HEARTCOUNTを使い始めたばかりの皆さん、はじめまして!
初心者の方のためのガイドです。以下の内容を読んだ後、HEARTCOUNTを直接使ってみると、機能別の用途をより簡単に把握することができます。
0.なぜHEARTCOUNTを使うのですか？
データ民主化とは、組織内の十分でない技術的リソースにもかかわらず、現場が主体的にデータの価値にアクセスできる場合に可能になります。HEARTCOUNTは、有用なパターンをデータから自動的に発見する作業をセルフサービスアナリティクスツールとして提供し、誰でも簡単にデータから価値を発見できるよう支援します。
私たちがよく知っている伝統的なダッシュボード/BIツールは、
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一方的に過去の単純な要約結果(What Happened)しか教えてくれず、当たり前の結果しか出てきません。
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他の仕事で忙しい職場は、１から学んで使用するにはやや難しい内容です。
HEARTCOUNTは、現場の人々がデータから簡単かつ迅速に「なぜ（なぜこのような違いが生じたのか）」と「どのように（変化を作り出すのか）」について答えを見つけ、企業のデータをベースにして問題解決を可能にします。
1.データをアップロードする（キャンペーン作成）
HEARTCOUNTログインが完了したら、表形式のエクセルまたはCSVファイルをアップロードしてください。ログイン方法
まず、エクセルデータセットがHEARTCOUNTにアップロードするのに適切かどうかを確認してください。データ設定方法
ワンタイムビジュアライゼーションと分析キャンペーンのどちらを選択すべきかわからない場合は、まずキャンペーンクレジットを使い果たさないワンタイムビジュアライゼーションを選択してデータを探索します、 キャンペーンをアカウントに保存してさらに詳しく分析したい場合は、キャンペーン保存ボタンをクリックしてKPIの自動分析などすべての機能をご利用ください。2.データから何を分析すべきか知りたいなら_データ探索(EDA)
データをアップロードしたら、このデータセットから何を重点的に分析して活用するかを把握するために、グラフィックと視覚化を活用してデータを調査して探索する時間が必要です。これをEDA(Exploratory data analysis-探索的データ分析)と呼んでいます。
二つの変数間の相関関係が気になるなら
データの分布が気になる方は
Bar Chart(棒グラフ)が必要な場合
Y軸、X軸以外のグループで変数を区別したい場合
Excelのピボットテーブルのように数字をカテゴリに分けて整理する場合
データ間のランキングを一目で確認したい場合
3.KPIを設定し、詳細な分析をしたい方は_分析サービス
KPI設定と高度な自動分析サービスは、キャンペーンクレジットが1つ以上ある場合にご利用いただけます。
Smart Discovery_ KPIの自動分析結果の重要なものだけを見たい場合
Why_ KPI変化の要因を知りたい場合
How_ KPIの最適化方法を知りたい方
二つの集団をデータで比較したい場合
4.HEARTCOUNT、もっとスマートに使いたいなら？_共通機能
分析結果/可視化画面をファイルとして保存したい場合
レコード単位の分析で不必要なレコード、変数を除外させたい場合は
分析結果をお気に入りに保存したい場合
数値型変数を区間で分割して扱いたい場合は
さあ、今すぐHEARTCOUNTを使ってみてください！
https://www.heartcount.io/login?lang=ja
さらに気になることは、以下のページで該当キーワードを検索して確認してみてください。