ドメイン取得後に、ウェブサイトとしてのコンテンツが提供されていないことを指します。

パークドメイン自体は悪いものではないのですが、ドメイン管理会社の広告が表示されていたり、インターネットユーザにとって利用価値のないページとして、Google から好まれません。

取得したドメインをサーバーに登録した後にコンテンツを提供せず、Google にパークドメインと分類されてしまうと、いざコンテンツをリリースした際、インデックスされるまでに一定の時間を要し、また、ドメイン移転後もパーキング状態が解除されるまで時間がかかります。

ドメインの変更時には注意を

ドメインを変更する場合など、一時的にでも新旧ドメインの両方に同一コンテンツを置くと、どちらかがミラーサイトとみなされる危険性があります。その場合、旧ドメインが検索エンジンからより評価されているため、新ドメインがミラーサイトと認識され、検索結果に表示されなくなります。

移転先の新ドメインをパークドメインとして Google に認識させないため、公開予定のアナウンスなどのコンテンツを掲載することをおすすめします。

アナリティクスプロパティの構成について

GA4プロパティは、ウェブサイトのみ、アプリのみ、あるいはウェブとアプリの両方を運営している、それぞれの方が利用可能です。この背景には、データストリームと呼ばれるGA4の新たなプロパティ機能を導入することで実現しています。

データ ストリームは GA4 プロパティの機能であり、ユーザーがお客様のビジネスと接触を持つさまざまな場所に 1 つのアナリティクス プロパティを関連付けることができます。たとえば、ウェブサイトとアプリの両方を持つ企業が、レポートとインサイトを 1 つのアナリティクス プロパティにまとめるためには、プラットフォームごとに別個のデータ ストリームが必要です。

一つのウェブサイトのみを運営している場合

１個のアナリティクスアカウント＞１個のGA4プロパティ＞ウェブサイト用の一つのデータストリーム

アプリをiOS用とAndroid用に提供している場合

1個のアナリティクスアカウント＞1個のGA4プロパティ＞Android用のアプリデータストリーム＋iOS用のアプリデータストリーム

ウェブサイトとiOS用及びAndroid用モバイルアプリの両方を持っている場合

1個のアナリティクスアカウント＞1個のGA4プロパティ＞Android用のアプリデータストリーム＋iOS用のアプリデータストリーム

Googleアナリティクス ユニバーサルアナリティクスプロパティを利用している場合

ウェブサイトを一つ運営している場合は、次のようになります。

1個のアナリティクスアカウント＞1個のUAプロパティ＋1個のGA4プロパティ＞ウェブサイト用に1個のGA4のウェブデータストリーム

Google Analytics 4 プロパティの設定方法

初めてGoogleアナリティクスを利用する場合

１．Googleアナリティクスのアカウントを開く
google.com/analyticsにアクセスしアカウントを開設します。

２．GA4プロパティを作成する
新規に制作するプロパティはデフォルトでGA4プロパティになります。

３．測定するプラットフォームごとにデータストリームを作成する
データストリームのプラットフォームを選択し、ウェブサイトの情報を入力します。

４．データ収集を有効にする
ウェブサイト

アプリ

従来のユニバーサル アナリティクス プロパティ（UA）を設定済み

従来のUAを利用している場合は、GA4と併存することが可能です。既存のプロパティに手を加えることなく追加できますが、UAのタグ付の方法によってGA4の設定方法が変わりますので注意が必要です。

Google Analytics の管理項目を開くと「プロパティ」の項目に「GA4設定アシスタント」が表示されています。まずは、このGA4設定アシスタントをクリックすると設定が始まります。

この後のタグ設置については以下のような説明がありますので、

サイトで gtag.jsタグを使用している場合は、[既存のタグを試用してデータ収集を有効にします] のオプションが表示されます。  ただし、ウェブサイト作成ツールや CMS（Wix など）、Google タグ マネージャーをご使用の場合、またはウェブサイトに設置したタグが analytics.jsである場合は、ウィザードによって既存のタグを再利用することはできません。ご自身でのタグ設置が必要となります（手順）。

