未経験からデータアナリストを勉強すべきスキルとは?

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「データアナリストになろうと思うけど、その将来性について不安がある。また、自分がデータアナリストに向いているのか?どんな必要なスキルがあるだろう?頑張りたいけど、いったいどこから手をつけたらいいだろう…もしわかれば、教えてください!」

 

本記事は、こういった疑問に答えます。これから未経験からデータアナリストを独学する前に知っておくこと、それに必要なスキルや勉強方法について解説します。

 

この記事を読むことで、「データアナリストの仕事内容、その将来性と必要なスキル、学習リソース」までをイメージできるようになると思います。

それでは、さっそく見ていきましょう。

 

 

1.データアナリストとは

データアナリストとは簡単に言えば、企業が抱える課題に対してデータを専門に分析する作業を行っている人です。

データアナリストはデータサイエンティストより「データの活用」が重視され、データ分析そこから見えてくる将来予測や課題の解決策を提案します。

 

  1.1仕事内容

この前も言いましたが、具体的にはデータアナリストの主な仕事はその膨大なデータを分析し、その中から消費者の行動や市場の動向などを見出し、仮説を立てて問題解決の手段を提案したり、サービス改善などに役立てることです。

もちろん業界によって、それぞれの分析手法に違いがあります。

 

  1.2種類

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求人サイトに掲載しているデータアナリストは主に「コンサル型」と「エンジニア型」に分類されています。

コンサル型データアナリストは、主に企業の課題点に対して、仮説を立ててデータ解説を通じて分析し、解説策を提案するのが仕事です。主にマーケティング会社や経営コンサルタント会社などに所属しています。

それに対して、エンジニア型データアナリストの業務は、機械学習データマイニングといった手法を用いて、顧客の行動パターンを分析し、商品やサービスの開発・改善に活用できるデータを提供するのが仕事です。

 

2.データアナリストの現状と将来性

 

世の中にはデジタル情報が溢れるようになり、インターネットが爆発的に普及している時代。さらに至るところにデータが存在し、「情報爆発」と言っても過言ではないこの時代になっています。このような時代において、大量なデータを扱いビジネス価値を見出すデータサイエンスは年々注目が高まっている存在となっています。

さらに将来、AIが社会に浸透することで、それにより奪われやすいのにはほぼ定型作業に充てる職業。その一方、奪われにくい職業には複合的な知性や複雑な判断が要求される傾向があります。明らかにデータアナリストもその奪われにくい職業の1つです。

現在IT・WEB・金融など、幅広い業界において、データアナリストへの需要が大幅に供給を超えています。いわゆる求人不足の状況となっています。そのため、一部の企業はデータ分析の素養を持ちながら、未経験であっても学習意欲の高い求職者すら採用する場合もあります。ということで、今からデータアナリストを勉強して、成功に転職するチャンスが待っています。

 

3.データアナリストにどんな人が向いているのか?

 

さあ、データアナリストにはどんな人が向いているのかと疑問している方がいるでしょう。

以下画像はあくまで自分の意見ですので、ご参考いただけばと思います。

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4.データアナリストに必要なスキル

 

  4.1.統計解析

データ分析にかかわる仕事には統計解析が欠かせない基本スキルです。SPSSSASなどの統計解析ソフトウェアを使って勉強する方法もあります。

 

  4.2.   SQL

エンジニア型データアナリストになりたい人にとってSQL言語は学ばなければならないでしょう。データアナリスト、Web担当者、プロダクトマネージャー、特にインターネット業界はSQLの知識を持つ必要があります。

 

  4.3.Python

Pythonは主に、基本的な構文、pandas操作、numpy操作、sklearnモデリング、WebクローラーPythonでデータをクロールする方法などを習得する必要があります。

また、今Pythonの代わり、データを簡単に取得できるスクレイピングツールも登場してきました。Octoparseというスクレイピングツールはデータ取得をもっと簡単に取得してくれるツールです。Octoparseを使いこなせば、Pythonでのデータ取得と同じ効果が得られます。

 

  4.4.R言語

R言語は統計のために存在すると言っても過言ではありません。R言語の基本的な構文、データ管理、データマイニングモデリング、および評価を習得する必要があります。

 

  4.5.  データ可視化

データ分析の初心者である場合、それ以上に大切なことはまず「自らデータに触れる」ことだと思います。データ分析にはBIツールを利用して、データの可視化を通して分析を行うのが一般的です。データが取得できたら、2020年おすすめのBIツールからご自身に最適なツールを使って分析してみてください。

 

5.データアナリストになるための学習リソース

 

  5.1.統計解析

統計学入門!文系でもわかる基本知識とおすすめの勉強法

  5.2.   SQL

https://www.classcentral.com/search?q=sql

https://employment.en-japan.com/engineerhub/entry/2019/11/05/103000

  5.3.Python

https://www.classcentral.com/search?q=python

  5.4.R言語

https://udemy.benesse.co.jp/ai/r-language.html

https://www.classcentral.com/search?q=r-programming

  5.5.  データ可視化

https://www.classcentral.com/subject/data-visualization

 

いかがでしょうか。データアナリストを独学する前にやるべきことが少しでもイメージできましたか?

