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2014年7月
株式会社プリンシプル
Web解析チーム
Webマーケターを支援する
Tableauのケイパビリティ
Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved.
1. 株式会社プリンシプル会社概要
2. Tableauのご紹介
3. Tableauが支援する分析ケイパビリティ
1. セルフデータ接続
2. 大量のデータ処理
3. レポートの省力化
4. アドホック分析力
5. プレゼンテーション
6. 分析結果の共有
4. Tableau無料トライアル版のご紹介
目次
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株式会社プリンシプル(Principle Co.,Ltd)
http://www.principle-c.com/
■概要:
創業2年半、社員数14名と小規模ながら、Web解析、SEO、リスティン
グ広告運用などに最高レベルのスキルを持つWebコンサルティング
会社。以下認定を取得
• Google Analytics認定パートナー
• Googleアドワーズ認定パートナー
• Yahoo!プロモーション広告正規代理店
■事業内容:
• WEB事業収益化に関するコンサルティング
• WEBマーケティング解析に関するコンサルティング、及び解析ツール導入、カスタマ
イズ、運用の支援
• ネット通販事業および輸出入
会社概要
p.3
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1. 株式会社プリンシプル会社概要
2. Tableauのご紹介
3. Tableauが支援する分析ケイパビリティ
1. セルフデータ接続
2. 大量のデータ処理
3. レポートの省力化
4. アドホック分析力
5. プレゼンテーション
6. 分析結果の共有
4. Tableau無料トライアル版のご紹介
目次
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Tableau社ご紹介
米国スタンフォード大学の産学協同プロジェクトから生まれたBIツールベンダー
Pat HanrahanChristian Chabot Chris Stolte
p.5
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Help people see and
understand their data
Tableau社ミッションステートメント
全ての人にデータの可視化と理解を提供する
p.6
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p.7
Tableau製品(Tableau 8.2)
1. 全世界で17000社以上が利用するBIツール
2. 大量データの高速処理
3. 複数データソースからレポート作成が可能
4. 簡単な操作によるビューの作成
5. 多様なビューによる強力なデータ・ビジュアライズ
6. 作成したビューの多様なシェア方法
7. 10万円台(デスクトップパーソナル版)からの低コスト導入と段階的なシステム
拡張可能
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Tableauアライアンスパートナー
株式会社プリンシプルはWebマーケティング関連企業で
日本初の 『Tableauアライアンスパートナー』です。
Tableau創業者 Pat Hanrahan氏(中)と
プリンシプル代表楠山(右)
p.8
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Tableauアライアンスパートナー
株式会社プリンシプルはなぜ 『Tableauアライアンスパートナー』となったのか?
そもそも・・・
・海外ビジネスを志向している
2013年秋の米国出張で・・・
・Tableauと出会う
2013年末に・・・
・Tableauを自社に導入した
すると・・・
・効率大幅アップ、質も向上。全コンサル業務でTableauを利用
だったら・・・
・マーケターの皆さんに需要があるのでは?
p.9
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1. 株式会社プリンシプル会社概要
2. Tableauのご紹介
3. Tableauが支援する分析ケイパビリティ
1. セルフデータ接続
2. 大量のデータ処理
3. レポートの省力化
4. アドホック分析力
5. プレゼンテーション
6. 分析結果の共有
4. Tableau無料トライアル版のご紹介
目次
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Tableauが支援する分析ケイパビリティ
1. セルフデータ接続
2. 大量のデータ処理
3. レポートの省力化
4. アドホック分析力
5. プレゼンテーション
6. 分析結果の共有
マーケターが必要とするケイパビリティについて以下の6つに分類し、
それぞれTableauがどのようにマーケターを支援するのかを、ご紹介
致します。
p.11
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p. 12
Tableauが支援する分析ケイパビリティ
マーケター
1.セルフ
データ接続
2.大量の
データ処理
3.レポートの
省力化
4.アドホック
分析力
5.プレゼン
テーション
6.分析結果
の共有
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データ接続
マーケターが必要とするケイパビリティの一つは、他部署に依存せ
ずに、いつでも好きなときにデータにアクセスできることです。
第二四半期の地域別、製品別売上
金額のデータが欲しいのですが・・・
分かりました。一週間程お待ち頂けますか・・・
マーケター システム部
p.13
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Tableauのセルフサービス型データ・アクセス
Web解析
データ
リスティング広告
データ
SEOデータ
顧客データ
在庫データ
売上データ
データ接続
マーケター
p.14
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Tableauのデータ接続
1. 以下が、Tableau Desktop Professionalエディションのデータ接続画面です。