アナリティクスヘルプより

設定の詳細は以下のリンクを参照ください。

Google アナリティクス 4 プロパティを追加する（アナリティクスを導入済みのサイトの場合）

https://support.google.com/analytics/answer/9744165

GA4プロパティの設定の確認

Googleアナリティクスアカウントにログインし、新しいGA4プロパティを開いて、データのレポートが始まっていることを確認できれば、完了です。

以上がプロパティの設定です。

GA４のIPアドレス除外設定方法

GA4を設定した際に、管理者等のアクセスを除外するためのIPアドレス除外設定は別途行う必要があるようです。
本項では、IPアドレスの除外設定方法（ウェブ版）をご紹介します。

左ペインにある管理ボタンからアクセスします。

１．管理画面の「データストリーム」を選択します。

２．ウェブ ストリームの詳細画面でタグ付けの詳細設定をクリックします。

３．Define internal traffic（内部トラフィックの定義）を選択します。

４．InTernal traffic rules作成ボタンをクリックします。

５．設定で必要項目を選択または入力します。

1. Rule name
   • わかりやすいルール名（例：自宅IP除外やMy IP addressなど）
2. traffic_type value
   • internal
3. Match type
   • IP address equals
4. Value
   • 除外したいIPアドレスを入力する。（What’s myIP address?から取得できます）

複数のIPアドレスを除外する場合は、Add conditionを押して、IPアドレスを追加入力します。ユニバーサルアナリティクスプロパティでは個別に設定する必要があったため、まとめて設定できる点は便利になりました。

６．管理画面−>データ設定−>データフィルタを選択します。

７．データフィルタの編集画面のフィルタの状態から「有効」を設定します。

８．現在の状態が有効になれば、完了です。

まとめ

Googleアナリティクス4プロパティは、ウェブとアプリを同じプロパティで計測することができます。ウェブとアプリのデータは、データストリームを設定することで測定が可能になります。また、GA4プロパティ設定後のタグ設置は、利用者の環境によって異なります。

Google Analytics 4プロパティはユニバーサルアナリティクスプロパティと独立しているため、IPアドレス除外設定を改めて行う必要があります。そして設定手順は、ウェブ ストリームで除外するIPアドレスを設定し、データ設定でフィルタを有効にする必要があります。

また、大きな変更点として「セッション」中心の計測から「ユーザー」を軸とした計測に変わりました。その他、機械学習を用いた予測機能、プライバシー重視のデータ収集機能が搭載されています。

なお、今までのユニバーサルアナリティクスプロパティとの互換性はなく、新たにデータを蓄積する必要があります。

Google Analytics 4 プロパティの特徴

新しいGoogleアナリティクスプロパティの特徴は、Googleの公式ブログより参照させていただきました。

機械学習を用いた予測が可能に

新しい Google アナリティクスでは、Google の機械学習モデルを利用し、ユーザーのニーズの高まりを受けて製品の需要が高まっている時など、データに重要な傾向が現れたときに自動的に通知を受け取ることができます。さらに、顧客が取り得る行動の予測も可能です。たとえば、離脱の可能性を算出することで、マーケティング予算に余裕がないときに、顧客維持により効率よく資金を投じることができます。今後も引き続き、特定の顧客グループから獲得できる収益の推定値など、新しい予測指標を追加していきます。こうした機能を利用してオーディエンスを作成することで、より有望度の高い顧客に働きかけたり、分析を実行して、なぜ特定の顧客の予想支出額が他の顧客より多いのかを突き止めたりすることができます。これにより、成果向上につながる対策を実行できます。

アプリとウェブをまたいで測定可能に

アプリ内とウェブ上での YouTube エンゲージ ビュー経由のコンバージョン データをレポートに表示できます。YouTube の動画ビュー経由と、Google とそれ以外の有料チャネル経由、オーガニック チャネル（ Google 検索、ソーシャル、メールなど）経由のコンバージョンのデータを並べて表示すれば、あらゆるマーケティング活動の効果を総体的に把握することができます。

顧客接点をより包括的に把握

デバイス別やプラットフォーム別の分断されたデータではなく、顧客中心のデータを測定できます。マーケティング担当者が指定したユーザー ID や、広告のパーソナライズを有効にしているユーザーから取得した Google 独自のシグナルなど、複数の ID 空間を使用して顧客との接点をより包括的に把握できます。たとえば、ウェブ上の広告から広告主様の商品やサービスのことを知り、その後アプリをインストールしてアプリ内で購入に至った顧客がいるかどうかを把握できます。

