権力格差が大きい国の文化圏では、権威勾配が大きくなります。また、個人主義であるほど自己主張がしやすくなるため、意見が生まれやすくなります。男性主義的であると、女性から男性への意見をしづらいと感じる社会であることを意味しています。また、不確実性忌避の傾向が高い国では新しいことや常識の外にあることを受容する力が弱くなり権威勾配が大きくなる傾向があります。 文化的権力格差 Q. あなたの職場では職位を尊称として使うか？たとえば、「〜〜部長」「〜〜課長」など。年少の同僚を「〜〜くん」や呼び捨てするなどの傾向はあるか？ Q. あなたの職場では上長の発言に疑義があっても明確な理由がなければ、反論すべきでないという風土があるか？ Q. あなたの職場では年齢が若い人は年齢が上の人の意見に反論すべきでないという風土があるか？ 年齢や権威に対してものが言えなくなる文化が強い場合、実際の職位の乖離を大きな権威勾

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年の、機械学習、AIのブームに伴って、よく、__クラスタリング__という言葉を耳にするようになってきたのではないでしょうか。クラスタリングとは、データを分類する手法の一つになります。 ほぼ全てのビジネスにおいて、何かを分類していきたいというニーズは存在するはずです。とくに、顧客の分類です。顧客の特性を深く理解出来、どういったアプローチを取るべきか見えてくるからです。それによって、顧客満足度を高め、ビジネスを改善していくことができるようになります。 そのような観点から、顧客データに対するクラスタリング分析は、__顧客をアルゴリズムを使っ

クロス集計した値を「相対比較」することで”全体との差”を理解する 記事「“リフト値”を活用する(1)」において、バスケット分析におけるリフト値という考え方は他の分析でも活用できると述べました。この記事では、「老齢人口の割合」という統計データを具体例として挙げましたが、この考え方はあらゆる分析において活用できるものです。 今回は、バスケット分析以外のPOSデータ分析における”リフト値”の考え方の活用法について見ていきたいと思います。 POSデータのクロス集計での活用 クロス集計は分析の基本ともいえるものですが、基本であるからこそ重要であるともいえます。これはPOSデータの分析においてもあてはまることであり、POSデータもまずはクロス集計でしっかりと現状を把握していくことが重要になります。ここでは、このクロス集計における”リフト値”の考え方の活用について見ていきます。 クロス集計でのリフト値に

さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを

どんな事がわかるの？ 「どのコンテンツ（ページ）にどのような企業がアクセスしてきているのか」がわかります。 ▼訪問している企業のドメインと、閲覧したコンテンツがわかる 当ブログ（プロモニスタ）の具体例で言うと、各業界のオウンドメディアを分析する記事は、実際にそれぞれの業界の企業からアクセスがあることがわかります。 例えば以下の記事は、他の旅行会社からのアクセスがありました。 【旅行業界のコンテンツマーケティング事例】旅への新しい価値観を提供する「TRiPORT」の戦略を勝手に分析！ 他にも業界特化型の記事でいうと、以下の記事は、不動産会社からのアクセスを集めていることがわかります。 SUUMOはやっぱり強かった！【データで比較】不動産業界のコンテンツマーケティング事例4選 コンテンツマーケティングが盛んな業界を優先的に取り上げているので、そういった業界の方に記事を読んでもらえているかは非常

当然だ。キーワードデータがなくて、一体どうやってウェブサイトを最適化できるというのか。 しかし、すぐにそれほど怒る必要などないと思い直した。それどころか、このとき、検索エンジンからのキーワードデータがいかに取るに足りないものかに気づいたのだ。 検索エンジンはきわめて優秀だ。コンテンツを適切に最適化すれば、こちらの意図するキーワードで見つけてもらえるだろう（検索結果を検証するには、GoogleアナリティクスでSEOダッシュボードを設定するといいだろう）。 本当に価値のあるキーワードは、訪問者がサイト内検索で使用するキーワードだ。 サイト内検索のキーワードを正しく分析すれば、ユーザーがコンテンツにエンゲージメントする理由や方法を明らかにできる。そこで得られる情報を使えば、コンテンツやSEO、ユーザージャーニーを改善するための方向性を明確にできる（それが、コンバージョン、リード、売り上げの増加に

トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 お問い合わせはこちらのフォームをご活用下さい。 前回に引き続きで、具体的な分析を行って行きます。 コンバージョンパス 遷移分析 まずはパスを構成する「辺」についての分析を行ってみましょう。買い物パスにおける「辺」とはポイント(=受信機)間の推移を意味します。まずはこの推移の数を集計することによってどのポイント間への動きが活発かを明確にしていきます。 推移は方向をもったものですので「A→B」と「B→A」は別に扱われます。 （クエリ実行後の結果） receiver_id1receiver_id2cnt 6 5 180 9 8 179 2 9 179 5 1 174 8 7 169 3 8 168 10 8 167 10 1 166 ... ... ... どうやらそこまで顕著な推移は現れていないようですが、この集計結果

