できる100の新法則 Tableau タブロー ビジュアルWeb分析 - データを収益に変えるマーケターの武器

著者名：木田和廣/できるシリーズ編集部

インプレス（2016/09発売）

• ISBN：9784844380870

内容説明

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。先進的BIツール「Tableau」（タブロー）の入門＆実践書。Googleアナリティクス、リスティング広告、Google Search Console、社内の売上表や目標値などのExcel/CSVファイルを「データソース」とし、大量のデータを高速かつ柔軟に「ビジュアライズ」できるTableau。トップレベルのWeb解析コンサルタントとして活躍する筆者が、日々蓄積されるWebサイトや広告、SEOのデータから意味のある知見を引き出すとともに、組織を動かし、アクション（施策）につなげ、成果を伸ばしていくテクニックとノウハウを紹介します。

目次

表紙
著者プロフィール／読者特典
まえがき
本書の読み方
ビジュアライズダイジェスト
序章　BIツールとTableauの基礎知識
基本1　Webマーケターを取り巻く環境とTableauの役割を理解する
基本2　Tableauの製品構成とライセンスについて理解する
コラム　WebマーケターにとってのTableauとは？
第1章　データソースへの接続と結合・抽出
1　Tableauから接続できるデータソースについて理解する
2　ExcelやCSVのデータを正しく取得する方法を理解する
3　クロス集計表のExcelファイルは複数列を1列にまとめる
4　Excelファイルの余計な行や空白行は接続時に除去する
5　共通の列を持つ複数の表は結合してから取り込む
6　時系列データのファイルはユニオンで行を追加する
7　異なるデータソースは共通項目を作ってブレンドする
8　Googleアナリティクスへの接続時は分析目的を意識する
9　複数サイトの同時分析ではディメンションを一致させる
10　Googleスプレッドシートはアドオンと併せて活用する
11　クラウド大規模DBに格納したビッグデータを可視化する
12　リスティング広告の分析にはファイル接続を活用する
13　整形済みのデータソースを再利用して準備を効率化する
14　必要なデータを抽出してビジュアライズを高速化する
15　リアルタイムな分析でのデータ量を削減する
16　レポートの開始日は年度や営業日に合わせる
コラム　Garbage in, garbage out.
第2章　ディメンションとメジャーの整形
17　データの項目名は誰でもわかる名前にする
18　同じ種類のデータはまとめて一覧性を高める
19　数値のディメンションを指標として活用する
20　ディメンション内の冗長な項目名には別名を付ける
21　チャネルや地域は階層化してドリルダウンを実現する
22　都道府県のデータは地図での可視化に活用する
23　2つのディメンションの掛け合わせは結合で実現する
24　文字列による分割で独立したディメンションを作成する
25　集計方法の違いによるメジャーの値の変化を理解する
26　メジャーの値には適切や単位や形式を設定する
27　細かいディメンション項目はグループ化して数を絞る
28　条件でまとめられる項目はセットで分類する
29　ヒストグラムはビンの調整で収まりのいい形に整える
30　注目させたいデータはフィルターで絞り込む
31　意図どおりにデータを見せる高度なフィルターを理解する
32　データの見え方を左右する連続と不連続を理解する
33　直帰率やコンバージョン率は計算式で正確な値を求める
34　ビジュアライズの障害となる不整形なデータに対処する
35　合目的なデータを作るさまざまな計算式を理解する
コラム　覚えておきたい正規表現
第3章　多彩な表現を使ったビジュアライズ
36　ビジュアライズの土台となるワークシートを理解する
37　日別セッション数の推移でグラフの基本を理解する
38　リスティング広告の主要指標で集計表の基本を理解する
39　影響度の高いセグメントはグラフを分割して見つける
40　複数の指標の変動は二重のグラフで表現する
41　グラフに標準偏差を重ねて異常値を明確にする
42　メディア別コンバージョン数で棒・円グラフの基本を理解する
43　階層化されたビューはひと手間かけて並べ替える
44　重要度の低い項目は除外してノイズを抑える
45　月別の推移を表すビューにはタイトルに「前月比」を付ける
46　増減や異常値の把握には色を最大限に活用する
47　注視させたい項目はハイライトで目立たせる
