東京大学大学院工学系研究科修了。大学時代の専攻はコンピューターサイエンス、機械学習。2012年大学院在学中にGunosy（グノシー）を創業。15年、東証マザーズ上場。後に東証1部に市場変更。18年にLayerXの代表取締役CEO（最高経営責任者）に就任した。（写真：的野 弘路） 奇抜なKPIは不要、シンプルさが重要 福島さんは「ソフトウエアによるKPI経営」を指針として掲げ、実行されています。連続起業家としても、多くのベンチャー企業の経営者から相談を受けるそうですね。 福島良典氏（以下、福島氏）：よく「どんなKPIを設定すればいいですか」と質問をされます。KPIはベーシックなものを設定します。「どんなKPIを設定するか」よりも「どれくらいの深さ・細かさでKPIをコントロールしているか」が大事かなと思っています。 世の中のビジネスは、基本的には最終的に売り上げとコストで決まります。大体の企業
データドリブン企業とは何か データを経営や業務オペレーションに活かすデータドリブンという言葉は、欧米ではかなり一般的です。データドリブンとは、「データをアナリティクスした結果によって、経営や業務などのアクションを行うこと」です。例えば、需要予測の場合、データドリブンでは、過去データをもとに予測分析をして、その結果をベースに人間が判断します。古いやり方では、過去データをみて、予測を人間が単独で行います。 Systems of Recordと呼ばれるようなERPやエンタープライズアプリケーションでも、そのアーキテクチャを見ると、下の階層にはデータウェアハウスやデータレイクがあり、一番上の層がBI、AI、ダッシュボードなど、データを活用するための構造になっています。欧米の事例をみても、データを経営に活かすために、アプリケーションを刷新している企業が数多くあります。 日本においても、データ活用の重
日時の計算 加減算 日時の加算を行う場合は以下の関数を使用します DATE_ADD()関数 TIMESTAMP_ADD()関数 DATE_SUB()関数やTIMESTAMP_SUB（）関数を使用すれば減算もできるのですが、数値に負の値を指定すれば減算が可能なため_ADD（）関数をメインで使用しています。 最後の引数部分に数値の単位を指定すればそれぞれの日時を算出してくれます 年(YEAR) 月(MONTH) 日(DAY) 時(HOUR) 分(MINUTE) 秒(SECOND) マイクロ秒(MICROSECOND) 実行例 SELECT date ,DATE_ADD(date, INTERVAL 3 DAY) ,DATE_ADD(date, INTERVAL -3 DAY) ,ts ,TIMESTAMP_ADD(ts, INTERVAL 3 DAY) ,TIMESTAMP_ADD(ts, I
データポータルでは、「計算フィールド」を用いることで、新たなデータの指標やディメンション（データのカテゴリ）を作成できます。さまざまな関数を利用できるので、自社に必要な指標をカスタマイズでき、目的に合致する分析レポートづくりが可能となります。本記事では、計算フィールドの有用性や具体的な関数を用いた利用方法、利用できる関数一覧、注意したいポイントなどを説明します。計算フィールドにおける関数を使いこなして、レポート作業やマーケティング活動に活用ください。 Googleデータポータルの「計算フィールド」では関数を利用できる 「計算フィールド」とは？ データポータルは、データソースとして取り込んだ情報をフィールドとして利用でき、このフィールドは、大きく「指標」と「ディメンション」に2分できます。この指標やディメンションを、自社で使いやすいようなデータに変換できるのが、「計算フィールド」という機能で
（語り手）JILIS副理事長 高木 浩光 （聞き手）JILIS出版部 編集長 小泉 真由子 （撮影）宇壽山 貴久子 この1年、過去の海外文献を調査していたという高木浩光さん。これまでの研究の一部は情報法制レポート創刊号の特集として掲載されましたが、高木さんに言わせると「あれはまだ序の口」とのこと。本日お伺いする内容は近々高木さん自身が論文にされる予定とのことですが、まだ時間がかかりそうということで、急ぎ、インタビューとしてお話しいただくことになりました。なお、このインタビューは大変長くなっております。ぜひ、最後までお付き合いいただければと思いますが、時間のない方は、目次を参照していただき、気になるトピックからお読みください。 —— 今日は、高木さんがどうしても今すぐみなさんに伝えたいことがあるとのことで、インタビューでお話を聞くことになりました。 高木： はい、よろしくお願いします。話はと
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GA4は進化を遂げているさなかにあり、扱う難易度も格段に高まっていることもあって、急いで導入することをためらっているケースが多いようです。GA4は、今までのGAのバージョンアップとはまったく異なります。なるべく早くGA4を導入するべきだと考える3つの理由があります。 ただし、GA4のデフォルト設定のままにしてくと、役立つ分析ができないどころか、不完全なゴミデータが増えるだけです。全面的に導入する前の段階であっても、将来に後悔しないよう、今すぐ取り組んでおきたいGA4の設定とその理由について具体的に紹介します。 （その1）GAのサンセットは来年にやってくる?! GA4は、Googleアナリティクス（GA）のこれまでのバージョンアップとは異なり、別ツールとして考えた方が良いほど、大きく変わりました。データの保持の仕方も根本的に変わっています。GAの普及率を考えると、この2つのツールを稼働させて
Lyra is an interactive environment that enables custom visualization design without writing any code. Graphical “marks” can be bound to data fields using property drop zones; dynamically positioned using connectors; and directly moved, rotated, and resized using handles. Lyra also provides a data pipeline interface for iterative visual specification of data transformations and layout algorithms. L
