株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 Google Analytlcs 4 (以下、「GA4」）に関するセミナーや勉強会などを行っていると、様々な質問を受けます。今までに1,000件以上の質問に回答してきました。 その中で、よく聞かれる質問と回答をピックアップいたしましたので、紹介いたします。ぜひ目を通していただき、GA4を正しく理解出来ているか確認してみましょう。 Q：GA4ではユーザーをどのように特定していますか？ Q：GA4のレポートで「しきい値」が発生するとデータの精度が下がるらしいですが、どのような仕様なのでしょうか？ Q：GA4のレポートで「サンプリング」が発生するとデータの精度が下がるらしいですが、どのような仕様なのでしょうか？ Q：GA4とサーチコンソールを連携すると、どのキーワードでコンバージョンしたのかわかりますか？ Q：流入元ご

カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして「Code Interpreter」が発表されました。 「Code Interpreter」は、ChatGPT上でPythonのコードを生成・実行する仕組みを持っています。 これまでも、ChatGPTで、プログラムのソースコードを出力することは可能でしたが、実行まではできませんでした。 「Code Interpreter」は、ChatGPTの有料版で利用することが可能ですが、ユーザーが自然言語で指示や要求を出すだけで、 ChatGPTがその内容を理解し、ソースコードの生成から実行まで行えたり、既存のコードを解釈してその動作を説明したりすることが可能になります。 openai.com 本記事では、この「Code Interpreter」を利用して、CSVファイルを元に、データの可視化を行ってみま

新型コロナウイルス感染拡大やこの度の参院選などの報道において、データの重要性はさらに強く意識されるようになりました。校閲記者も精度を上げて調査しなければなりません。３年前に公開した校閲センターの「調べものリンク集」も更新され続けています。 人口１０万人当たりの新規陽性者数、病床使用率、ワクチン接種率――。新型コロナウイルスの感染拡大は科学的根拠の重要性を広く認知させる契機になりました。政府や学者によるデータ公開の動きも活発で、記事中にも今まで以上に多くのデータが盛り込まれるようになりました。また、情報の真偽を検証する「ファクトチェック」や、「オシント」（オープンソース・インテリジェンスの略）と呼ばれる公開情報を用いた分析手法による報道が注目されるなど、事実確認の必要性は高まるばかりです。そんな状況を踏まえ、以前公開したブログよりもやや踏み込んだ「調べ方」を、実際の毎日新聞の記事を交えて説明

こんにちは、しちゃうおじさん（以下「しちゃおじ」）です。 noteを始めて1ヶ月が経過しました。 先日、開始1ヶ月目の運用データを公開したのですが、そのときにあたらめて「全体ビュー」って何の数字だろう？と疑問に思い、先輩noterさんの記事を調べて回ってみました。 でも、この「ビュー」について明確に解説している記事が見当たりません。 そこで、ひきこもり中の「しちゃおじ」が、noteの「ビュー」について可能な限り詳細な解説を試みたいと思います。 noterのみなさん、「全体ビュー」って「PV（ページビュー）」ではないですよ！ 1.「全体ビュー」とは「PV」ではありませんまず、色々調べて回っていた中で一番気になったのが、noteのオリジナル指標である「全体ビュー」のことを「PV（ページビュー）」と誤って認識している方がたくさんいたことでした。 上記の画像を見ていただいた通り、「ハテナマーク」を

会食や飲み会の際にマスクを外していた人は、新型コロナウイルスに感染するリスクが、会食していなかった人と比べると4倍近かったとする解析結果を国立感染症研究所などがまとめました。特に感染のリスクが高い場面では不織布マスクを着用することが重要だとしています。 国立感染症研究所などのグループは、ことし6月から7月にかけて、東京都内5か所の発熱外来などを受診した成人のうちワクチンを接種していなかった753人を対象に、直近2週間の行動を比較して感染リスクを解析しました。 検査で陽性だったのは257人、陰性は496人で、解析の結果、会食や飲み会の際、マスクを外していた人は会食をしなかった人に比べて感染するリスクが3.92倍高くなっていました。 一方、食べたり飲んだりするとき以外はマスクをする「マスク会食」をしていた人では、会食しなかった人と大きく変わりませんでした。 また、会食をしていた人の感染リスクを

