Exploratoryセミナー #26: Googleアナリティクス x データサイエンス

by Kan Nishida

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Exploratory ηϛφʔ #26 σʔλαΠΤϯε X

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2 EXPLORATORY

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4 Vision ͢΂ͯͷਓ͕σʔλΛ࢖ͬͯ ΑΓΑ͍ҙࢥܾఆΛ͢Δ

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5 Mission σʔλαΠΤϯεͷຽओԽ

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質問伝えるデータアクセスデータラングリング可視化アナリティクス統計/機械学習 σʔλαΠΤϯεɾϫʔΫϑϩʔ

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質問 ExploratoryɹϞμϯˍγϯϓϧ UI 伝えるデータアクセスデータラングリング可視化アナリティクス統計/機械学習

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Exploratory ηϛφʔ #26 σʔλαΠΤϯε X

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No content

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GAͷ΢ΣϒαΠτͰݟ͑Δσʔλ͸΄ΜͷҰ෦

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with EXPLORATORY 伝えるデータアクセスデータラングリング可視化アナリティクス統計/機械学習

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with EXPLORATORY 伝えるデータアクセスデータラングリング可視化アナリティクス統計/機械学習

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σΟϝϯγϣϯͱࢦඪ

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σΟϝϯγϣϯͱࢦඪͷબ୒

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σΟϝϯγϣϯ ࢦඪ

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Top ϖʔδ ϖʔδ A ϖʔδ D ϖʔδ A ϖʔδ D Add to Cart ߪങ ֬ೝ ը໘ Top ϖʔδ ϖʔδ A ϖʔδ B

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σʔλ͕Πϯϙʔτ͞ΕΔͱαϚϦɾϏϡʔ͕ࣗಈੜ੒͞ΕΔɻ

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with EXPLORATORY 伝えるデータアクセスデータラングリング可視化アナリティクス統計/機械学習

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ؙΊॲཧ - िϨϕϧ

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ؙΊॲཧ - ݄Ϩϕϧ

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No content

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நग़ - ݄

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நग़ - ༵೔

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Different Level for X-Axis, Color, and Repeat By

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ʮ܁Γฦ͠ʯΛ࢖ͬͯνϟʔτΛάϧʔϓ෼͚͢Δ

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• ஋ͷ੍ݶ - ্Ґ / ԼҐ • ஋ͷ੍ݶ - ৚݅ • ʮOtherʢͦͷଞʣʯάϧʔϓΛ࡞Δ • ϋΠϥΠτ ͍͔ͭ͘Ͱ͖Δ͜ͱ

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දࣔ͢Δ஋ͷ੍ݶ

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Limit to Top 30 Countries

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• ஋ͷ੍ݶ - ্Ґ / ԼҐ • ஋ͷ੍ݶ - ৚݅ • ʮOtherʢͦͷଞʣʯάϧʔϓΛ࡞Δ • ϋΠϥΠτ ͍͔ͭ͘Ͱ͖Δ͜ͱ

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No content

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No content

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ʮsessionsʯ͕1000ΑΓେ͖͍ࠃ͚ͩΛදࣔ͢Δ

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• ஋ͷ੍ݶ - ্Ґ / ԼҐ • ஋ͷ੍ݶ - ৚݅ • ʮOtherʢͦͷଞʣʯάϧʔϓΛ࡞Δ • ϋΠϥΠτ ͍͔ͭ͘Ͱ͖Δ͜ͱ

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ࠃͷ਺ଟ͗͢

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ʮͦͷଞʯάϧʔϓΛ࢖͏

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No content

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Limit to only the United States and Japan

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• ஋ͷ੍ݶ - ্Ґ / ԼҐ • ஋ͷ੍ݶ - ৚݅ • ʮOtherʢͦͷଞʣʯάϧʔϓΛ࡞Δ • ϋΠϥΠτ ͍͔ͭ͘Ͱ͖Δ͜ͱ

