HEARTCOUNTを始めよう
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。
ログインする
ログインページ からログインしてください。
アカウントをお持ちでない場合は、Googleアカウントですぐに登録して利用を開始できます。
ログインでお困りの場合
•
パスワードを忘れた場合、または初回ログイン用パスワードを再設定する場合
1.
ログイン画面で パスワード再設定 をクリック
2.
メールアドレスを入力し、パスワード再設定用のメール送信 をクリック
3.
届いたメールのリンクからパスワードを再設定
•
Googleアカウント以外のメールでログインまたは登録したい場合
キャンペーンを作成する(データをアップロードする)
HEARTCOUNTへのログインが完了したら、表形式のExcelファイルまたはCSVファイルをアップロードしてください。
Q. “キャンペーン”とは何ですか？
キャンペーンは、HEARTCOUNTでの分析の基本単位です。
1つのキャンペーンにつき、1つのデータセットをアップロードできます。
複数のキャンペーンを作成して、さまざまな視点からデータを探索してみましょう。
Q. データサイズ、変数、行、セル、キャンペーン、KPIなどの制限はありますか？
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EDA機能（無料版 / ワンタイム・ビジュアライゼーション）
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ファイルサイズに制限はありません。
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プレミアム版（高度な分析機能）
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500MBまでアップロードすると快適動作できるため、500MBまで推奨します。
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レコード件数が非常に多い場合、キャンペーン保存時に制限がかかることがあります。この場合、サービス内のフィルタリング機能を利用してデータを絞り込み、保存が可能です。
その他仕様
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行数：制限なし
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列（変数）数：300個以下を推奨
ちょっと待ってください！
ExcelのデータセットはHEARTCOUNTにアップロードするのに適していますか？
適切なデータセットの例をご覧ください。
サンプルデータセットを利用する
まだ適切なデータセットをお持ちでない場合は、HEARTCOUNTが提供するサンプルデータセットをご活用ください。
売上データやHRデータを含む、5種類のサンプルデータとそれぞれの活用例をご用意しています。
これらを使って、HEARTCOUNTの操作方法や分析機能をスムーズに習得できます。
サンプルデータセットの活用例を参照してください
- HRデータ分析の事例: 従業員満足度、パフォーマンススコアの最適化ルールを探る
- Superstoreデータセットを活用した売上分析
- Survey (アンケート) データセット: 幸せの要因を探す
- タイタニック・データセット: 生存者グループを分類するルール探索
データセットを確認する
データを追加後、[次のステップ] ボタンをクリックすると、アップロードしたデータを直接確認できます。また、2つ以上のシートが含まれる場合は、分析対象となるシートを選択して進めることができます。
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データセットに特に問題がない場合は、「データセットの解析が完了しました。」と表示され、下にスクロールして個々の変数を確認したり、数値型変数の場合は、派生変数の詳細設定を行った後、次のステップ をクリックしてください。
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HEARTCOUNTがデータを読み込む際に、通常の解析が難しい列がある場合は、フィルタリングしてユーザーに通知します。この場合、ユーザーは対応する列の削除や修正などのアクションをとる必要があります。
通常の解析が難しい列とは？ (をクリック)
をクリック)変数設定のオプション
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数値で表現されているカテゴリー型変数は、一括または選択的にカテゴリー型へ変換可能。
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不要な変数は無効化できます。
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数値型変数では、区間数や分割方法を設定して 派生変数（BinやPercentile）を生成可能。
変数（列）の種類
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Abc : カテゴリー型（性別、名前、退職有無など）
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# : 数値型（年齢、売上など連続値。区間や％で分割して派生変数を生成）
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カレンダー : 日付型（日付データを年/四半期/月/週/曜日/時間など様々な形で可視化可能）
日付型変数が正しく認識されていませんか？
Excelで該当する列を選択して「右クリック → セルの書式設定」で日付形式に設定されていることを確認してください！
データを探索する（ EDA ）