 

Tableauで新型コロナウイルスの感染状況を可視化してみた

数日前、「データ分析がどのように新型コロナウイルスの真実を明らかにするのか?」という記事を発表し、コロナウイルス(COVID-19)の社会的影響を分析しました。ただし、一部の人は、今回の爆発的な感染についてまだ完全に理解していません。ですから、今回はより客観的な視点から新型コロナウイルスの感染状況を可視化してみます。

 

始めるには

まず、Webスクレイピングから始めて、中国の国民健康委員会のサイトからデータを抽出し、Tableauを利用して感染状況を可視化します。また、ダッシュボードを作成して、日付と地域を簡単に切り替えて、より詳細に表示できるようにしました。

ダッシュボード

免責事項:

収集したデータは2月11日までであることに注意してください。この記事を読んでいる時、データが更新されなく、最新の状況を反映できない可能性があります。記事の後半でライブデータに対応する方法を説明します。今回はまた、コーディングしなく、スクレイピングツールを使って、データを抽出します。

 

データソースを選択する

コロナウイルスのデータをGoogleで検索すると、多くのリソースが見つかるはずです。Kaggleのようなソースは、他の人によって収集された二次データであり、中国の公式Webサイトのような一次ソースからの最新データより遅れています。正確性と適時性に厳しい基準を持っているデータアナリストの場合、二次データで結論を導き出すことは避けてください。今回、中国のCoronavirus Update Sourceを選択します。このサイト上のデータはJSONとして保存されているから、APIを介して個々の都市のデータをシステムにインポートできるようにしました。(JSONファイルのガイドを読む

json

 

スクレイピングテンプレート

ライブデータを抽出するもう一つの方法は、前回の記事で行ったように、スクレイピングテンプレートを使うことです。これは、コーディングができない人向けの一番簡単なソリューションです(詳細については、この動画をご覧ください)。最新のデータを取得するためにタスクスケジューラを設定できます。これが私が収集したデータで、自由にお使いください。

 

 

Tableauでデータを可視化する

膨大な量のデータを取得したら、Tableauにアップロードできます。まず省/市をドロップフィールドにドラッグするだけで、マップレイヤーを作成します。その後、時系列を追加して値を蓄積し、各省のデータトレンドを把握します。湖北省のデータ傾向に興味があるので、湖北省を引き出します。マップは、1月22日からの過去20日間のコロナウイルスの広がりを示しています。2月11日まで、湖北だけで確認された感染者数は33,366人に達しました。

ウイルス爆発

湖北以外にも、今回のウイルスは広東、浙江、湖南、河南にも大きな影響を与えていることがわかります。

報告された症例

湖北省から報告された症例は、他のすべての症例を合わせたものよりも大幅に多いから、グループを作成し、全てのデータを湖北省とその他の地域2つのカテゴリに分けます。拡散のルートをよりよく理解するために、トレンドラインも追加し、現在の状況を分析します。

湖北と他の地域の両方がトレンドラインの下に滑り込み始め、それは確認された症例の減少傾向を示しています。ただし、死亡者数は改善傾向を示していなく、数字は依然としてトレンドラインを上回っています。

確認された症例

死亡者数

幸いに、湖北省以外の地域の治癒率は、トレンドラインの上に上昇していて、改善傾向を示します。上でより多くの場所が上昇するため、明るいニュースのようです。人々は現在、感染予防などに迅速な行動を取っているため、治癒率は増加し続けると思われます。

治癒率

 

最後の感想

ウイルスの拡散ルートを全体的に理解するため、今回はアニメーションを作成しました。データを視覚化すると、分析がはるかに簡単になります。ですが、データ分析の最大の課題はデータ収集です。私もたくさんの時間を面倒なデータ収集作業に費やし、多くの場合、データ形式を手動で修復する必要もあります。今、Webスクレイピングツールを利用して、作業の効率を大幅に高めることができることがわかりました。ただし、Webサイトを過度にスクレイピングしたり、収集したデータを濫用したりすることはお勧めしません。

 

注:この記事はTowards Data Scienceで配信したものを加筆修正したものです。(オリジナルの記事を読む

データ分析がどのように新型コロナウイルスの真実を明らかにするのか?