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ͨ͘͞Μ஋͕͋Δ͜ͱ͸ѱ͍͜ͱͰ͸ͳ͍ɻ

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ϋΠϥΠτ

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ϋΠϥΠτ

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ηογϣϯͷ͹Β͖ͭΛശͻ͛ਤͰՄࢹԽ

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ηογϣϯͷ͹Β͖ͭΛόΠΦϦϯਤͰՄࢹԽ

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ό΢ϯε཰ͷฏۉͱ95ˋ৴པ۠ؒΛΤϥʔόʔͰՄࢹԽ

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ό΢ϯε཰ͷฏۉͱ95ˋ৴པ۠ؒΛΤϥʔόʔͰՄࢹԽ

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with EXPLORATORY 伝えるデータアクセスデータラングリング可視化アナリティクス統計/機械学習

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ςΩετσʔλͷՃ޻ͱՄࢹԽ

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• ςΩετσʔλͷՃ޻ • σʔλͷ݁߹ • σʔλͷϚʔδ

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• ςΩετΛநग़ • ςΩετ࡟আ • ςΩετΛஔ׵ • ςΩετΛม׵

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Text Wrangling - நग़

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Text Wrangling - ࡟আ

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ྫ ϥϯσΟϯάϖʔδͷύϥϝʔλͷ஋Λ ՄࢹԽ͍ͨ͠

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σʔλ

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ύϥϝʔλͷ஋ΛऔΓग़͢

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ύϥϝʔλͷ஋ΛऔΓग़͢

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No content

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ΫϦʔϯΞοϓ։࢝ʂ - ෳ਺ͷʮtagʯΛ෼͚Δ - ςΩετΛἧ͑ΔͨΊʹখจࣈ ʹม׵ - จࣈྻΛ࡟আ - ΫΦʔτͳͲͷಛघจࣈͷ࡟আ - ༨ܭͳεϖʔεͷ࡟আ

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ʮςΩετσʔλͷՃ޻ʯΛબ୒

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No content

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No content

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No content

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ϫʔυΫϥ΢υΛ࢖ͬͯՄࢹԽ

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• ςΩετσʔλͷՃ޻ • σʔλͷ݁߹ • σʔλͷϚʔδ

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Τϯήʔδϝϯτ

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໨ඪ • ίϯόʔδϣϯ཰Λ্͍͛ͨ • νϟʔϯ཰ΛԼ͍͛ͨ

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107 ઌߦࢦඪ ޙ௥͍ࢦඪ ࢛൒ظऩӹ ໨ඪະୡ੒ Ωϟογϡ ϑϩʔͷݮগ MRRͷݮগ Ωϟϯηϧ཰ͷ ্ঢ ιʔγϟϧͰͷ ωΨςΟϒͳ ίϝϯτ Appͷ࢖༻ස ౓ͷݮগ Ωϟϯηϧ ϖʔδ΁ͷ๚໰ ΦϯϘʔυͷ ࣦഊ NPSͷݮগ ѱ͍ᷚ νϟʔϯʹؔ͢Δࢦඪ

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ޙ௥͍ࢦඪ • ֬ೝͷͨΊͷࢦඪ • ෼͔ͬͯ΋ΞΫγϣϯΛى͜͢ʹ͸஗͍ ઌߦࢦඪ • ϏδωεΛ༧ଌ͠ίϯτϩʔϧ͢ΔͨΊͷࢦඪ

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՝୊ ஗ޮࢦඪ • ίϯόʔδϣϯ཰ • νϟʔϯ཰ ઌߦࢦඪ • Τϯήʔδϝϯτ

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ΰʔϧɿ ΤϯήʔδϝϯτΛ্͍͛ͨ νϟϨϯδɿ ΤϯήʔδϝϯτΛͲ͏਺஋Խ͢Δ͔