【コラム】予測（prediction）と予想（forecast）　新型コロナ予測と地震予測 アナリティクスアソシエーション 大内 範行 発信元：メールマガジン2021年9月29日号より 新規コロナの感染者数が大幅に減少しています。その増え方と減り方のグラフは正規分布に近く見えます。しかも、これは日本だけの現象ではなく、インドでもほぼ同じです。 急激に感染者が減少している現状に、感染が増え続ける予測グラフを出してきた専門家たちは一様に首を傾げています。「まったく不思議だ」「理由がわからない」と、首をヒネっています。 後付けの説明で、若者の人流や夜中の外出の数字を持ち出す人もいれば、やや科学的に見えるウィルス自己崩壊説や、感染するタイプが限られる集団免疫説なども語られています。ただ、まだ説得力のある理由はあげられていません。 少し乱暴に言えば、「頭でっかちな人間の予測は、ウィルスにまたしてやら

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米コロンビア大学とオランダ・デルフト工科大学の研究チームが開発した「Application of a sub–0.1-mm3 implantable mote for in vivo real-time wireless temperature sensing」は、超音波で電力供給と無線通信を行う超小型の温度センサー搭載シングルチップだ。総体積0.1立方mm以下という、塩つぶやダニに匹敵するサイズで、注射針で体内に移植し、生体信号のモニタリングを目指す。 体温、血圧、ブドウ糖、呼吸などの生理的状態を監視する体内埋め込み型医療機器は、何百万人もの人々の生活の質を向上させている。 これまでの埋

ふと思い立ってこんなアンケートを取ってみたのでした。 頻度主義統計学における「95%信頼区間」の95%というのは、以下のどちらだと思いますか— TJO (@TJO_datasci) 2021年7月16日 結果は物の見事に真っ二つで、95%信頼区間の「95%」を「確率」だと認識している人と、「割合」だと認識している人とが、ほぼ同数になりました。いかに信頼区間という概念が理解しにくい代物であるかが良く分かる気がします。 ということで、種明かしも兼ねて95%信頼区間の「95%」が一体何を意味するのかを適当に文献を引きながら簡単に論じてみようと思います。なお文献の選択とその引用及び解釈には万全を期しているつもりですが、肝心の僕自身が勘違いしている可能性もありますので、何かしら誤りや説明不足の点などありましたらご指摘くださると有難いです。 頻度主義において、95%信頼区間の「95%」は「割合」を指す

この記事を読んで頂きたい方GA4からBigQueryにエクスポートしたイベント データ テーブルをSQLで扱いたい方。 （SQLの書き方の正解は1つではありませんので、以下のSQL文は、こういうやり方がある、ということでご覧ください。） GA4からBigQueryにエクスポートしたイベント データ この記事では、「GA4」からエクスポートしたテーブルのうち、[event_params] で始まるカラムを取り上げます。 GA4からBigQueryにエクスポートしたデータの「テーブル スキーマ」を見ると、[event_params]の「種類」は「RECORD型」となっています。 [event_params]の「種類」は「RECORD型」 Google Developers Japan ブログの中に下記のような一文があります。（太字で強調したのは筆者） BigQuery 表の各行は、単純なキーと

▼ お住まいの都道府県名をクリック ▼ → 候補地の一覧表はこちらをクリック → スーパーシティ法案とは【わかりやすく解説】問題点⇒危険でやばい超監視社会！ 47都道府県別：スーパーシティ構想の場所はどこ【候補地マップ】 2020年5月28日最新更新：ついに、コロナ禍のドサクサに紛れて可決された「スーパーシティ法案」。 スーパーシティ構想の場所はどこなのか、47都道府県別で候補地マップをまとめました。 【個人情報やプライバシー侵害の危険性】といった問題点、デメリットが怖い【超監視社会＝スーパーシティ候補地】に住んでいるのならば要注意。 「ソサエティ5.0(超スマート社会)」＝「#超監視社会」の闇に飲み込まれ始めていないか、チェックしておきましょう。 スーパーシティは超監視社会であり、スマートシティと比較すると格段に違います。 → スーパーシティ法案とは【わかりやすく解説】問題点⇒危険でやば

2020年11月25日に行われたGoogle Analytics 4勉強会の動画になります。 講演パートで使われた資料に関しては以下URLからダウンロードお願いいたします！ ※2020年11月25日時点の情報となり、現時点での正確性を保証するものではございません。 0:00 雑談 3:35 小川パート 1:01:50 中田パート 1:17:30 Q&Aコーナー 【ファイルダウンロード】 【小川パート】 https://go.happyanalytics.co.jp/ga4 【中田パート】 https://yoshihiko-nakata.com/box/ga4/GA4_BigQuery_20201125.pdf