コロナウイルス

https://www.chappatte.com/en/

2019年12月以降、中国湖北省武漢市を中心に新型コロナウイルス(2019-nCoV)が発生し、短期間で世界に広まっています。日本国内では2020年1月15日に武漢市に渡航歴のある肺炎患者からこのウイルスが検出されており、今までは「ウイルス感染者、国内で500人超す」との報道がありました。

日本国内の感染者の急増で、多くの人々を不安に陥れているでしょう。特に、新型コロナウイルスに関する様々な噂や偽情報がインターネットやSNS等での拡散が続いていて、本当かどうかを分からなくて怖がている人もたくさんいます。

真偽が明らかではないため、噂が急速に広まり、最終的には「事実」になるかもしれません。ですから、公式および非公式の両方のソースからデータを収集し、透明なデータソースを作り、情報を共有し、真実を明らかにする必要があります。この記事の目的は、主要な公式ソースからデータを収集し、データの信頼性と透明性を高めることです。

 

 

公式ソースからデータを収集する

各Webサイトからデータをスクレイピングするために、今回はWebスクレイピングツールを利用して、スクレーパーを作成する手間を省きます。多くのオプションがありますが、Octoparseが最適だと思います。Octoparseは最近、中国保健省のデータベースからライブデータを抽出するためのスクレイピングテンプレートを作成しました。これは非常に簡単で、ほとんどのスクレイピングツールが必要とするタスクを設定する必要さえないので、誰でもデータを取得できます。

スクレイピングしたデータ 

 

 

データ分析

1月22日から2月4日までのデータを収集しました。データは、感染者数が増え続けており、減少傾向がないを示しています。しかし、感染疑い例の数は着実に減少しており、感染が確認された人に変わったため、感染疑いのプール全体が縮小していることを示しています。

感染疑い例

しかし、一部の人は、死亡者数が少し変わっていることを発見しました。私はデータを抽出して少し調べました。データによると、湖北省の死亡率は2.7%であり、中国の他の地域では0.19%です。つまり、湖北省の死亡率は他の地域の15倍です。

この場合、このような大きな不一致につながる可能性のある2つの仮定を引き出します。

 

仮定1:中国政府は実際の感染者数を隠蔽している

反駁:この仮定が正しい場合、実際の感染者数は、死亡者数を0.19%で割った値であり、これは288,947人に相当します。結果は、ウイルスがどの程度伝染する可能性があるかを測定するために使用されるメトリックであるR0(感染の再現数)と矛盾しています。ほとんどの研究[Maclntyre、2020]では、この感染性のR0は2〜2.5であり、季節性インフルエンザよりも少し高いことが示されています。その結果、新型コロナウイルスがあまりにも伝染しにくくなり、1か月もしないうちに約300,000人に感染する可能性は低いです。

from New York Times

それでは、このような高い死亡率を引き起こす要因は何でしょうか? 

 

仮定2:医療資源の足りないため、治療に難渋している

このは陳述より理にかなっています。医療用品、病院のベッド、医師・看護師・介護補助者などの人員不足は、自宅での自己検疫や自己隔離以外に選択の余地のない人々を残すことになります。また、不適切な自己治療は病気を悪化させる可能性もあります。さらに、新型コロナウイルスは、適切な治療が間に合わないことは言うまでもなく、既存の健康上の問題がある高齢者にとって致命的です。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、中国だけでなく、日本やアメリカでもマスク、アルコール消毒液などウィルス予防の用品は、店頭での売り切れ状態が出始めています。 

 

 

記事報道を取集する

Octoparseを使って、多数のメディアチャンネルからの発生以来のニュース記事も収集しました。Octoparseを使っていない場合は、これらの動画は役立つかもしれません。いくつかのニュースメディア間の違いを比較するために、ウォールストリートジャーナル、ニューヨークタイムズ、およびロイターから検索用語「コロナウイルス」で検索したの記事をスクレイピングしました。

ウォールストリートジャーナルのデータ

多くのニュース記事では、感染拡散の重大度に重点を置き、感染疑い者数や治癒者数などの他の指標を無視しています。このような不完全な物語は、中国政府だけでなく病気自体についても誤った印象を与えます。その結果、他の人が咳をしたり、風邪をひいたり、ほかの国の人と握手をしたりすると、怖がりになっています。

ウォールストリートジャーナルでWalter Meadによって書かれた「China Is the Real Sick Man of Asia」というニュース記事を見ました。タイトルが非常に外国人嫌いであるにもかかわらず、彼の記事には偽情報が何ヶ所もあります。 彼は、「新型コロナウイルスがどれほど危険かはわかりません。中国当局がまだ真実を隠そうとしている兆候があります。」と書きました。 記事の公開日に、WTOはすでにR0が約2であり、致死率が3%未満であり、季節性インフルエンザに近いことを発見しました。さらに、中国政府が何かを隠そうとしたことを証明する証拠はありません。実際、中国政府のWEBサイトのオープンソースデータベースから取得したデータは、WHO、CDC、ECDE、NHC、DXYのデータと一致していました。 

 

 

まとめ

新型コロナウイルスに関する情報が錯綜する中においても、不確実な情報や噂などに惑わされずに、信頼できる情報元で情報を得るようにしてください。また、風邪や季節性インフルエンザが発生しやすい時期であるため、マスクの着用や咳エチケット、手洗いなど感染予防に取り組んで、出来るだけ外出を控えてくださいね!