また、ユーザー獲得からコンバージョン、顧客維持までのライフサイクル全体にわたって、顧客情報をより詳しく確認できます。関心のあるカスタマー ジャーニーの段階に応じてマーケティング インサイトを簡単に確認できるようにしました。たとえば、ユーザー獲得レポートで新規顧客を呼び込んでいるチャネルを確認してから、エンゲージメントや維持率のレポートで、顧客の行動や、コンバージョン後も関心が持続しているかどうかを把握することができます。

モデリング機能の導入予定

柔軟な測定手法に加え、今後はデータの不足を補うモデリング機能が導入される予定です。つまり、パンデミックからの回復期にも、見通しのつきにくいその後の世界でも、Google アナリティクスを活用して効果的にマーケティングの成果を測定し、顧客のニーズに応えることができます。

GA４の９つのポイント

GA4プロパティの設定が完了すると表示されるチュートリアルに沿ってご紹介します。

１．アプリとウェブサイトのユーザーを同時に確認できる

以下は、デモアカウントのFlood−it！のGA4画面です。ウェブに加えAndroid、iOSのデータも合わせて表示されています。

アプリとウェブを一緒に運営しているような企業には非常に役立つ機能だと思います。

２．レポートは、リアルタイム、ライフサイクル、ユーザー、イベント、探索に分類

リアルタイムレポート

リアルタイムレポートでは、発生しているアクティビティに対し、5秒〜30秒前に発生したイベントが表示されます。このレポートでできることは次のとおりです。

そして、レポート内容が大幅に刷新されています。

今までのプロパティは、「ユーザー」「セッション」「ページビュー」という考え方で設計されていましたが、「ユーザー」と「イベント」の２つの考え方になります。

ライフサイクル
集客、エンゲージメント、収益化、維持率

ユーザー
ユーザー属性、テクノロジー

イベント
コンバージョン、イベント

探索
分析

ページごとの計測も「イベント」に含められます。その他、オーディエンスのセグメントを作成できる機能も追加され、使いごたえがあるツールになっています。

ユニバーサルアナリティクスでなれている方は、最初は戸惑うかもしれません。

３．レポートはカード形式で構成

レポートがシンプルになりました。ビジネスに関する一つのインサイトの大まかなスナップショットを概要カードで表現する様になりました。更に詳しく知りたい場合は、概要カード下部にあるリンクをクリックすれば、更に詳しいレポートを見ることができます。この機能により柔軟性が向上し、より詳細なインサイトを得ることが可能となりました。

４．検索欄からインタラクティブにレポートの確認が可能

例えば、検索欄に「最も使われているデバイスは何ですか」と入力すると次の画像のようにユーザーで上位のデバイスモデルをレコメンドしてくれます。

疑問に対してすぐに結果が表示される超便利機能です。おすすめです。

主な検索機能

インスタント検索で回答を得る

アナリティクス データに関して確認したい情報を、即座に入手することができます。検索を行う際は、指標、ディメンション、期間を具体的に指定すると、目的の回答が得られます。

たとえば、「米国での先週のコンバージョン数」を検索すると、検索パネルに結果が表示されます。検索結果を選択すると、詳細が表示されます。

レポート、管理ページ、インサイトを検索する

レポートの名前やレポートに関連するキーワードを入力します。内容を確認したいディメンションや指標を入力すると、そのディメンションや指標を含むレポートのリストが表示されます。たとえば、「コンバージョン」と入力し始めると、コンバージョンに関するレポートが表示されます。

「先週のモバイル ユーザー」のように、さらに詳しいデータを検索することもできます。

また、複数の期間で比較することも可能です。たとえば、「昨年と比較した前月の新規ユーザー」と検索すると、前月（9 月 1～30 日など）の「新規ユーザー」指標を前年同月と比較したレポートが表示されます。

アカウントまたはプロパティの設定を検索する

設定情報を検索するには、「アカウント ID」、「プロパティ ID」、「測定 ID」などの検索キーワードを入力します。

ヘルプコンテンツを検索する

アナリティクスのヘルプが必要な場合は、質問の内容（「ウェブ ストリームを追加」など）を入力します。

５．様々なコンバージョンをイベントに集約

GA4からはセッションベ中心の計測からイベントへ概念の変更が行われました。イベントに関する詳細は、以下のGoogle アナリティクス ヘルプが役立ちます。

[GA4] About events - Analytics Help

Events are triggered as users interact with your site or appIf you're migrating from Universal Analytics, read this migration guide instead. The data you see in...