2. ファイル(青枠)、及び、サーバー接続(緑枠)が用意されています。
3. マーケターは、スクリプトを記述せずにデータに直接接続できます。
サイトカタリストからのデータ抽出にも対応済。
p.15
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Google Analyticsからのデータ抽出の実際
p.16
TableauからGoogle Analyticsへのデータ
接続画面
1. Google AnalyticsのAPI経由でデータを
取り込むため、ディメンションは7つま
で、メジャーは10個までとなっていま
す。
2. アドバンスセグメントにも対応してい
ます。
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Tableauが支援する分析ケイパビリティ
マーケター
1.セルフ
データ接続
2.大量の
データ処理
3.レポートの
省力化
4.アドホック
分析力
5.プレゼン
テーション
6.分析結果
の共有
p.17
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p. 18
2.大量のデータ処理
1. サイトのパフォーマンス改善に効果的な施策を立案するためには、セグメ
ント別のパフォーマンスにおいて特異値を発見し、良い特異値は伸ばす、
悪い特異値は減らす方向で施策立案するのが王道です。
2. セグメント分けをするとデータは大量化します。
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セグメント分けとデータの大型化
セグメント分けをするとデータは大型化します。
p.19
月別
月別xデバイス別
月別xデバイス別 x
メディア別
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p. 20
なぜ、大量のデータが必要となるのか?
Webマーケティングの代表的なセグメントの軸に、以下があります。
1. メディア(organic、cpc、direct、referral、email等)
2. 訪問の種類(新規訪問 or リピート訪問)
3. 地域(都道府県)
4. デバイス(PC、タブレット、スマートフォン)
5. ランディングページ(訪問して最初に閲覧するページ)
6. 曜日
7. 時間
・・・・・・ 5種類
・・・・・・・・・・・・・ 2種類
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 47種類
・・・・・・・・・・・・ 3種類
・・・・・・20種類
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 7種類
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 24種類
もし、上記の軸全てでセグメントすると、、、
4,737,600= 5 ✕ 2 ✕ 47 ✕ 3 ✕ 20 ✕ 7 ✕ 24
470万行以上の表が必要な計算になります。・・・ エクセルでは
対応できません。
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p. 21
なぜ、大量のデータが必要となるのか?
1. さらに、、、
2. Webマーケティングデータを外部データとの連携させる場
合があります。
3. より大量のデータを処理することが必要になります。
 顧客属性データ
 リアル店舗での売上データ
 (ネット)人口データ
 気象データ(天気・気温)
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p. 22
Tableauの大量データ読み込み
42MB、37万行のCVSファイ
ルをわずか数秒で読み込み
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p. 23
Tableauが支援する分析ケイパビリティ
マーケター
1.セルフデータ
接続
2.大量の
データ処理
3.レポートの
省力化
4.アドホック
分析力
5.プレゼン
テーション
6.分析結果
の共有
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p. 24
レポートの省力化
マーケターがレポートを作成するのは大きく分けて以下
の2つの場面です。
1. 定型的なレポートを定期的に作成する場合
2. 異常値の原因探求、施策の立案や効果測定を行う
場合
このセミナーでは前者を「定期レポート」、後者を「アド
ホックレポート」と位置づけ、それぞれTableauがどのよう
にマーケターを支援するかをご説明します。
本チャプターでは「定期レポート」の省力化を説明します。
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p. 25
レポートの省力化
定期レポートの例
作成手順(GA+エクセルの場合)
1. エクセルファイルを開く
2. 列の追加
3. GAにログイン
4. GAのレポートをいくつか開く
5. 各種指標を転記
6. エクセルファイルの保存
7. 関係者に更新したエクセルファイルをメールに添付して送付
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p. 26
レポートの省力化
一度フォーマットを作成してしまえば、数クリックでレポート期間を延長することができ、定
形レポート作成を省力化できます。
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p. 27
Tableauが支援する分析ケイパビリティ
Tableau
マーケター
1.セルフデータ
接続
2.大量の
データ処理
3.レポートの
省力化
4.アドホック
分析力
5.プレゼン
テーション
6.分析結果
の共有
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p. 28
アドホック分析とは
定期的・定型的に行われるデー
タ分析ではなく、
特定の目的のために、その都度、
非定型に行われるデータ分析
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p. 29
アドホック分析の例1
深夜0時~1時、特に土曜日の深夜の時間帯にセッション価値の
高い時間帯がある。
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p. 30
アドホック分析の例2
大都市周辺にセッション価値の高い地域がある