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DAU

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No content

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MAU

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• ΞΫςΟϏςΟͷࢦඪ (DAU, MAU, etc.) ͸ΤϯήʔδϝϯτΛଌ Δ΋ͷͱͯ͠͸࠷దͱݴ͑ͳ͍ɻ • Ϗδωε͕੒௕͍ͯ͠Δ࣌͸ɺϢʔβʔͷΤϯήʔδϝϯτ͕ ্͕ͬͯΔ͔Լ͕ͬͯΔ͔ʹؔ܎ͳ͘ɺΞΫςΟϏςΟͷࢦඪ ΋৳ͼ͍ͯΔɻ • Ӧۀ΍ϚʔέςΟϯάʹ౤ࢿ͢Δ͜ͱʹΑͬͯɺΞΫςΟϏςΟ ͷࢦඪΛ্͛Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ΞΫςΟϏςΟ ≠ Τϯήʔδϝϯτ

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Τϯήʔδϝϯτ

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Τϯήʔδϝϯτͷࢦඪ • ಉ͡Ϣʔβʔ͕ͲΕ͚ͩසൟʹWebαΠτ΍αʔϏεΛར༻͍ͯ͠ Δ͔ΛଌΔͨΊͷࢦඪ • Facebook͕ॳظͷࠒʹ࢖͍࢝Ίͨ͜ͱͰ༗໊ʹͳͬͨࢦඪɻ DAU / MAU

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DAU / MAU /

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GoogleΞφϦςΟΫεͷσʔλΛ࢖ͬͯͰ͖Δʂ

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We can use ‘1 Day Active Users (User)’ and ’30 Day Active Users (User)’.

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120 1 Day Active Users / 30 Day Active Users DAU/MAU with GA σʔλ

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͔͠͠ɺ͜͜Ͱ໰୊͕ɻɻɻ

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είʔϓͷ੍໿্ɺDAUͱMAUΛಉ࣌ʹऔಘͰ͖ͳ͍ɻ

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Get DAU Get MAU So, we can get those metrics data separately…

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Get DAU Get MAU Then, join them together later. Join

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Join Get DAU Get MAU Join

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Get DAU Get MAU Join Calculate DAU / MAU

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Create Calculation Get DAU Get MAU Calculate DAU / MAU Join

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DAU / MAU

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ΤϯήʔδϝϯτͷτϨϯυͷՄࢹԽ

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Add a ‘Smooth Curve’ trendline with LOESS method.

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No content

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• ςΩετσʔλͷՃ޻ • σʔλͷ݁߹ • σʔλͷϚʔδ

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͋ΔಛఆͷϖʔδʹΑΓଟ͘ͷϢʔβʔΛ༠ಋ͍ͨ͠ɻ ໰୊

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Twitter Facebook Search Search Twitter

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ͦͷϖʔδΛ๚Εͨ͜ͱͷ͋ΔϢʔβʔ͸ ଞͷϢʔβʔͱൺ΂ͯͲ͏͍͏ҧ͍͕͋Δͷ͔ɻ ஌Γ͍ͨ͜ͱ

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137 • աڈͷσʔλΛ΋ͱʹ༧ଌϞσϧΛ࡞ͬͯকདྷ Λ༧ଌ͢Δ • աڈσʔλͷதʹ౴͑ʢϥϕϧʣ͕͋Δ ػցֶशɿڭࢣ͋Γֶश

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138 ๚໰ ιʔε ࠃ σόΠε λΠϓ TRUE Medium US Mobile New FALSE Qiita Japan PC Return FALSE Search UK Mobile Return TRUE Facebook Japan Mobile New TRUE Medium US PC New FALSE Twitter Japan Table Return

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139 ๚໰ ιʔε ࠃ σόΠε λΠϓ TRUE Medium US Mobile New FALSE Qiita Japan PC Return FALSE Search UK Mobile Return TRUE Facebook Japan Mobile New TRUE Medium US PC New FALSE Twitter Japan Table Return

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140 ๚໰ ιʔε ࠃ σόΠε λΠϓ TRUE Medium US Mobile New FALSE Qiita Japan PC Return FALSE Search UK Mobile Return TRUE Facebook Japan Mobile New TRUE Medium US PC New FALSE Twitter Japan Table Return ༧ଌର৅ આ໌ม਺

