データ分析

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エリア戦略の最適化:地図データで可視化する「売れる地域」と「儲かる地域」の相関 〜Tableauマップとダッシュボードアクションによるインタラクティブ分析〜

1. プロジェクトの概要ビジネスの現場では、「何が売れているか」だけでなく「どこで売れているか(地域戦略)」が重要です。しかし、表形式のデータだけでは地理的な偏りや隣接地域との関係は見えてきません。本プロジェクトでは、アイオワ州の酒類販売デ...
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売上最大化の鍵を探せ:SQLとTableauによる「4象限ポートフォリオ分析」実践 〜アイオワ州リカーセールスデータから導く「稼ぎ頭」商品〜

1. はじめに:なぜ「売上」だけでは不十分なのか前回のプロジェクトでは「時系列トレンド」を分析しましたが、ビジネスの現場では「売上が高い商品」が必ずしも「会社の利益に貢献している商品」とは限りません。本プロジェクトでは、「売上(Volume...
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データドリブンな技術投資:2,300万行データに基づくR/Pythonの勢いを可視化するTableauダッシュボード

1. はじめに:なぜTableauが必要なのか(BIツールの役割)Week 2の復習: BigQueryで2,300万行のデータを高度なSQLで集計し、年別の質問数を抽出した。課題と解決: 集計された数字は正確だが、意思決定者が瞬時にトレン...
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2,300万行データから見る技術トレンドの真実:BigQuery/SQLによるRとPythonの質問数分析

1. はじめに:分析の動機とツールの選定(論理的思考力)1.1. なぜRとPythonのトレンドを追うのかデータ分析市場の二大巨頭であるRとPythonの勢いを定量的に把握し、将来的な技術投資の意思決定(例:どちらの言語を学ぶか、採用するか...
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表計算ソフトによるデータクリーニングと基礎分析

ダミーデータによる分析の復習課題背景: 「食品価格高騰の中、消費者はどう動いているか? PB商品へのシフトを検証する」使用データとプロセス:取得した生データには不要な空白が含まれていたため、TRIM関数で正規化を実施 商品マスタとVLOOK...
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Divvy シェアサイクルデータ分析プロジェクトまとめ

Divvy(シカゴのシェアサイクル)データを用いた分析プロセスのまとめ1.プロジェクトの目的会員(Member)と非会員(Casual)の利用パターンの違いを明らかにし、非会員を会員へ転換するためのマーケティング戦略につながる洞察を得る。2...
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アボカドのデータセット  R言語復習

R言語を使った分析の復習フェーズ 1: データの準備と読み込みフェーズ 2: データクリーニングと整形フェーズ 3: データ集計と加工 (dplyr)フェーズ 4: ビジュアライゼーション (ggplot2)R言語のコンソールペインをそのま...
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曜日別の歩数の分析