データセットを正しくアップロードした後、そ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。私たちはこれを EDA (Exploratory data analysis - 探索的データ分析) と呼んでいます。
相関関係を調べる
任意の2つの変数がどのような因果関係や相関関係を持っているかは、視覚化グラフの形状や傾き(相関係数)によって把握することができます。
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スマートプロットで調べる
HEARTCOUNTの代表的な視覚化機能であるスマートプロットにX軸とY軸に数値型変数を設定して、相関係数(r)を確認してみましょう。
相関係数はどのように見ますか？
相関係数が 0 の場合は、2つの変数は互いに影響を与えない非線形関係であり、 -1 の場合は、一方が増加すると比例して他方は減少する負の相関関係、 +1 の場合は、一方が増加すると、他方も共に増加する正の相関関係を意味します。
スマートプロット > > X軸: 数値型変数、Y軸: 数値型変数を設定 > 相関係数
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スモールマルチプルで調べる
変数を変えながら分析するのが面倒な場合は、スモールマルチプルを利用すれば、1つの変数が他の変数とどのような相関関係があるかを1つの画面で確認することができます。
スモールマルチプル
データの分布を視覚化する
データがどのような形で散らばっているのか関心のある場合は、スマートプロットの箱ひげ図(Boxplot)とヒストグラムを利用してください。
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箱ひげ図で調べる
まず、X軸に数値型変数ではなく、カテゴリー型変数(カテゴリー/タイプ)を選択してください。右側の最初のアイコンである [箱ひげ図] ボタンをクリックすると、そのカテゴリーの分布(最大値、中央値、最小値など)を一目で確認することができます。
スマートプロット > X軸: カテゴリー型変数、Y軸: 数値型変数を設定 > 箱ひげ図
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「分布」機能で調べる
分布は、データの頻度を青い線で表現する視覚化機能です。X軸をカテゴリー型変数として選択した後、左から4番目のアイコンをクリックしてください。青い線が長いほど、該当する値にデータが多く存在することを意味します。
スマートプロット > X軸: カテゴリー型変数、Y軸: 数値型変数を設定 > 分布
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ヒートマップで調べる
ヒートマップは、色の濃淡でデータの密度を視覚的に把握できるグラフです。
どのポイントにデータが多く集まっているかを一目で確認できます。
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X軸にカテゴリー型変数を設定した場合
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各カテゴリーごとの分布を色の強弱で表現します。
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X軸に数値型変数を設定した場合
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数値の範囲に応じてデータ密度を可視化し、傾向を直感的に把握できます。
スマートプロット > X軸: 数値型変数、Y軸: 数値型変数を設定 > ヒートマップ
カテゴリー間の違いを比較する
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棒グラフは、カテゴリー型変数を一目で理解するのに最適なグラフです。
スマートプロットでカテゴリー型変数を X軸に設定すると、棒グラフに変更されて、Y軸(数値)は個々のレコードをすべて表現する形ではなく、平均や合計のような要約値に変更されます。
スマートプロット > 棒グラフ
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データをさらに分割して表示したい場合は、上記の状態で、サブグループに別のカテゴリー型変数を設定すると、棒グラフがさらにその次元で分割されて表現されます。
スマートプロット > 棒グラフ > サブグループを設定
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Y軸を合計に設定してカテゴリ別の累積合計を確認したい場合は、右側の2番目のアイコンである [積み上げ棒グラフ] をクリックすると、サブグループを上に積み上げる形に変更することができます。
スマートプロット > 棒グラフ > サブグループを設定 > 積み上げ棒グラフ形式で表示する
分析する（有料版のみ）
[探索する] メニューでHEARTCOUNTの視覚化機能を十分に習得したら、次は 自動分析機能を体験しましょう。
HEARTCOUNTの [分析する] メニューでは、KPI（売上・利益など重要な指標）に基づく統計的な分析を行うことができます。
[分析する] メニューを利用するための条件
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キャンペーンをアカウントサーバーに保存する必要があります。
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保存機能を利用するには、有料版へのアップグレードが必要です。
無料トライアルの利用
「このキャンペーンをサーバーにアップロード」をクリックすると、
HEARTCOUNTプレミアムの 1ヶ月間無料トライアルを利用できます。
右側の [アップグレード] ボタンをクリックするだけで、すぐに無料トライアルを開始できます。
ほかの気になることは、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。