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• ηάϝϯτΛ࡞Δ ʢ͋Δϖʔδʹདྷͨ͜ͱͷ͋ΔϢʔβʔ vs. དྷͨ͜ͱͷͳ͍Ϣʔβʔʣ • ͦΕͧΕͷηάϝϯτͷσʔλΛऔಘ • σʔλͷϚʔδ • σʔλϥϯάϦϯά • ػցֶशʢϥϯμϜϑΥϨετʣΛ࢖ͬͨ༧ଌϞσϧͷߏங

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Import Data by specifying the Segment

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Name Page View Bootcamp 15 Bootcamp 100 Bootcamp 20 Name Page View Not Bootcamp 20 Not Bootcamp 95 Not Bootcamp 30 Name Sales Bootcamp 15 Bootcamp 100 Bootcamp 20 Not Bootcamp 20 Not Bootcamp 95 Not Bootcamp 30 ҟͳΔηάϝϯτͷσʔλΛผʑʹऔ͖ͬͯͯʮϚʔδʯ͢Δ

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2ͭͷσʔλϑϨʔϜΛϚʔδ͢Δ

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σʔλ෼ੳͷ࠶ݱੑ

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σʔλ͸ຖ೔ʢຖ࣌ؒɺຖ෼ʣߋ৽͞ΕΔɻ σʔλͷՃ޻࡞ۀΛԿ౓΋΍Γͨ͘ͳ͍ɻ ࣗಈԽͰ͖ͳ͍͔ʁ 146

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࠶ΠϯϙʔτϘλϯΛΫϦοΫ͢Δ 147

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with EXPLORATORY 伝えるデータアクセスデータラングリング可視化アナリティクス統計/機械学習

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• ౷ܭϞσϦϯά • ػցֶशϞσϧΛ࢖ͬͨ༧ଌͱม਺ॏཁ౓ • ࣌ܥྻ༧ଌ • ҼՌతޮՌʢCausal Impactʣ෼ੳ • ΫϥελϦϯά

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• ౷ܭϞσϦϯά • ػցֶशϞσϧΛ࢖ͬͨ༧ଌͱม਺ॏཁ౓ • ࣌ܥྻ༧ଌ • ҼՌతޮՌʢCausal Impactʣ෼ੳ • ΫϥελϦϯά

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157 • Facebookʹ͍ͨσʔλαΠΤϯςΟετ ʢSean J. Taylor & co.ʣ͕࡞ͬͨ࣌ܥྻ༧ ଌΞϧΰϦζϜͰɺΦʔϓϯιʔεͱͯ͠ ެ։͞Ε͍ͯΔɻ(https:// facebook.github.io/prophet) • ౷ܭɺ࣌ܥྻ༧ଌͷઐ໳஌͕ࣝͳͯ͘΋ ࢖͑ΔΑ͏ʹσβΠϯ͞Ε͍ͯΔɻ Prophet Sean J. Taylor @seanjtaylor

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158 • աڈσʔλʹ࠷΋ϑΟοτ͢ΔҎԼͷཁૉͷ࿨ͱͯ͠ද͢͜ͱͷͰ ͖Δ׈Β͔ͳۂઢΛඳͨ͘Ίͷ༧ଌϞσϧΛߏஙɻ • େہతͳ੒௕τϨϯυ • ೥पظͷقઅੑ (Seasonality) • िपظͷقઅੑ (༵೔ʹΑΔӨڹ) • ॕ೔ޮՌ - ΫϦεϚε, ৽೥,ΈͲΓͷ೔, etc. ProphetʹΑΔ࣌ܥྻ༧ଌ

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160 ΦϨϯδ৭ͷઢ͚ͩͷ۠ؒ͸ࠓޙ1೥ؒͷ༧ଌΛද͢ɻ

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163 िपظͷقઅੑ

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Q & A

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࿈བྷઌ ϝʔϧ [email protected] ΢ΣϒαΠτ https://ja.exploratory.io ϒʔτΩϟϯϓɾτϨʔχϯά https://ja.exploratory.io/training-jp Twitter @KanAugust