Tableau Public実践BIツールデータ活用100本ノック [単行本]

Tableau Public実践BIツールデータ活用100本ノック の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ノック内容、ビジュアライズ・可視化・分析・ダッシュボード作成・知見共有。ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけよう！

• 目次

  ■第1部　Tableau基本編
  第1章　Tableauを扱えるようになるための20本ノック
  ノック 1　Tableau Publicを開こう
  ノック 2　データを読み込もう
  ノック 3　グラフを作ってみよう
  ノック 4　ファイルを保存しよう
  ノック 5　よく使う操作を覚えておこう
  ノック 6　ディメンションとメジャーを理解しよう
  ノック 7　カウント、メジャーネーム、メジャーバリューの使い方を知ろう
  ノック 8　グラフを複製しよう
  ノック 9　フィルターを使おう
  ノック 10　書式を変えてみよう
  ノック 11　マスタデータを横に結合しよう（リレーション）
  ノック 12　複合グラフを作ろう
  ノック 13　数値を日付型に変えて使ってみよう
  ノック 14　データを縦に結合しよう（ユニオン）
  ノック 15　時系列データを追加しよう
  ノック 16　データをピボットしてみよう
  ノック 17　ピボット後のデータで可視化してみよう
  ノック 18　データを分割して使ってみよう
  ノック 19　計算式を作ろう
  ノック 20　これまで作ったものを整理して保存しよう
  
  ■第2部 データ分析編
  第2章　データの全体像を把握する10本ノック
  ノック 21　データを読み込んで確認しよう
  ノック 22　注文データをユニオンしよう
  ノック 23　注文データをマスターデータにリレーションしよう
  ノック 24　不要なデータを取り除こう
  ノック 25　データの期間を確認しよう
  ノック 26　データの件数や代表値を確認しよう
  ノック 27　顧客別の購入代金を算出しよう
  ノック 28　顧客単価に対する顧客数の累計比率を見よう
  ノック 29　パレート図を作ってみよう
  ノック 30　顧客単価ごとの累計金額を確認しよう
  
  第3章　優良顧客を定義する10本ノック～RFM分析～
  ノック 31　顧客別の最終注文日を算出しよう
  ノック 32　最終購入日からの経過日数を算出しよう
  ノック 33　経過日数の分布を確認しよう
  ノック 34　顧客別の購入頻度を算出しよう
  ノック 35　購入頻度の分布を確認しよう
  ノック 36　最終注文日からの経過日数と購入頻度の関係性を見てみよう
  ノック 37　散布図に四分位数を入れてみよう
  ノック 38　顧客をスコアリングしよう
  ノック 39　優良顧客にフラグ付けしよう
  ノック 40　優良顧客の全体像を見てみよう
  
  第4章　優良顧客の傾向を把握する10本ノック～優良顧客に対する施策の検討～
  ノック 41　優良顧客の男女比率を見てみよう
  ノック 42　生年月日から年齢を算出しよう
  ノック 43　年齢層の分布を見てみよう
  ノック 44　年齢層別の男女比率を見てみよう
  ノック 45　地域別の分布を見てみよう
  ノック 46　商品カテゴリ別の売上を比較してみよう
  ノック 47　時系列での売上の推移を見てみよう
  ノック 48　商品カテゴリ別の購入回数と売上の関係を見よう
  ノック 49　優良顧客をクラスター分析結果と比べよう
  ノック 50　優良顧客の注文商品をクラスター分析しよう
  