support.google.com

６．ビジュアライズを利用し多目的な分析が可能

ディメンションの掛け合わせや様々なグラフを用いて高度な分析が可能になりました。

概要カードや詳細レポートで見つからないインサイトを探している場合は、分析機能を利用すればより詳細な分析が可能となります。使い方も簡単で、「ディメンション」と「指標」をドラッグ＆ドロップするクロス集計が基本となります。

そして、インサイト導き出すために、データのフィルタリングやセグメント機能、並べ替えやリファクタリングを素早く簡単に利用でき、思考を止めることなくシームレスな分析が可能となりました。

くわえて、関心領域のデータセットが見つかれば、Googleアナリティクスのセグメントまたはオーディエンスとして、データセットをエクスポートできます。ダウンロードできるファイル形式を次に示しめします。エクスポートしたデータをTableauやPowerBIなどで使用することも可能です。

ダウンロードできるファイル形式

• Googleスプレッドシート
• TSV
• CSV
• PDF

その他、共有機能も強化されており、組織内で分析結果を素早く共有することも可能です。

７．オーディエンスのセグメント作成が可能に

オーディエンスを使用すると、ビジネスの目的に合わせてユーザーをセグメント化できます。ディメンション、指標、イベントに基づいて、どのようなセグメントも自由に作成可能です。

[GA4] オーディエンスの作成、編集、アーカイブ - アナリティクス ヘルプ

この記事では、ウェブサイトやアプリ向けのオーディエンスを作成する方法を解説します。作成したオーディエンスは、アナリティクスのレポート

support.google.com

８．Googleのサービス間の連携も可能

現在、リンク可能なサービスは次のようです。残念ながら、Adsenseへのリンクはまだ設定されていないようです。

９．従来どおりヘルプも準備されています。

進化したGA4プロパティは、従来のユニバーサルアナリティクスとの互換性はないため、データ蓄積の目的だけでも導入をおすすめします。

日本企業では会計年度の始まりが4月の場合が多いと思います。Tableauの日付表示のデフォルトは1月始まりのため、年度表示する方法をご紹介します。

Tableauでの年度表示方法

①データソースの会計年度を設定する

データペインのデータソース表示領域を「右クリック」します。右クリック後、表示される「日付のプロパティ」を選択します。

日付のプロパティで会計年度月を指定します。

②日付ディメンション毎に会計年度開始月を設定する。

ペインの日付ディメンションを右クリックし、規定のプロパティ＞会計年度の開始＞データソース（①で設定した月）または、表示される月で4月を選択すれば完了です。

年度が1年ずれてしまう場合の対処法

今回、練習用にスーパーストアのサンプルデータを用いています。使わせていただいたデータの日付の範囲は、2017年1月1日〜2020年12月31日となります。

この場合、4月始まりの年度表示を行った場合「2016年度1月1日〜2020年度12月31日」と表示される必要があります。

しかし、Tableauでは次のように、1年度分足された表示がされる場合があります。この場合の対処法をご紹介します。

計算フィールドで1年度分を減算する

計算フィールドを起動させ、指定する日付に対して「DATEADD」関数で1年度分差し引くことで、問題が解決できます。

作成した年度表示用の計算フィールドに対して、本コンテンツの冒頭で紹介した「Tableauでの年度表示方法」を再度行うと完成です。

データセット毎に設定が必要ですが、簡単な設定で表示方法を変更できるので、覚えておくと格段に作業効率が上がります。

このコンテンツでは、Google タグマネージャー（GTM）を利用し、Google Analyticsで計測する方法をご紹介します。

Google タグマネージャー（GTM）でページのスクロール率を設定する

Google タグマネージャーでの設定の手順は、「変数」の設定->「トリガー」の設定->「タグ」の設定->公開の順で行います。

Google タグマネージャーで変数を設定する

タグマネージャーの「変数」->「設定」->「スクロール」「可視性」（以下の画像を参照）を選択してください。

これで変数の設定は完了です。

Google タグマネージャーのトリガーを設定する

タグマネージャーのトリガーの新規作成を行います。

次の画面になったらトリガーの設定をクリックし、トリガーのタイプを選択します。

トリガーのタイプの選択で「スクロール距離」をクリックします。

トリガーの設定画面が開いたら各項目の設定を行います。

縦方向スクロール距離：ページ内をどれくらい下に進んだかを測定します。

横方向スクロール距離：ページ内を右にどれくらい進んだかを測定します。

割合・ピクセル：読み込まれたページの高さ又は幅に対する割合・ピクセル数を「整数」で入力します。複数入力する場合は、「カンマ区切り」で入力します。なお、上記画像のように「10,25,50,75,90」と入力した場合、一番下までスクロールすると10%：1回、25%：1回、50%：1回、75%：1回、90%：1回の計5回のタグが配信されます。

