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ウェブアナリスト養成講座 第8回 ウェブマーケティング分析に必要な統計に行ってきました


この記事の所要時間: 312

ウェブアナリスト養成講座 第8回 ウェブマーケティング分析に必要な統計に行ってきました



アクセス解析イニシアチブにて行われた
ウェブアナリスト養成講座
第8回 ウェブマーケティング分析に必要な統計に行ってきました


講師は、アクセス解析イニシアチブ副代表でもある衣袋氏です






データを読み取る上で
騙されない、ウソを見抜けるようになること
データを作成する上で
真実を抽出するために数字の正しい解釈や仮説構築を行うための
データを準備できるようになることが
本セミナープログラムのゴールでした


データというのは読み取る方、作成する方にとって
いくらでも解釈の違いが生まれてしまう可能性があります。
データ自体に解釈が入り込むような表現をしてはいけないのですが
現実として、世の中にでているデータには
解釈がはいっている表現が多く存在します

Web解析をする者として
その解釈の入った表現をしているデータから
真実を見抜けるように、そのようなデータを作らないようにする必要があります


本セミナーでは
実例やデータの落とし穴から解析の定義などを通して
データ・リテラシーとして学ぶことができました

特に質問としてクイズが12問あり、頭をフル回転しなければならず
とても有意義なセミナーでありました



セミナー中に、特に大事だと感じた点を
レバレッジ・メモとしてまとめました



レバレッジ・メモ



・なぜデータに騙されるのか?
データは誰かが何らかの目的でつくっている。
その目的をはたすための「調査や集計、結果の利用」
もしくは目的を果たすために役立ちそうな「データの引用」


・調査のプロセスと考えられる誤差
①サンプリング
生じる誤差:標本誤差

②調査方法
③調査項目
④調査実施と集計
生じる誤差:測定誤差

⑤レポート
生じる誤差:計算誤差

精度、費用、期間などを総合的に考えて調査を行う。
調査結果との費用対効果がみあうことが大事。


・サンプル数と回収率
量より質が重要
サンプル数:規模を大きくすれば誤差は減る
回収率:回収率が低いと品質は極度に低下する


・解析する定義がツールによって違う
解析ツールは、何を取得して集計し、指標や言葉として表しているか。
解析ツールによって、集計方法も結果も違うので差は生まれる。
いつもあたりまえだと思っていた集計結果も
意外な計算方法からの算出もあるので
計算式で確かめることを心がける。


・ツールでの平均を見るときに気をつけること
サイトの中でロングテールは「べき分布」となる。
最頻値、中央値、平均値をデータ一覧から確認し
不必要であれば最頻値や外れ値を取り除く。
そのためにはツールの平均値だけを見ていくのではなく
定期的に分布を見ることも重要。


・ABテストの限界
結果としてわかること、どちらが優位だったのか。
量と質の問題から、ある程度の量がないと判断できない。
どのくらいの期間でやるかではなく、
どのくらいのデータをためて判断材料にするのか。


・ウェブ・ビーコン型とサーバー・ログ型の解析ツールの違い
・ウェブ・ビーコン型ログ解析
→キャッシュ計測可能

・サーバー・ログ型ログ解析
→クローラーbotの計測可能
→ファイル画像などの配信の計測可能
→サーバー負荷の計測可能
→データの所有権を保持


最後に、印象に残った一文



事業者はコンサルに騙されないように、
コンサルは正しい数字を読み事業者に正しく伝えれるように

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