(2)これから自分で多変量解析に取り組みたい方。
(3)必要に迫られてデータ解析を我流でやっているが、独学ではわからないことが多く、困っている方。
また正しいかどうか自信がない方 など

習得できる知識

セミナープログラム

0. イントロダクション
0.1 分析方法も解説 多変量解析とは
0.2 企業実務における多変量解析の意義
0.3 このセミナーの内容、目標、進め方
0.4 ソフトウェア紹介
<実演1> 統計ソフト Rの基本操作
1. 統計データの観察と要約 ~データを適切に表現し、わかりやすく伝える~
1.1 データの構造
1.2 データ解析の3つの段階
1.3 変数の観察と要約:量的な1変数
(1) 度数分布表とヒストグラム
(2) 値の大きさを要約する ~平均とその他の方法~
(3) 値のばらつきを要約する ~標準偏差とその他の方法~
1.4 変数の観察と要約:量的な2変数
(1) 散布図と相関表
(2) 関係の強さを要約する ~相関係数~
1.5 変数の観察と要約:質的な1変数
(1) 度数分布とヒストグラム
(2) 分布を要約する
1.6 変数の観察と要約:質的な2変数
(1) クロス表
(分析方法も解説 2) 関係の強さを要約する
1.7 変数の観察と要約:質的変数と量的変数
(1) 層別度数分布と箱ひげ図
(2) 層別の要約統計量を図示する
1.8 視覚化の役割
(1) 他人のための視覚化 分析方法も解説 分析方法も解説 ~図示の三原則~
(2) 自分のための視覚化
1.9 まとめ
2. 多変量データの視覚化 ~データ行列を一目で捉える~
2.1 イントロダクション
2.2 主成分分析
<実演2>主成分分析によるデータ行列の視覚化
2.3 主成分分析の考え方
2.4 主成分分析の用途
(1) 主成分分析の解釈を通じた変数の理解
(2) 主成分得点による個体の位置づけ
(3) 主成分分析によるデータ行列の視覚化
(4) 主成分分析の応用例 ~製品選好マッピング~
2.5 まとめ
3. 統計的推測の基礎 ~データに基づき推測する~
3.1 母集団と標本
3.2 さまざまな統計的推測 ~推定と検定~
3.3 母平均についての推測
3.4 母分散についての推測
3.5 統計的推測と確率分布 ~正規分布とはなにか~
3.6 母平均についての推測はどのくらいあてになるか ~標準誤差とはなにか~ 分析方法も解説 分析方法も解説
3.7 推測の「良さ」の2つの側面 ~正確性と精度~
3.8 まとめ
4. 因果関係の探索 ~データを生み出すメカニズムを探る~
4.1 イントロダクション
4.2 データから因果関係を推測できるか?
4.3 層別とその落とし穴
4.4 まとめ
5. 回帰分析の基礎 ~原因と結果の変数の関連性を評価し、施策立案に役立てる~
5.1 イントロダクション 分析方法も解説
5.2 回帰分析の考え方
<実演3>実験データの単回帰分析
5.3 重回帰分析の手順
(1) 分析方法も解説 モデルの推定
(2) 性能の評価
(3) 変数の選択
(4) 妥当性の検討
<実演4>調査データの重回帰分析
5.4 まとめ
6. 隠れた構造を探る ~データの背後にある意味について推理する~
6.1 イントロダクション
6.2 因子分析
6.3 因子分析の手順
6.分析方法も解説 4 因子分析のしくみ
6.5 因子分析の実際
6.6 まとめ
7. 多変量解析とのつきあい方
7.1 検証的アプローチと探索的アプローチ、どちらが良いか?
7.2 新しい手法を実務に展開するためには?
7.3 アドバイザーとどうつきあうか
7.4 どうやって勉強するか
<質疑応答>

■受講者の声
「大変わかりやすい講義だった。復習することで、かなりの部分が理解できると思われる」
「文系大で講義されていただけあり、説明が大変わかりやすかった」
「重回帰分析や主成分分析が分かりやすくて良かった」
「これまで何となくわからないまま行っていたこと・行っていなかったことがどんな意味を持つのかよく理解
できた」 等々

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