次のときにこのトリガーを有効化する
デフォルトで設定されている、「ウィンドウの読み取り（gtm.lode）」を選択します。

このトリガーの発生場所
・すべてのページ
・一部のページ：一部のページを選択すると、ページやパス単位で計測することも可能です。

設定が完了したら、「保存」をクリックします。

Google タグマネージャーのタグを設定する

タグ項目から「新規」を選択し、以下の画像が表示されたらトリガーを選択します。

前項で設定したトリガー（ここではスクロール率）を選択します。

次にタグの設定をクリックし、「タグタイプ」を選択します。ここでは、Google アナリティクス：ユニバーサル アナリティクスを選択します。

タグの詳細を設定を行います。

トラッキングタイプ：イベント

イベントトラッキングパラメーター
カテゴリ：Google アナリティクスに表示したい名称を設定します。
アクション：{{Page Path}}
ラベル：{{Scroll Depth Threshold}}

非インタラクションヒット：真
デフォルトでは、「偽」になっています。この項目は、直帰率に影響する項目で、「偽」にするとタグが発火した場合は直帰とみなされなくなります。この点を考慮して、「真」又は「偽」を選択します。

Google アナリティクス設定
変数を設定している場合は、変数から選択します。それ以外は、「このタグでオーバーライド設定を有効にする」にチェックし、Google アナリティクス：ユニバーサル アナリティクスのトラッキングIDを入力します。

Google タグマネージャーのプレビューでタグの配信を確認し公開する

タグマネージャーのプレビュー機能を用いてタグの発火を確認します。正常に発火しているようであれば、公開ボタンを押せば設定完了です。

タグマネージャーのプレビュー機能の使い方詳細は次を参照ください。

コンテナのプレビューとデバッグ - タグ マネージャー ヘルプ

support.google.com

Tableauは多機能であるがゆえにその習得には多くの知識と経験が必要になります。どのようなことから取り組めばよいのか迷っている方は、Tableauの資格試験「Desktop Certid Associate」の試験範囲から取り組むのはいかがでしょうか。

Desktop Certied Associate とは

Desktop Certied AssociateはTableau社が実施している認定試験の一つです。試験内容は、Tableau資格のうち中級レベルと位置づけられる内容が用意されており、Tableauを使いこなす上ではまずは知っておきたい知識レベルと言えます。

次からは、2020年1月現在のDesktop Certied Associate 試験ガイドより引用した内容です。また、試験範囲と関連しそうなヘルプや当サイト内のリンクをつけさせていただきました。学習の補助的なものになりますが、役立てば何よりです。

対象者

試験は、Tableau Desktop の機能を幅広く理解しており、5 か月以上の使用経験がある方を対象としています。 この試験に前提条件はありません。学習方法は人によって異なり、Tableau Desktop の日々の用途もさまざまです。推奨する 学習用リソースと製品に関する経験は目安であり、必須条件ではありません。

試験の形式

• 試験時間: 2 時間 (オンライン試験のセットアップにかかる時間は別途考慮してください)
• 合格基準: 正答率 75%
• 問題数: 36 得点: 自動計算。
• 配点は問題の種類によって異なり、実技問題の配点が高くなっています。
• 設問形式: 択一、複数解答、正誤、実技
• 提供言語: 英語、日本語、中国語 (簡体字)、ドイツ語、フランス語、ポルトガル語 (ブラジル)、スペイン語 (インターナショナル)
• プラットフォーム: Tableau Desktop が用意された Windows 仮想マシン

（2020年1月現在　Desktop Certied Associate 試験ガイドより）

基礎知識

名称・用語の理解

ワークスペース−Tableau ワークスペース

• データペイン内の用語
  • [データ] ペイン内のデータ フィールドの操作
  • [データ] ペイン内のデータ ソースの操作
• アナリティクスペイン内の用語−高度な分析のビューへの適用 ([アナリティクス] ペイン)
• シェルフとカードの用語−シェルフとカードの参照
• ビュー内の用語−ビューの各部分

