noteの記事1年間分をTableauで分析して見える化したよ。
わたしのnoteの全体としてのデータ
分析方法
🟧🟩🟪ビジネス インテリジェンス (BI) ツール:
データドリブンの成功の鍵
🟨概要:
デジタル時代において、企業はデータに大きく依存しています。Tableau などの BI ツールは、データ分析と視覚化において重要な役割を果たし、情報に基づいた意思決定を支援します。
🟫 Tableau の影響:
20 年以上にわたって BI のリーダーとして活躍してきた Tableau は、現在 Salesforce の一部となり、データ分析と視覚化を変革することで有名です。
🟩 Tableau を使用したデータ分析: 主要な手順
データの準備: Tableau Prep Builder は、生データをクリーンアップして整理し、分析の準備が整っていることを確認するために使用されます。
分析と視覚化:ユーザーは準備されたデータを Tableau に接続し、インタラクティブなダッシュボードと視覚的なレポートを作成します。
データの設計: Tableau でデータ型とレイアウトを操作すると、より深い洞察が得られます。
反復プロセス:試行錯誤による探索と改良により、より正確な分析が可能になります。
インサイトの共有: Tableau の共有機能は、組織内のコラボレーションと透明性を強化します。
🟥 BI ツールを使用する利点:
情報に基づいた意思決定: BI ツールは、推測に頼らず、確かなデータを使用した意思決定をサポートします。
効率:データ分析プロセスを合理化し、時間とリソースを節約します。
視覚化の強化:インタラクティブで視覚的に魅力的なダッシュボードにより、複雑なデータが理解しやすくなります。
コラボレーション: BI ツールの共有機能により、チームワークと目標の調整が促進されます。
スケーラビリティと柔軟性: BI ツールは、さまざまなデータ量と分析ニーズに対応し、多様な洞察を提供します。
Tableauで処理した結果
Visually Engaging CO による簡単な説明
🟩🟪🟨 以下は、Tableauシートの説明を絵文字を活用して階層化したものです。
📊 シート概要:
🎯 目的: データを多角的に分析・可視化。
📈 内容: 'スキ'の回数と'ビュー頻度'ログの合計。
🖌️ マークの特徴:
🔺 種類: 形。
⚖️ 積み重ね: なし。
📚 シェルフ（棚）の配置:
📉 横軸: ビュー頻度。
📊 縦軸: スキの数。
🔄 フィルター: クラスター(3)。
🎨 色: 日数によって変化。
📏 大きさ: ビュー頻度ログの合計に基づく。
📐 クラスター分け:
🏷️ クラスター: 1, 2, 3の3つのグループ。
📈 計測値:
🔢 ビュー頻度合計: 0.00〜33.71 ('ビュー'÷'日数')。
📊 ビュー頻度ログ合計: -5.900〜3.518 (数学的計算)。
🔢 スキ合計: 0〜9。
簡単な考察
ビュー（閲覧）の頻度がこの1年により、1か月、1週間の方が高い。
最もビューの頻度が高い記事は、他の記事と比べると異なったデータに見える。文学的な表現で言うと、頭一つ飛びぬけている。
年度末に異なった方法でぶんせきしてみたい。
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