コラムカテゴリー ご報告／ご連絡(34)アクセス解析（技術系）(6)ツール／技術動向(77)ビジネス／戦略論(46)メールマーケティング(4)リードナーチャリング関連(64)体験設計(7)定義／サイトKPI／行動解析(115)意見／考え方(79)海外マーケティング動向(15)組織／体制論(18)言葉／用語(2)訪問先／マーケ論(137) 執筆者 上島千鶴 CEO / Strategic Consultantニコライ Technical Engineerアンリ Marketing Consultantピーター Communication PlannerNexal広報 PR みなさん、こんにちは！ ニコライです。 今回はWebサーバの生ログを使ってアクセス解析を行う場合の注意点をまとめてみました。我々Webアナリストがアクセス解析をする場合、お客様がお使いの解析ツールを使わせて頂くか（アカウン
電子情報通信学会「パターン認識とメディア理解研究会 (PRMU: Pattern Recognition and Media Understanding)」＠幕張メッセ国際会議場 で招待講演をしてきました。 「Mobageの大規模データマイニング」に関して、話しています。 Large Scale Data Mining of the Mobage Service - #PRMU 2011 #Mahout #Hadoop View more presentations from Koichi Hamada 2900万人以上の登録会員をかかえるモバイルソーシャルゲームプラットフォーム「Mobage」では、１日20億超の行動情報が蓄積されています。これらの大規模行動データを対象に、データマイニング・機械学習の各種方法論を適用することにより、隠された法則を解明・より良い解を導出し、迅速なサービス洗
今までテキスト処理などでワンライナーを使うときはperlを使っていた．Perlを先に覚えた身としてはawkやsedは過去の産物だと思い込んでいた．awkの方が簡潔に書けるケースに出くわしたことをきっかけにawkを勉強してみたら単な食わず嫌いだったことに気が付いたのでポイントをまとめてみる． なおプログラミング言語としてはAWKという表記が正しく (Aho, Weinberger, Kernighanの頭文字! ということだけは以前から知っていた)，オリジナル処理系のことをawkと呼ぶのだろうけれど，今回は処理系の違いは気にしないのでawk, nawk, gawkの違いは気にしないことにした．ていうか詳しく知らない． 「awkってなんぞ?」という方が対象読者．スクリプト言語と正規表現の基礎知識が少しでもあれば，たぶんすぐに使えるようになると思う．awkを一度でも使ったことがある人には新しい情
データインポート関連 Wikipediaの本文やページタイトルを含んだ情報をダウンロードできます。形式はSQLのダンプファイルやXMLです。 ダウンロードした情報を格納するテーブルの構成を説明してます。 Wikipediaに書かれているダウンロードデータの取り扱いにに関する説明ページ。 importDump.phpを使用したデータのインポート手順を解説しています。 jawiki-latest-pages-meta-current.xml.bz2をxml2sqlを使用してインポートする際の手順が書いてあります。 jawiki-latest-pages-meta-current.xml.bz2をxml2sqlを使用してインポートする際の手順が書いてあります。 データ利用関連 Hadoop使ってMapReduceでWikipediaのデータを取り扱っている人のページ。 tf-idfでpages-
Picture this. You're deeply engaged in one of the many free-to-play adventure games available online, when you decide to buy a bigger sword. It could be that you made the tactical decision to extend your armoury, or that you panicked when you spotted a gigantic dragon lumbering in your direction; you might not even know why you did it. You just fancied a bigger sword. But that action took you into
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テキストマイニングツール「見える化エンジン」のご紹介│テキストマイニング（アンケート分析・収集、コールログ分析、ブログ分析・収集、クチコミ分析）のソリューションカンパニー
調査データ（アクセス解析のみならず）の読み方を3つに総括すると
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 相変わらず、アメブロのページビュー議論が終わらないようなので、僕なりの総括をすると。原則はそんなに多くないんです（覚えられないし）。 ・一つの指標だけで考えない 技術も進歩するので、指標もいろいろなもので補完すべき。インターネット初期は、”ヒット数”も意味があったかもしれないが、今は無くなっている。しかし当時全く無意味だったかは断言できない。今もページビュー、滞在時間、セッション数、ユニークブラウザ数などなど様々な観点で数字をみて、サイトをよりよくするのに役立つ指標を使おう。 ・指標や
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