  ■第3部 ダッシュボード編
  第5章　ダッシュボードを構築する20本ノック
  ノック 51　データを読み込んで結合しよう
  ノック 52　会員数を算出する計算式を作ろう
  ノック 53　新規会員数、退会者数を表すシートを作ろう
  ノック 54　継続会員数を表すシートを作成しよう
  ノック 55　新規会員数の推移を表すグラフを作ろう
  ノック 56　新規会員数と退会者数の推移を表すグラフを作ろう
  ノック 57　継続会員と退会者を利用回数で比較しよう
  ノック 58　ジム会員継続月数を算出しよう
  ノック 59　会員情報を捉えるためのリストを作ろう
  ノック 60　ダッシュボードの大きさを調整しよう
  ノック 61　ダッシュボードにグラフを配置しよう
  ノック 62　コンテナで綺麗に配置してみよう
  ノック 63　タイトルを好きな場所に入れよう
  ノック 64　複数のグラフに適用されるフィルターを設定しよう
  ノック 65　フィルターアクションで操作性を劇的に改善しよう
  ノック 66　ハイライトアクションで視認性を上げよう
  ノック 67　パラメーターを使ってフィルターをレベルアップしよう
  ノック 68　パラメーターとセットを使ってポイントを強調しよう
  ノック 69　基準日に合わせてグラフを動的に変化させよう
  ノック 70　ダッシュボードデザインを調整しよう
  
  第6章　見やすいダッシュボード向けグラフを作るための10本ノック
  ノック 71　データを読み込んで件数を確認しよう
  ノック 72　計算フィールドを作成して可視化の準備をしよう
  ノック 73　中心となる各種指標の可視化を作成しよう
  ノック 74　テキストの向きを考えて棒グラフを作成しよう
  ノック 75　並べ替えによってグラフを見やすくしよう
  ノック 76　色の数を減らした棒グラフを作成しよう
  ノック 77　色で強調した棒グラフを作成しよう
  ノック 78　棒グラフを仕上げよう
  ノック 79　トレンドを把握するための折れ線グラフを作成しよう
  ノック 80　折れ線グラフのラベル表示を作成しよう
  
  ■第4部 発展編
  第7章　可視化の引き出しを増やす10本ノック
  ノック 81　ハイライト表で表を見やすくしよう
  ノック 82　折れ線グラフにデータ点をつけてみよう
  ノック 83　グラフに動きをつけてみよう
  ノック 84　円グラフをドーナッツチャートにしてみよう
  ノック 85　ワードクラウドでテキストデータを可視化してみよう
  ノック 86　ツリーマップでデータの構造を整理してみよう
  ノック 87　バブルチャートを使ってみよう
  ノック 88　タイムラインチャートでスケジュールを可視化してみよう
  ノック 89　ガントチャートでプロジェクトを管理してみよう
  ノック 90　レーダーチャートを作ってみよう
  
  第8章　Tableauの応用と運用に向けて準備する10本ノック
  ノック 91　運用で意識するポイントを知ろう
  ノック 92　データ更新を意識して結合しよう
  ノック 93　データ更新に合わせてフィルターを連動させよう
  ノック 94　抽出接続して速度を改善しよう
  ノック 95　フィルターの順番を知ろう
  ノック 96　フィルター待ちのストレスを少し軽減しよう
  ノック 97　Webページを表示してみよう
  ノック 98　TableauでExcelを起動しよう
  ノック 99　Excelの他にも色々起動してみよう
  ノック 100　さらに発展させる仕組みを考えてみよう

• 出版社からのコメント

  BIツールは、ビジネスマンの新しい必須スキルです。先輩からの練習ノックで、たしかな実力と自信が手に入れられます。

• 内容紹介

  リアルな「データ活用」を実践トレーニング！
  君は「データの大海」で溺れずに泳ぎきれるか？
  
  ｟無償のBIツール Tableau Public でデータ分析!!｠
  
  ●ノック内容
  ビジュアライズ・可視化/分析・ダッシュボード作成・知見共有
  ―ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけよう！
  
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  BIツールは、ビジネスマンの新しい必須スキルです。大好評書籍「Python実践 100本ノック」の著者が教える、最近話題の「BIツール」データ分析本。数々のBIツールのトレーニング、先輩からの厳しいノック練習をクリアすれば、たしかな実力と自信が手に入れられます。BIツールでのデータ分析に興味のある人の必読の書籍です。

