ROI最大化と、意味ある出会いの創出を両立する。清潔感を演出」SNSで選ばれる美容情報のトレンド&2023年夏の予測インサイトインサイトの解像度が一気に上がる。メルペイと牛窪氏が調査から語る行動特性メディアプランニングニールセンの調査に見る消費者のメディア消費と購買行動の変化。SpringMMMへの関心の高まりにはCookie規制の影響が。ビジネスに取り入れる時のポイントを語る【特集】テレビ×マーケティング2023ROI最大化と、意味ある出会いの創出を両立する。最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。Dayデジタルを中心としたマーケティング情報の専門メディアである『MarkeZine』のネットワークを最大限に活かしたイベントです。Academyコミュニケーション環境の変化にあわせた、Webマーケティング戦略の基礎と新手法を、その分野の一流の講師陣から効率的に学んでいただけます。切り口から、次の一手を導き出す場を共創します。業界キーパーソンへの独自取材、注目テーマやトレンドを解説する特集など、オリジナルの最新マーケティング情報を毎月お届け。最新号プレミアム記事を読むMarkeZineプレミアム会員限定の記事を、毎営業日お届けします。プラス加入の方は、誌面がウェブでも読めます。MarkeZineプレミアム会員プレミアム記事が月額1,375円~で読み放題。BOOKS(マーケジン・ブックス)は、激動の時代を生き抜くビジネスパーソンに向けた、マーケティング分野の新しい定番書シリーズです。「チルアウトの湯」企画者に聞く、設計の裏側インサイトインサイトの解像度が一気に上がる。メディアプランニングニールセンの調査に見る消費者のメディア消費と購買行動の変化。SpringMMMへの関心の高まりにはCookie規制の影響が。ビジネスに取り入れる時のポイントを語る【特集】テレビ×マーケティング2023ROI最大化と、意味ある出会いの創出を両立する。業界キーパーソンへの独自取材、注目テーマやトレンドを解説する特集など、オリジナルの最新マーケティング情報を毎月お届け。BOOKS(マーケジン・ブックス)は、激動の時代を生き抜くビジネスパーソンに向けた、マーケティング分野の新しい定番書シリーズです。最終回では、大量にあるデータをグループ化してまとめて把握するコツを紹介していきます。欲張って単位が違うデータを同じ土俵にのせて分析する際の必須処理である、「基準化/標準化」についても触れていきます。通知いよいよ最終回!上手にデータをまとめてみよう本連載もいよいよ今回で最終回となりました。無骨なコンソール画面......。上手にデータをまとめることができれば、それぞれのグループの特徴を簡単に把握することができます。今回、ご紹介する分析は下記イメージとなります。行方向で集約するものです。上記のままのデータの持ち方では分析手法が適用できないため、今回は「ダミー変数」という、とっても役立つデータについても解説していきます。男性/女性といったそのままでは扱いの難しい名義変数/カテゴリカルデータ(前回記事)も分析の対象にできる優れものです。名前は胡散臭い感がありますが、使い勝手の良いイケテルヤツです。!Rは「パッケージ」を活用することで、この「ダミー変数」をサックリ作成できます。皆さんと共有していきたいと思います。今回は少し欲張って単位が違っていたり、平均が異なっているデータを扱う時に必須の処理「基準化/標準化」についても触れていきます。ダミー変数って何やねん......?さて、まずは今回のサンプルデータですが前回と同様コチラを使います。Rの中でこれらのデータがどう扱われているのかまず確認してみましょう。例のごとくRにデータを読み込みます。sample1<-read.csv("c:/data/CV_data.csv")R上で各変数がどのように扱われているかを確認します。str(sample1)順に見ていきましょう。ID、CV、AGE、SEX、ADという変数名が並んでいますね。Factor?......intは前回の量的変数であることを示しています。Factorは質的変数/カテゴリカルデータです。数値は下記の通りとなっています。levels※この場合のlevelsは「水準」なんて言ったりします。含まれる質的変数の種類(=水準数)を表していますね。R上でそれぞれの変数がどう認識されているかが確認できました。このままのデータの持ち方では今回の分析手法を適用できないのです。こんな格好のデータを、、、こんな風にできると質的変数も量的変数として扱うことができるようになります(ドヤッこれら0,1のデータをダミー変数と呼びます。データ分析におけるお作法みたいなものなので、覚えていると役立ちますよ!でも扱う変数の数が巨大になってくると、水準数ごとにダミー変数を作成するのもなかなか大変な作業になっちゃいます。ここで役に立つパッケージがこちらです。caretggplot2このパッケージは予測モデルを構築する際に役立つモデルやデータを簡単に選択できる機能が含まれています。前回までにご紹介したggplot2も合わせて読み込みます。第4回でご紹介したように同パッケージをインストールしましょう。これで使用可能になります。全ての質的変数を対象とすることを意味します。data=sample1......対象とするデータはsample1ですよ!の意味です。2行目は1行目で作成したtmpを使って、sample1の質的変数をダミー変数に変換して、sample1.dummyに格納します。意図通り加工できているか確認しましょう。2015年2月10日「3つ」覚えて分析から視覚化まで即実践!Rでできるデータ分析講座開催Rをインストールしたが、無骨なUIに「今日はこのへんで......」と、そっと閉じてしまった方にオススメです!本講座では実機を使って「できるだけわかりやすく」グラフ化&データ分析をワークショップ形式で簡単に身に付けることができます。ログインアクセスランキング1ゼネラリストとスペシャリスト、どっちがいい?それぞれのマーケターに求められるスキルや適性とは2ROI最大化と、意味ある出会いの創出を両立する。1ゼネラリストとスペシャリスト、どっちがいい?それぞれのマーケターに求められるスキルや適性とは2ROI最大化と、意味ある出会いの創出を両立する。受けた・おもしろかった本」編5注目の日本版Cookie規制が間近。1ゼネラリストとスペシャリスト、どっちがいい?それぞれのマーケターに求められるスキルや適性とは2ROI最大化と、意味ある出会いの創出を両立する。受けた・おもしろかった本」編5注目の日本版Cookie規制が間近。プラス加入の方は、誌面がウェブでも読めます誌面を読むMarkeZineプレミアム会員プレミアム記事が月額1,375円~で読み放題。受けた・おもしろかった本」編5注目の日本版Cookie規制が間近。Z世代のインサイトにまつわる4つのカギデジタルを中心とした広告/マーケティングの最新動向を発信するマーケティング専門メディアです。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。