評価するスキル

データ接続（17%）

• Tableau Server に接続する−Tableau Server または Tableau Online を使用したデータへの接続
• 接続オプションを説明する−データへの接続
• 異なるデータソースタイプに接続する−サポートされるコネクタ
• 1 つおよび複数のデータベースから表を結合する−データの結合
• 分析のためにデータを準備する
  • ブレンディング−データのブレンド
  • メタデータグリッド−[データ ソース] ページ
  • ピボット−ピボット データ ([列] から [行])
  • ユニオン−データのユニオン作成
  • データインタープリター −データインタープリターの役割
• 抽出の形式と機能を説明する−データの抽出
• 複数の表で抽出を作成する
• ブレンド、結合、およびクロスデータベース結合に関する パフォーマンス上の考慮事項を説明する
• 自動分割とカスタム分割を使用する−フィールドを複数フィールドに分割

データの構成と簡素化（10%）

• データのフィルター−データ ソースからデータをフィルターする
• データの並べ替え−データの並べ替え
• グループの作成−データのグループ化
• 階層の作成−階層の作成
• セットの作成−セットの作成

フィールドとチャートのタイプ （15%）

• メジャーとディメンションの違いを説明する−ディメンションとメジャー、青と緑
• 不連続フィールドと連続フィールドの違いを説明する−連続と不連続(Continuous and Discrete)
• Tableau 生成フィールドの使用方法を説明する−Tableau で計算フィールドを使って作業するためのヒント
• 以下を作成する方法とその使用場面を理解する−データ ビューで一般的なグラフ タイプを構築する
  • ヒストグラム
  • ヒートマップ−ハイライト表またはヒート マップを作成する、密度マークを使用した構築 (ヒートマップ)
  • ツリーマップ−ツリーマップの作成
  • ブレットグラフ
  • 複合軸グラフ
  • 二重軸グラフ
  • 散布図
  • クロス集計
  • Bar in Bar グラフ
  • 箱ひげ図
• タイトル、キャプション、およびツールヒントを効果的に使用する−タイトル、キャプション、ツールヒントおよび凡例の書式設定
• 軸を編集する−軸の編集
• マークラベルと注釈を使用する−マーク ラベルの表示、非表示、および書式設定、注釈の追加

計算（18%）

• 文字列操作と日付計算−文字列関数、日付関数
• 簡易表計算の作成−簡易表計算
• 詳細レベル (LOD) 表現の使用−Tableau での詳細レベルの式の作成
• さまざまなタイプの LOD 表現の説明
• アドホック計算の使用−アドホック計算
• 集計オプションの操作−Tableau でのデータ集計
• 論理ステートメントの作成−論理関数
• 算術計算の作成−演算子の構文
• 総計と小計の作成−ビジュアライゼーションでの合計の表示
• 結合句における計算の使用

マッピング（13%）

• 次の機能を使用してマップをナビゲーションする
  • パンとズーム−ビューのズームとパン、マークの選択
  • フィルター
  • マップレイヤー
  • 地域区分のカスタマイズ
  • 投げ縄選択と円形選択
  • 地理検索
• Tableau で場所を修正する−不明な場所またはあいまいな場所の編集
• カスタムジオコーデイングをインポートおよび管理する−Tableau が認識しない場所をジオコーディングし、マップ上にプロットする
• 背景イメージマップを使用する−ビューで背景イメージを使用する
• 空間ファイルに接続する−空間ファイルから Tableau マップを作成する
• ヒートマップを作成する

分析（15%）

• • ビジュアル分析で以下を使用する
  • リファレンスライン−リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス
  • リファレンスバンド
  • 傾向線−ビジュアライゼーションへの傾向線の追加
  • 傾向モデル−傾向線モデル タイプ
  • 予測−予測、Tableau の予測のしくみ、予測の作成、予測モデリング
  • ドラッグ & ドロップ分析
  • 箱ヒゲ図
  • リファレンス分布
  • 統計サマリーカード−サマリー カード
  • インスタント分析
  • データハイライター−ハイライト アクション