• 著者について

  下山輝昌 (シモヤマテルマサ)
  ｟下山 輝昌｠（しもやま てるまさ）
  日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてデバイスの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタント/AIエンジニアとして幅広く案件に携わる。2021年にはテクノロジーとビジネスの橋渡しを行い、クライアントと一体となってビジネスを創出する株式会社Iroribiを創業。技術の幅の広さからくる効果的なデジタル技術の導入/活用に強みを持ちつつ、クライアントの新規事業やDX/AIプロジェクトを推進している。
  共著「Tableau データ分析～実践から活用まで～」「Python実践 データ分析 100本ノック」「BIツールを使ったデータ分析のポイント」（秀和システム）など
  
  伊藤淳二 (イトウジュンジ)
  ｟伊藤 淳二｠（いとう じゅんじ）
  携帯電話会社のバックオフィスに従事し、課題であった業務効率化/情報連携ツールの独自開発をきっかけにシステム開発に目覚める。SE転身後は鉄道系や電力系の基幹システム開発等に従事。要件定義から設計、開発、運用までの各工程で力を発揮し、数々の案件を成功に導く。合同会社アイキュベータに合流後は現場目線を重視したAI導入を推進し、AIシステム開発、データ分析に関する数多くの案件を牽引。2021年には株式会社Iroribiに初期メンバーとして参画し、コンサルタント兼エンジニアとして現在も多くのクライアントとプロジェクトを推進している。
  共著「Python実践 機械学習システム 100本ノック」、「Python実践 データ加工／可視化 100本ノック」。
  
  武田晋和 (タケダアキトモ)
  ｟武田 晋和｠（たけだ あきとも）
  東京理科大学理学部数学科出身。大学卒業後、これまで培ってきた数学の基礎知識をベースに、数学の応用分野としての機械学習に興味を持ち、独学でプログラミングを習得。技術の習得を通じて、実社会での技術活用を中心に興味と見識の幅を広げるとともに株式会社Iroribiに参画。
  確かな数学的な知識を土台にして数理モデル構築や最適化技術などの高度なAI技術を適切に理解し、課題や業務活用へと繋げる部分に強みを持つ。併せてKaggleやSIGNATEなどで日々技術の研鑽を積んでいる。
  
  髙本直矢 (タカモトナオヤ)
  ｟髙本 直矢｠（たかもと なおや）
  株式会社ミルボンの生産技術部門にて、生産現場の改善および生産管理に従事。現場に近い部署で、分析をもとにした適切な課題把握を行い、改善テーマのアイデア出し/立案/実行/導入までを数多く手掛ける。中でも、設備管理および備品管理における効率化テーマを立案し、 Raspberry PiやPythonなどの簡易技術を用いたシステム開発やタブレット/既存アプリの導入を実施し、業務の効率化に大きく貢献。退職後、株式会社Iroribiに参画。これまで培った分析力やアイデア提案力を武器に、様々な業界の課題に対してデジタル技術によるDXプロジェクトを推進している。
  
  中村智 (ナカムラサトル)
  ｟中村 智｠（なかむら さとる）
  株式会社ワークスアプリケーションズにて、幅広い業界に対する業務効率化プロジェクトを推進。顧客の課題と自社のソリューションを適切にマッチングし、顧客に寄り添ったソリューション提案から導入/保守まで一貫して手掛ける。その後、株式会社Iroribiに参画。これまでの知見に加えて、データ分析/AI/IoTなどの技術力も身につけ、「つくれるコンサルタント」として様々な顧客のDXプロジェクトを牽引。クイックな試作/ビジネス思考/デジタル技術の知見の3つを融合させたテクノロジーの価値化に強みを持つ。
  共著「Python実践 AIモデル構築 100本ノック」「Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型」。

Tableau Public実践BIツールデータ活用100本ノック の商品スペック