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p. 31
アドホック分析の例3
1. ランディング数Top10のLPについて、デバイス、新規or再訪、曜日でセグメントし、
セッション価値を確認。
2. /result1.phpというページについて、再訪問では高いセッション価値が、新規訪問
では低い。→ページを確認し、原因について仮説を立てる(A/Bテスト設計)
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Tableauが支援する分析ケイパビリティ
Tableau
マーケター
1.セルフデータ
接続
2.大量の
データ処理
3.レポートの
省力化
4.アドホック
分析力
5.プレゼン
テーション
6.分析結果
の共有
p.32
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Tableauのプレゼンテーション機能
p.33
定期レポートにせよ、アドホック分析結果報告のレポートにせ
よ、マーケターがレポートを作成した後には、それを発表(プレ
ゼンテーション)する必要があります。そのプレゼンテーション
によって、組織がアクションを起こしたり、起こさなかったりしま
すので、重要な業務と言えます。
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p.34
Tableauダッシュボード
Tableauは「ダッシュボード」により、一覧性が高く、全体像を把握し
やすいプレゼンテーション機能が備わっています。
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p. 35
Tableauが支援する分析ケイパビリティ
マーケター
1.セルフデータ
接続
2.大量の
データ処理
3.レポートの
省力化
4.アドホック
分析力
5.プレゼン
テーション
6.分析結果
の共有
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Tableauの分析データシェア方法
1. ファイルをメール等で送信して共有
① 他のアプリケーションのファイル形式で書き出し(jpg、
pdf、Excel、Access)
② Tableau Packaged Workbook形式での保存(無償の
Tableau Readerで読み込めます)
2. サーバーにアップロードして共有
① Tableau Public(フリーのTableau Server)へのパブリッシュ
② 自社 Tableau Serverへのパブリッシュ
③ Tableau Online(有償のTableau Serverホスティングサー
ビス)へのパブリッシュ
p.36
Tableauには、分析したデータの共有方法として以下
が用意されています。
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p. 37
Tableau Readerの紹介
http://www.tableausoftware.com/ja-jp/products/reader
Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved.
p. 38
Tableauが支援する分析ケイパビリティ
マーケター
1.セルフデータ
接続
2.大量の
データ処理
3.レポートの
省力化
4.アドホック
分析力
5.プレゼン
テーション
6.分析結果
の共有
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1. 株式会社プリンシプル会社概要
2. Tableauのご紹介
3. Tableauが支援する分析ケイパビリティ
1. セルフデータ接続
2. 大量のデータ処理
3. レポートの省力化
4. アドホック分析力
5. プレゼンテーション
6. 分析結果の共有
4. Tableau無料トライアル版のご紹介
目次
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Tableau導入ステップ
トライアル版(無償|14日間有効)のダウンロー
ドを以下のリンクからご用意しています。
お問い合わせはお気軽に
info@principle-c.com
までお寄せください。
http://www.tableausoftware.com/ja-jp/partner-trial?id=29455
p.40
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Web解析チーム
info@principle-c.com

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Webマーケターを支援するtableau(タブロー)のケイパビリティ

  • 1. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. 2014年7月 株式会社プリンシプル Web解析チーム Webマーケターを支援する Tableauのケイパビリティ
  • 2. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. 1. 株式会社プリンシプル会社概要 2. Tableauのご紹介 3. Tableauが支援する分析ケイパビリティ 1. セルフデータ接続 2. 大量のデータ処理 3. レポートの省力化 4. アドホック分析力 5. プレゼンテーション 6. 分析結果の共有 4. Tableau無料トライアル版のご紹介 目次
  • 3. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. 株式会社プリンシプル(Principle Co.,Ltd) http://www.principle-c.com/ ■概要: 創業2年半、社員数14名と小規模ながら、Web解析、SEO、リスティン グ広告運用などに最高レベルのスキルを持つWebコンサルティング 会社。以下認定を取得 • Google Analytics認定パートナー • Googleアドワーズ認定パートナー • Yahoo!プロモーション広告正規代理店 ■事業内容: • WEB事業収益化に関するコンサルティング • WEBマーケティング解析に関するコンサルティング、及び解析ツール導入、カスタマ イズ、運用の支援 • ネット通販事業および輸出入 会社概要 p.3