ダッシュボード（12%）

• ダッシュボードおよびストーリーを構築する−ダッシュボードの作成、ストーリーの作成
• ダッシュボードアクションを作成する−アクションとダッシュボード
• デバイスでの表示を考慮してダッシュボードをデザインする−異なるデバイス タイプのダッシュボード レイアウトの作成
• デバイスでの表示に関するビジュアルベストプラクティス を使用する−ビジュアルベストプラクティス
• パブリッシュと共有のオプションを説明する

漠然と学習するより、範囲を決めて取り組むことで効率的にスキルを習得する事ができます。頑張りましょう！！

PCやスマホのウェブブラウザだけで画像圧縮・リサイズを可能としたGoogle Chrome Labs発のWEBアプリです。無料で使えます。

Squooshとは

「Squoosh」は、PCやスマホで様々なブラウザで動作するPWA（Progressive Web App）であり、ネイティブアプリと同じ感覚で利用できるのが特徴です。つまり、アプリをインストールしなくてもウェブブラウザ上で、ネイティブアプリと同じ事ができるということ。

そして、高圧縮のJPEG／PNGファイルを出力するだけでなく、次世代画像フォーマットのWebPファイルにも変換可能というスグレモノです。さらには、無料で利用することができます。

動作確認できたブラウザ
Chrome（推奨）、Safari、Edge、Firefox

GoogleはUX向上のために2021年5月からCore Web Vitalsを導入すると表明しています。Core Web Vitalsでは、ウェブページの表示スピード向上も望まれており、その対応の一つとして画像ファイルサイズの縮小が必要になる場合がありますので、そのような場合には大活躍することでしょう。

＊記事は2021年2月時点のものです。

Squooshの使い方

使い方はいたってシンプルで、画像をアップロードするかドラッグ＆ドロップするだけです。

圧縮したい画像をアップロードすると次の画面が表示されます。JPEG画像の圧縮で特にこだわりがなければ、右下のダウンロードボタンを押すだけで完了します。

変換できる画像フォーマットは次のものがありますが、ウェブサイトで使う画像の場合は、汎用性の高いJPEG形式、PNG形式で出力されるMozJPEG（デフォルトの設定）もしくはOxiPNG、または対応するブラウザが増えたWebPを利用すると良いでしょう。

対応するファイル形式

• Original
• AVIF
• Browser PNG
• Browser JPEG
• Browser GIF
• OxiPNG
• MozJPEG
• WebP
• WebPv2

そして、画面右下に表示される「Quality（JPEGの場合）」で画像の品質を調整するとファイルサイズを更に縮小することができます。

画像圧縮率の検証

Quality75 （元画像サイズ 1.23M→648KB　圧縮率：48%）

Quality50 （元画像サイズ 1.23M→387KB　圧縮率：69%）

Quality25 （元画像サイズ 1.23M→239KB　圧縮率：81%)

大きな画質の劣化は見られませんでしたのでブログで利用するような画像であれば、SEO対策的にもファイルサイズの小さい画像を利用するのが良いかもしれませんね。個人的に大変お世話になっているツールです。

Squoosh

Squoosh is the ultimate image optimizer that allows you to compress and compare images with different codecs in your browser.

squoosh.app

時系列にユーザーアクションを可視化するときなどにガントチャートが役に立ちます。

ガントチャート

ガントチャートは、プロジェクトのプロセス管理などによく用いられますが、Tableauではガントチャートを利用して商品の受注から発注までの期間を可視化するといったことも可能です。

Tableauのサンプルデータ：スーパーストアを用いてガントチャートを利用した、受発注期間のチャート作成方法を動画で紹介します。

動画の中で使われている関数

期間の差を算出する日付関数を利用しています。

DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])
date_part の単位で表された、date1 と date2 の差異を返します。

Tableau dasktop ヘルプより

• date_part=dayやweek、monthの日付単位を指定
• day1＝起点となる日付
• day2＝終点となる日付
• [start_of_week]=オプション
  • 週の始まりと見なす曜日を指定できdate_partで”week”を指定したときに使えます。週の始まりを意図的に’Monday’や’Tuesday’にしたいときに利用します。

動画では、計算フィールド内で以下用いて、注文があった日から出荷するまでの期間を算出しています。

DATEDIFF('day',[オーダー日],[出荷日])

