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Getting Started

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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。下記の内容を読んだ後、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。
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