48　都道府県別コンバージョン率は地図の色分けで表現する
49　はっきりと区別したい色はパレットと段階を指定する
50　メディアの構成比は棒グラフの色分けで表現する
51　2つの階層での比較には並列棒グラフを活用する
52　日別セッション数の分布はヒストグラムで表現する
53　量と質の同時比較にはツリーマップを活用する
54　2つの指標の相関は散布図で検証する
55　相関の有無の検証は表現方法や傾向線で工夫する
56　セグメント別CVRの高低はハイライト表で理解する
57　売上貢献度の高い商品はパレート図で明らかにする
58　曜日別の指標のばらつきは箱ひげ図で分析する
59　上位○件や特定日の表示はパラメーターで実現する
60　ワークブックやシートには見やすい書式を設定する
61　ビューの外部利用にはExcel/PDF出力で対応する
コラム　表情の異なるマップを描ける「Mapbox」
第4章　ダッシュボードでの一覧化と共有
62　見やすいダッシュボードの要件を理解する
63　ダッシュボードの各要素は画面を有効活用して配置する
64　ダッシュボードのサイズは閲覧環境に合わせて定義する
65　ダッシュボードを補足する4つのオブジェクトを理解する
66　複数のシートを動的に絞り込むフィルターを用意する
67　キーワードやLPの分析にはページ確認用の仕掛けを作る
68　混み合ったビジュアライズはハイライトの工夫で見やすくする
69　流れで見せたいビューはストーリーとしてまとめる
70　ワークブックを共有する2つの方法を理解する
71　無償のリーダーアプリを社内共有に活用する
72　ブラウザーでアクセスできる分析環境を用意する
73　ビジュアライズの共有には閲覧ユーザーを作成する
74　パブリッシュ済みのデータはオンラインで手直しする
75　定期レポートはサーバーでの自動更新を設定する
76　常に「直近31日間」の表示で定期チェックを効率化する
コラム　時には使いたいチャーミングなビジュアル表現
第5章　知見を導く高度なビジュアライズ
77　月途中のアクションは指標の「累計」から判断する
78　実数と構成比を並べて正しい傾向を把握する
79　中期的な時系列データは移動平均で可視化する
80　ページビュー数の多い記事はランキングチャートで推移を見る
81　特定コンテンツのCV貢献度はセットで分けて比較する
82　目標への到達度はブレットグラフで表現する
83　目標の達成・未達はバーインバーチャートで描く
84　商品カテゴリ別の前月比は滝グラフで分析する
85　期間が重要なレポートでは日や月の切り替えを用意する
86　動的なセグメント選択で分析の切り口を増やす
87　多数の指標の相関は動的な散布図で網羅する
88　基準日からの成長率はファンチャートで求める
89　ユーザーの再訪問の傾向はコホート分析で検証する
コラム　Tableau 10から「クラスター分析」が標準機能に
第6章　成果の改善につながる分析アイデア
90　ページのタイトルと概要は「検索順位×CTR」で評価する
91　目的達成効率の高い導線は「2ページ目」から見つける
92　再訪を促す広告施策は「セッションの数」から判断する
93　ECサイトの弱点は「ビッグファネル」から探し出す
94　CVRが高まる「曜日×時間」はハイライト表で可視化する
95　コツコツとPVを稼ぐ記事は累計で正しく評価する
96　キャンペーンの運用履歴は時系列の散布図で明解にする
97　国別の自然検索流入は地図上の円グラフで表現する
98　リスティング広告のトレンドはスパークラインで一望する

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[yyhhyy]

Tableauの使い方とWebサイトアクセス解析の紹介、コーホート分析の説明まである。

2018/05/26

[ふぇたろ]

tableau 特有なファンクションについての説明もあるが、本書はどのようにビジュアライズするかの基本的な指南書。 BIツールの取っ掛かりとしては読むに越したことはないと感じた。中級以上の技（基本的から一歩抜けて自分の業務に当てはまるものを作る技）はこの本だけでは厳しいので別の解説書なりWebでトレーニングを受けたりチャレンジをやってみたりがよい 出版は2016年、2019年になってようやく世間でtableau の知名度が上がってきた、あと数年しない内に分析の必須ツールとなるだろうから、早めに学ぶのがいい

2020/02/27

[よみふりかけ]

会社でBI推進のミッション与えられましたが一人ぼっち。。。本だけでなく、カスタマーサポートにかなりお世話になってます。

2018/12/12