アクセス解析の最も基本的な計測がページ計測です。ページ計測の活用法などをご紹介します。

ページ計測からわかること

ページ ディメンション×様々な指標を組み合わせることで、以下のようなことが明らかになります。

• 最も人気のあるページはどれか？
• ユーザはサイト階層のどの程度の深度まで到達しているか？
• ユーザがたどる頻度が最も高いパスはどれか？
• ユーザーは、どこのページから訪問するのか？
• ユーザはどこからサイトを離脱しているか？
• 成功に寄与している頻度の最も高いページはどれか？

利用できる主な指標

ページ ディメンションに掛け合わせると効果的な指標をご紹介します。

• ページビュー数
• 訪問回数
• 実訪問者数
• 直帰数
• バウンス、バウンス率
• CVイベントパーティシペーション
• 入口
• 出口
• 平均滞在時間
• など

ページ計測後の改善例

分析結果を元にアクションを起こすことはとても大切です。1例ですがご紹介します。

訪問あたりの平均ページビュー数が低い

ナビゲーションやサイトレイアウトなど導線の設計を確認し、使いづらさを感じる場合は、運用の中で改善を行い、「1訪問あたりの平均ページビュー数」にプラスの効果が現れたかどうかをモニタリングしましょう。

重要なページのページビュー数が低い

主要ランディングページからのページフローを分析し、重要なページが見つかりやすいようにリンクや説明文などを追加し、ユーザビリティの向上を図りましょう。

コンバージョン貢献度の高いページが分かった

コンバージョンページへのパーティシペーション分析を行い、貢献する頻度が高いページが特定できたら、それらページヘのトラフィック拡大を行いましょう。

出口ページを計測し、離脱が多いページが分かった

出口指標を用い「出口÷セッション（訪問回数）＝出口率」を算出します。そして、意図しない出口率の高いページが見つかったら、フォールアウトレポートを利用して、想定するページファネルから、ボトルネックの発見を行います。そして、問題点が明らかになれば、訪問者にサイトへの滞在を促すためのレイアウト変更、ユーザビリティの改善を行い、サイト離脱の低減に努めましょう。

ページへのアクセス状況を知ることで、ウェブサイトのどのページが人気があるのか、ユーザーが離反しているページは何なのか、コンバージョンにつながるページはどれか、など把握することができ、サイト改善の第一歩と言えるべきものですので、定期的に分析することをおすすめします。

データの分布を説明するために箱ひげ図が用いられます。統計のグラフとしてはとても大切なグラフです。

箱ひげ図（ボックスプロット）とは

箱ひげ図は、「箱」とそこから伸びる「ひげ」を用いて分布の様子を表現するグラフです。データの分布を見る方法として、ヒストグラムや度数分布を用いることもありますが、そこからは大まかな情報は得られるが正確な値を図表から読み取るのは困難です。

そこで、もう少し詳細に分布の形状を明らかにするために分位数（または分位点）が用いられます。分位数とは、データを大きさの順に並べ、データ全体をいくつかのグループに観測値の個数で等分した際の境界となる値で、データ全体を4等分した場合の四分位数はよく用いられます。

それぞれの境界を「第1四分位数」「第2四分位数（中央値）」「第3四分位数」と呼び、これに「最小値」と「最大値」を加えた、5つの数をまとめて5数要約と呼びます。

極端な観測値（外れ値）があると、データ分析において大きく影響を受けるため、外れ値の影響を避けるために中央値に近い半分の観測値を含む長さを散らばりの尺度として考えることが多いです。

この散らばりの尺度として利用されるのが、四分位範囲（第3四分位数−第1四分位数）：Inter Quartile Range、IQRと呼び、この尺度は外れ値の影響をほとんど受けません。

参考までに、IQR×1.5からはみ出る値を外れ値として取り扱うことが多いようです。

Tableauでの箱ひげ図の作り方

SAMPLE：スーパーストアを用い、ある月における注文数の分布を並列箱ひげ図を用いて表現してみたいと思います。そして、平均値線も引いてみたいと思います。

ここまで読んでいただいてありがとうございます。参考になれば幸いです。

分布を表現するグラフにヒストグラムがあります。以下のページで作り方を紹介していますので、合わせて確認してください。

ヒストグラムの作り方と読み方のポイント｜Tableau

Tableauでのヒストグラム作成方法を動画で紹介しています。加えて、ヒストグラムの読み方も合わせてご紹介します。

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2021.01.09