働きがいのある会社づくりの 世界的な専門機関 グローバルで長年蓄積された研究データに基づくエンゲージメントサーベイを行うことにより、第三者機関として「働きがいのある会社」を認定しています。 サービス資料をダウンロードする

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 人材サービス業のリブセンスは、転職求人サービスなど自社サイトの分析基盤を刷新し、ウェブサービスの改善や属性別メールの精度を向上させている。サービスを提供したトレジャーデータが1月30日に発表した。 リブセンスでは2012年から、同社のウェブサイトの利用状況に関するログ収集を開始し、ユーザーエクペリエンスやユーザーインターフェースの向上を図っている。しかし、既存のシステムでは大量のログデータの集計が難しかったという。 さまざまなデータ形式や分析方法に対応するため、1年前から時系列データの収集や保管、集計ができるクラウド型ビッグデータの分析サービス「トレジャーデータサービス」を導入し、分析基盤として活用している。同社の転職求人サイトや口コミ

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

「北海道民が夏に旅行で目指す定番は、旭山動物園ではなく、積丹半島のウニだった！」 驚きの声とともに次々と明らかになっていくのは、今まで見えてこなかった「リアル」な旅行者の動向だ。 このように旅行者の足跡を詳細に追い、動向を分析することで、旅行パックや地方イベントの企画に生かす。そんな地域活性化の新たな試みが登場している。 なぜ旅行者の足跡を詳細に追うことができるのか。そこで活用されているのが、いま注目を集める「ビッグデータ」だ。ビッグデータは地域活性化への有力なツールとなり得るのか、その詳細に迫った。 「隠れた名所」が隠れてしまう理由 全国に秘湯と呼ばれる温泉は多いが、金属の腐食により備え付けのテレビが壊れるほどの強酸性を誇るのが、北海道は弟子屈町にある「川湯温泉」。温泉街全体で「源泉掛け流し宣言」をうたい、北海道民に親しまれる名湯だ。しかし、なぜか道外にはあまり知られていない。文字通りの

首都圏で食品スーパーを84店舗展開するサミット（東京・杉並区）は、2007年度の重点施策として「データ活用」を掲げている。取引先に前日までの「POS（販売時点情報管理）データ」と、サミットが抱える約120万人分のポイントカードとひもづいた「レシートデータ」をそれぞれ過去13カ月分、インターネット経由で開示し、店内での顧客の消費行動や嗜好性を取引先と共同で分析していく。 ポイントカードに含まれる個人情報はそのまま開示できないが、年齢層や性別、そして匿名の個人まで特定できるようにする。これによって、店内での顧客の行動を分析できるのが、サミットのデータ開示の特徴だ。最近は小売店が取引先に店舗のデータを開示する例が増えているが、レシートデータやポイントカードの属性データにまで踏み込んで情報を開示するのは珍しい。 サミットは2006年12月から、主要な食品メーカーや卸業者の合計170社にデータの開示

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 多様なシステムから生み出される多種、大量の「データ」を高速に分析し、そこから得た知見をビジネスの競争力強化や顧客満足度の向上に役立てようとする取り組み——「ビッグデータ」が、大きな注目を集めている。 4月中旬に開催された日本IBM主催の「Information On Demand Conference Japan 2012」の中で、実際にこのビックデータを活用して成果をあげているいくつかの企業の事例が紹介された。その中には、日本人口の約3割におよぶ個人消費者の購買行動に関するデータを活用し、パートナーに対してマーケティング視点での分析サービスを提供している企業があった。 「Tポイント」サービスを展開するカルチュア・コンビニエンス・クラブ

本格的だけど、簡単に性格診断ができる『16類型性格診断』が、結構面白い！ この性格診断は、「ユングの類型論の指標（内向：I‐外向：E，感覚：S-直観：N，思考：T‐感情：F）に、判断的態度：Jと知覚的態度：Pという独自の指標を加えて4指標16タイプで性格を分類」している、超本格的なもの。 この性格診断（性格・パーソナリティ検査）の目的は、「多種多様な人という生き物を互いに尊重し合えるようにするための指標として作られ、（中略）自己理解を深めていくことが重要とされています」とのこと。 なんと、このサイトいわく「世界で1番利用されている」ものだそうです。本来は、本格的な検査になると質問項目は100近くあって有資格者が執り行うらしいのですが、その本格的な検査をベースに簡易的な性格診断を作成したものがこちらなのだそう。 では早速、この性格診断にトライ！ ・会議や話し合いの席では話すより記録を取る方が