株式会社クリエイターズネクストの窪田です。Google Analytics 4 プロパティのリリースに伴い、緊急寄稿をさせていただきます。今回のGoogle Analytics 4 プロパティはウェブ解析の知見と、機械学習の知見とが同時に求められる内容でした。 私は3万8000名のウェブ解析士の中で2年連続に日本一となっており、東京大学大学院松尾研究室のGCI、MITスローン大学院で深層学習のプログラムを修了しています。また、深層学習に関する特許を日本で取得しています。そのため、本記事では、ウェブ解析の知見と、機械学習の知見を両方使いながら説明していきます。 1週間でGoogleアナリティクス4の基礎が学べる本 を出版しました！ 大幅に改訂されたWebマーケティングツール 「Googleアナリティクス4」の基礎と活用法を 最前線のWebマーケッターたちがやさしく解説! 本書は、Webマーケ

本記事はGoogleAnalytics Advent Calendar 2019 ３日目の記事になります。 複数のWEBサイトを運営していて、「全サイト合算で、どれくらい集客出来ているか知りたい」といった要望を上長やクライアントから受けたことはないでしょうか？個別にデータをダウンロードして集計しても良いのですが、提出頻度が多いほど手間が掛かります。今回はGoogleスプレッドシートで利用出来るGoogleAnalyticsアドオンを使い、簡単に日毎の合算レポートを作成する手法をまとめました。 課題 GoogleAnalyticsの複数のビューに存在するページビューなどの指標を１つに合算して、日毎の集計を出したい。 概要 Google Analyticsアドオンを使い、スプレッドシートへGAの値を集約し、スプレッドシート上でレポート化します。アドオンは設定した期間で自動更新可能なため、動的に

プロレス団体「新日本プロレス」のファンブログである「NJPW FUN」が、開設から1年で飛躍的な成長を遂げています。ブログがスタートしたのは2018年8月。それから2ヶ月目で月間30万PVとなり、約1年後の今はその3倍以上の規模になっているそうです。 「NJPW FUN」が短期的にここまで読まれるようになったのは、「Google Discover」の影響が大きいとのこと。訪れるユーザーのうち、全体の約8割がGoogle Discover経由だといいます。 Google Discover……Googleがコンテンツを提供する仕組みの一つ。Googleの利用データや過去の検索キーワードなどをもとに、ユーザーが興味のある、あるいはユーザーにとって有益である可能性が高いトピックをアプリやブラウザへ自動的に表示する。 Discover を使用して、興味のあるトピックの最新情報を受け取る - Andr

僕はこのツールを使ったとたん このヒートマップツール便利過ぎる！ と感動してしまいました。 その理由となる感動ポイントがこちら。 登録不要（インストールのみ）使い方が簡単無料でも十分すぎるくらい使える有料版にしたとしても安い分析画面がとにかく軽いとにかく、今までヒートマップツールに抱いていた不満点を解消するツールに仕上がっていると思います。 以下で、詳しく書きます。 登録不要でインストールするだけで計測開始まずAurora Heatmapを使って思った「最初の感動ポイント」は、登録の簡単さです。 ほんと、WordPressの管理画面で「Aurora Heatmap」と検索してインストールするだけで設定完了です。 検索したら、インストールして有効化するだけ。 面倒なアカウント情報の入力や、登録作業が一切必要ありません。 今までこんなに簡単に使い始められる、ヒートマップツールがあっただろうか。

Googleが提供するデータビジュアライゼーションツールであるGoogleデータポータル(Google DataStudio)では、Search Console内における検索パフォーマンスのデータを可視化することも可能です。Search Consoleの検索パフォーマンスは、Search ConsoleのUI上でも利用しやすいですが、Googleデータポータルでのメリットも多く存在します。 この記事では、GoogleデータポータルとSearch Consoleのデータソースを接続する方法について紹介します。 Search Consoleの検索パフォーマンスで取得できるデータ GoogleデータポータルとSearch Consoleのデータソース接続手順 なぜ、Google データポータルへの接続がオススメなのか 複雑な要件では、Search ConsoleのAPI利用を検討する Searc