  • 4. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. 1. 株式会社プリンシプル会社概要 2. Tableauのご紹介 3. Tableauが支援する分析ケイパビリティ 1. セルフデータ接続 2. 大量のデータ処理 3. レポートの省力化 4. アドホック分析力 5. プレゼンテーション 6. 分析結果の共有 4. Tableau無料トライアル版のご紹介 目次
  • 5. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableau社ご紹介 米国スタンフォード大学の産学協同プロジェクトから生まれたBIツールベンダー Pat HanrahanChristian Chabot Chris Stolte p.5
  • 6. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Help people see and understand their data Tableau社ミッションステートメント 全ての人にデータの可視化と理解を提供する p.6
  • 7. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p.7 Tableau製品(Tableau 8.2) 1. 全世界で17000社以上が利用するBIツール 2. 大量データの高速処理 3. 複数データソースからレポート作成が可能 4. 簡単な操作によるビューの作成 5. 多様なビューによる強力なデータ・ビジュアライズ 6. 作成したビューの多様なシェア方法 7. 10万円台(デスクトップパーソナル版)からの低コスト導入と段階的なシステム 拡張可能
  • 8. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableauアライアンスパートナー 株式会社プリンシプルはWebマーケティング関連企業で 日本初の 『Tableauアライアンスパートナー』です。 Tableau創業者 Pat Hanrahan氏(中)と プリンシプル代表楠山(右) p.8
  • 9. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableauアライアンスパートナー 株式会社プリンシプルはなぜ 『Tableauアライアンスパートナー』となったのか? そもそも・・・ ・海外ビジネスを志向している 2013年秋の米国出張で・・・ ・Tableauと出会う 2013年末に・・・ ・Tableauを自社に導入した すると・・・ ・効率大幅アップ、質も向上。全コンサル業務でTableauを利用 だったら・・・ ・マーケターの皆さんに需要があるのでは? p.9
  • 10. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. 1. 株式会社プリンシプル会社概要 2. Tableauのご紹介 3. Tableauが支援する分析ケイパビリティ 1. セルフデータ接続 2. 大量のデータ処理 3. レポートの省力化 4. アドホック分析力 5. プレゼンテーション 6. 分析結果の共有 4. Tableau無料トライアル版のご紹介 目次
  • 11. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableauが支援する分析ケイパビリティ 1. セルフデータ接続 2. 大量のデータ処理 3. レポートの省力化 4. アドホック分析力 5. プレゼンテーション 6. 分析結果の共有 マーケターが必要とするケイパビリティについて以下の6つに分類し、 それぞれTableauがどのようにマーケターを支援するのかを、ご紹介 致します。 p.11
  • 12. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 12 Tableauが支援する分析ケイパビリティ マーケター 1.セルフ データ接続 2.大量の データ処理 3.レポートの 省力化 4.アドホック 分析力 5.プレゼン テーション 6.分析結果 の共有
  • 13. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. データ接続 マーケターが必要とするケイパビリティの一つは、他部署に依存せ ずに、いつでも好きなときにデータにアクセスできることです。 第二四半期の地域別、製品別売上 金額のデータが欲しいのですが・・・ 分かりました。一週間程お待ち頂けますか・・・ マーケター システム部 p.13
  • 14. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableauのセルフサービス型データ・アクセス Web解析 データ リスティング広告 データ SEOデータ 顧客データ 在庫データ 売上データ データ接続 マーケター p.14
  • 15. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableauのデータ接続 1. 以下が、Tableau Desktop Professionalエディションのデータ接続画面です。 2. ファイル(青枠)、及び、サーバー接続(緑枠)が用意されています。 3. マーケターは、スクリプトを記述せずにデータに直接接続できます。 サイトカタリストからのデータ抽出にも対応済。 p.15
  • 16. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Google Analyticsからのデータ抽出の実際 p.16 TableauからGoogle Analyticsへのデータ 接続画面 1. Google AnalyticsのAPI経由でデータを 取り込むため、ディメンションは7つま で、メジャーは10個までとなっていま す。 2. アドバンスセグメントにも対応してい ます。
  • 17. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableauが支援する分析ケイパビリティ マーケター 1.セルフ データ接続 2.大量の データ処理 3.レポートの 省力化 4.アドホック 分析力 5.プレゼン テーション 6.分析結果 の共有 p.17
  • 18. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 18 2.大量のデータ処理 1. サイトのパフォーマンス改善に効果的な施策を立案するためには、セグメ ント別のパフォーマンスにおいて特異値を発見し、良い特異値は伸ばす、 悪い特異値は減らす方向で施策立案するのが王道です。 2. セグメント分けをするとデータは大量化します。
