衣袋宏美のデータハックスアクセス解析チェック項目一覧表(チートシート) - どのデータをいつ分析するべきか [アクセス解析tips] アクセス解析の「たった3つの基本原則」とチェック項目一覧表のサンプルを紹介する。
衣袋宏美のデータハックスユーザーのサイト内行動をどう分析するか?——回遊分析(2) [アクセス解析tips] まずは「1回(セッション)あたりのページビュー数」「1人(ユニークユーザー)あたりのセッション数」を確認しよう。
衣袋宏美のデータハックスYahoo!とGoogleの流入割合に黄金比はあるのか?——流入分析(3) [アクセス解析tips] 流入元の多くを占める検索エンジンからの流入分析の進め方と基礎知識を解説する。
衣袋宏美のデータハックス“参照元なし”は多い方がいい? リファラなしの8パターンを全部言えますか?——流入分析(1) [アクセス解析tips] どんなサイトでも必須となる流入分析の始め方について解説する。
衣袋宏美のデータハックスアクセス解析は企画・設計が9割!時間と金を無駄にしない始め方 [アクセス解析tips] アクセス解析をとりあえず導入してみて計測開始するのは混乱のもと。アクセス解析導入のあるべき姿とは?
衣袋宏美のデータハックスコンバージョン率の最適化で陥りがちな罠に気づいていますか? [アクセス解析tips] コンバージョン率だけを見ていれば万事OKというわけにはいかない。正しく使いこなすポイントを解説する。
衣袋宏美のデータハックス4象限マトリクス分析はロングテールなWebの実データではビックリの結果になる [アクセス解析tips] 4象限マトリクスを使ってロングテールデータを実際にプロットしてみると……。
衣袋宏美のデータハックスなぜ平均値が計算する人によって3倍も異なるのか? [アクセス解析tips] 「1セッションあたりの平均ページビュー」という基本的な指標の値が、人によって違う値になってしまうのはなぜか?
衣袋宏美のデータハックス平均値で考えると失敗するロングテール指標を理解しておこう [アクセス解析tips] ロングテールデータを読み解くには、「平均」や「偏差値」など一般的な統計指標はあまり役に立たない。なぜか?
衣袋宏美のデータハックスページ内リンクの#付きURLはPVとしてカウントされるのか? [アクセス解析Q&A] 「#アンカー名」が含まれるリンクで同一ページ内に移動した場合、アクセス解析ツールはどう認識するのか?
衣袋宏美のデータハックスコンバージョン率2.8%、カート放棄率59% - この平均データをどう活用するのか? [アクセス解析tips] 自分のサイトはコンバージョン率が1.0%なのだが、これはよいのでしょうか悪いのでしょうか?
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? を新規/リピーターのセグメント化で把握する方法 [アクセス解析tips] 施策の効果を調べるには、ユーザーを「新規/リピーター」でセグメント化することが有効だ。
衣袋宏美のデータハックス解析ツールのリンクをクリックするとnot foundになってしまうのはなぜか? [アクセス解析Q&A] 一見正しいURLも、Webサーバーの種類とツールの設定によってはエラーになることがあるその理由とは?
衣袋宏美のデータハックス年月日をまたぐセッションは別セッションとカウントされるのか? [アクセス解析Q&A] 1月1日0時をまたいで継続したセッションは時間別、日別、月別のレポートでどのようにカウントされるのか?
衣袋宏美のデータハックス外部のショッピングカートを使うとセッションは切れてしまうのか? [アクセス解析Q&A] 外部のショッピングカートで決済をして戻ってきた場合、連続した1つのセッションとみなされるのか?
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URLが2つあるトップページへのPV数は正しくカウントされているのか? [アクセス解析Q&A] 「/index.html」で終わるトップページのURLが、解析ツールに記録されていない場合の対処法。
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?
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。
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。