  • 19. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. セグメント分けとデータの大型化 セグメント分けをするとデータは大型化します。 p.19 月別 月別xデバイス別 月別xデバイス別 x メディア別
  • 20. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 20 なぜ、大量のデータが必要となるのか? Webマーケティングの代表的なセグメントの軸に、以下があります。 1. メディア(organic、cpc、direct、referral、email等) 2. 訪問の種類(新規訪問 or リピート訪問) 3. 地域(都道府県) 4. デバイス(PC、タブレット、スマートフォン) 5. ランディングページ(訪問して最初に閲覧するページ) 6. 曜日 7. 時間 ・・・・・・ 5種類 ・・・・・・・・・・・・・ 2種類 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 47種類 ・・・・・・・・・・・・ 3種類 ・・・・・・20種類 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 7種類 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 24種類 もし、上記の軸全てでセグメントすると、、、 4,737,600= 5 ✕ 2 ✕ 47 ✕ 3 ✕ 20 ✕ 7 ✕ 24 470万行以上の表が必要な計算になります。・・・ エクセルでは 対応できません。
  • 21. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 21 なぜ、大量のデータが必要となるのか? 1. さらに、、、 2. Webマーケティングデータを外部データとの連携させる場 合があります。 3. より大量のデータを処理することが必要になります。  顧客属性データ  リアル店舗での売上データ  (ネット)人口データ  気象データ(天気・気温)
  • 22. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 22 Tableauの大量データ読み込み 42MB、37万行のCVSファイ ルをわずか数秒で読み込み
  • 23. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 23 Tableauが支援する分析ケイパビリティ マーケター 1.セルフデータ 接続 2.大量の データ処理 3.レポートの 省力化 4.アドホック 分析力 5.プレゼン テーション 6.分析結果 の共有
  • 24. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 24 レポートの省力化 マーケターがレポートを作成するのは大きく分けて以下 の2つの場面です。 1. 定型的なレポートを定期的に作成する場合 2. 異常値の原因探求、施策の立案や効果測定を行う 場合 このセミナーでは前者を「定期レポート」、後者を「アド ホックレポート」と位置づけ、それぞれTableauがどのよう にマーケターを支援するかをご説明します。 本チャプターでは「定期レポート」の省力化を説明します。
  • 25. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 25 レポートの省力化 定期レポートの例 作成手順(GA+エクセルの場合) 1. エクセルファイルを開く 2. 列の追加 3. GAにログイン 4. GAのレポートをいくつか開く 5. 各種指標を転記 6. エクセルファイルの保存 7. 関係者に更新したエクセルファイルをメールに添付して送付
  • 26. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 26 レポートの省力化 一度フォーマットを作成してしまえば、数クリックでレポート期間を延長することができ、定 形レポート作成を省力化できます。
  • 27. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 27 Tableauが支援する分析ケイパビリティ Tableau マーケター 1.セルフデータ 接続 2.大量の データ処理 3.レポートの 省力化 4.アドホック 分析力 5.プレゼン テーション 6.分析結果 の共有
  • 28. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 28 アドホック分析とは 定期的・定型的に行われるデー タ分析ではなく、 特定の目的のために、その都度、 非定型に行われるデータ分析
  • 29. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 29 アドホック分析の例1 深夜0時~1時、特に土曜日の深夜の時間帯にセッション価値の 高い時間帯がある。
  • 30. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 30 アドホック分析の例2 大都市周辺にセッション価値の高い地域がある
  • 31. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 31 アドホック分析の例3 1. ランディング数Top10のLPについて、デバイス、新規or再訪、曜日でセグメントし、 セッション価値を確認。 2. /result1.phpというページについて、再訪問では高いセッション価値が、新規訪問 では低い。→ページを確認し、原因について仮説を立てる(A/Bテスト設計)
  • 32. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableauが支援する分析ケイパビリティ Tableau マーケター 1.セルフデータ 接続 2.大量の データ処理 3.レポートの 省力化 4.アドホック 分析力 5.プレゼン テーション 6.分析結果 の共有 p.32
  • 33. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableauのプレゼンテーション機能 p.33 定期レポートにせよ、アドホック分析結果報告のレポートにせ よ、マーケターがレポートを作成した後には、それを発表(プレ ゼンテーション)する必要があります。そのプレゼンテーション によって、組織がアクションを起こしたり、起こさなかったりしま すので、重要な業務と言えます。
  • 34. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p.34 Tableauダッシュボード Tableauは「ダッシュボード」により、一覧性が高く、全体像を把握し やすいプレゼンテーション機能が備わっています。
  • 35. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 35 Tableauが支援する分析ケイパビリティ マーケター 1.セルフデータ 接続 2.大量の データ処理 3.レポートの 省力化 4.アドホック 分析力 5.プレゼン テーション 6.分析結果 の共有
  • 36. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableauの分析データシェア方法 1. ファイルをメール等で送信して共有 ① 他のアプリケーションのファイル形式で書き出し(jpg、 pdf、Excel、Access) ② Tableau Packaged Workbook形式での保存(無償の Tableau Readerで読み込めます) 2. サーバーにアップロードして共有 ① Tableau Public(フリーのTableau Server)へのパブリッシュ ② 自社 Tableau Serverへのパブリッシュ ③ Tableau Online(有償のTableau Serverホスティングサー ビス)へのパブリッシュ p.36 Tableauには、分析したデータの共有方法として以下 が用意されています。
  • 37. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 37 Tableau Readerの紹介 http://www.tableausoftware.com/ja-jp/products/reader
  • 38. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. p. 38 Tableauが支援する分析ケイパビリティ マーケター 1.セルフデータ 接続 2.大量の データ処理 3.レポートの 省力化 4.アドホック 分析力 5.プレゼン テーション 6.分析結果 の共有
  • 39. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. 1. 株式会社プリンシプル会社概要 2. Tableauのご紹介 3. Tableauが支援する分析ケイパビリティ 1. セルフデータ接続 2. 大量のデータ処理 3. レポートの省力化 4. アドホック分析力 5. プレゼンテーション 6. 分析結果の共有 4. Tableau無料トライアル版のご紹介 目次
  • 40. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. Tableau導入ステップ トライアル版(無償|14日間有効)のダウンロー ドを以下のリンクからご用意しています。 お問い合わせはお気軽に info@principle-c.com までお寄せください。 http://www.tableausoftware.com/ja-jp/partner-trial?id=29455 p.40
  • 41. Copyright(C) 2014 Principle, Co. Ltd. , All rights reserved. 株式会社プリンシプル Web解析チーム info@principle-c.com

Hinweis der Redaktion

  1. ウェブサイトの定量的な可視化
  2. Tableau started as a research project at Stanford University. A team of researchers in the computer science department led by Chris Stolte (in the middle) and Pat Hanrahan (on the right) made some breakthrough advances in analytics By way of background, Pat Hanrahan is one of the most accomplished computer scientists in the world. He is a member… Chris was one of his star Ph.D students in the late 90s’, focused on making databases easier to use. In a moment of invention, they decided to combine research in computer graphics, databases systems and Human Computer Interaction into a single framework. Great breakthroughs are often born from strange bedfellows – and Tableau is a great example. Combining the disparate fields of computer graphics, databases and HCI research turned out to be exactly the combination of technologies required to help people easily see and understand data.
  3. Tableau Software’s mission is to help people see and understand data. It really couldn’t be simpler. We believe making it easy for people to see and understand data represents one of the most important opportunities in computing this century We believe there’s an opportunity to help people answer questions, solve problems and generate meaning from data in a way that has never before been possible. And we believe there’s an opportunity to put that power into a much broader population of people.