 

 

注:この記事はTowards Data Scienceで配信したものを加筆修正したものです。(オリジナルの記事を読む

初心者向け:未経験からデータアナリストになるには?

ビッグデータ時代の到来に伴い、さまざまな領域でビッグデータの活用が進んでいて、データアナリストなどの人材の需要はますます高まってきています。Indeed.comによると、この職業の成長率が4,000%以上に達しました。この記事では、未経験からでもデータアナリストを目指す方法を解説します。

 

データアナリストとは?

データアナリストとは、データ分析を行う専門家のことです。データ分析は、あらゆる業界の基本的な部分です。そのため、データアナリストはさまざまな業界で幅広いキャリアパスを持っています。

キャリアパス

 

 

以下のような業界では、データアナリストに大きな需要があります。

リサーチ・市場調査アナリスト:現在の市場の状況を分析する調査・リサーチを実施します。消費行動、購買習慣などを収集し、新製品の需要をに予測し、販売戦略の向上を実現できるようにします。エントリーレベルの給与は450万円~650万円です。

 

財務アナリスト:財務データを操作して、モデルと予測を提供します。銀行投資などの投資産業は、投資機会を探求するためにデータに大きく依存しています。エントリーレベルの給与は550万円~750万円です。

 

ビジネスアナリスト:データを実用的なビジネス洞察に変えます。 Excel、Power BI、およびSQLの広範なスキルが必要です。エントリーレベルの給与は500万円~700万円です。

 

 

入門するにはどのようなスキルが必要ですか?

 

  1. SQL構造化照会言語は、データベースにアクセス、管理、操作するように設計されているデータベース言語の一つです。これは、データアナリストに求められる基本スキルです。
  2. Excel軽量で迅速なデータ分析には、マクロやVBAのVLOOKUP関数などの高度なExcelスキルが必要です。
  3. 統計的プログラミング:R、MATLAB、SAAなどの統計言語によって、大きなデータセットを探索し、理解を深めるために派手なグラフで表示する必要もあります。
  4. データ可視化:結果を提示および説明する能力も不可欠です。Power BIやTableauなどのツールは、標準の分析ツールと見なされます。

 

これらすべてに加えて、分析を行われるようにするデータプールを作成する必要がありますね。

Webスクレイピング(Webデータ収集)は分析スキルの一種ではなく、それを補足するものです。ほとんどの場合、データアナリストは、データを見つけてきれいに抽出するより良い方法を知らない限り、乱雑なデータに対処しなければなりません。幸いなことに、OctoparseのようなWebスクレイピングツールを利用して簡単に始めます。他にも多くのオプションがありますので、この記事をご参考ください。

 

例を挙げましょう!

WebスクレイピングExcel、Tableauを併用してデータ分析を行う例を見てみましょう。ここでの最終目標は、国の一人当たりGDPとそのインターネットユーザーの成長率との関係を調べることです。



データを取得する

これを行うには、2種類のデータが必要です。

 

  1. 一人当たりGDP (https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/)
  2. インターネットユーザーの成長率 ( https://www.internetworldstats.com/top20.htm)

 

まず、Octoparseを使って、データ抽出のクローラーを設定します。Octoparseなら、簡単なクリックしてデータを抽出でき、プログラミングできない人にとても優しいです。使い方が分からい方はOctoparseの動画チュートリアルを参照することをお勧めします。

 これは、作ったワークフローです。クローラーの設定が完了したら、「抽出開始」ボタンをクリックするだけで、Octoparseは魔法のように動作し、データを取得してくれます。

 ワークフロー

 

 

この抽出のために、組み込みの正規表現ツールを使用して少し編集しました。Javascriptなどで正規表現モデルを作成する必要なく、時間を大幅に節約できますね。 

正規表現ツール

 

 

データをスクレイピングしてスプレッドシートに入れました。興味があれば、ご参考ください。

 

Excelで値を検索する

次に、 INDEX と MATCH 関数を組み合わせて、2つスプレッドシートから検索値と一致するデータ(インターネットユーザーの成長率と1人あたりのGDP)を取得する必要があります。

 

=INDEX(対象範囲, MATCH(検索値, 検索範囲, 0))

 

まず、MATCH関数を使って、シート2から「Country」を検索し、シート2から探すものを返します。

 次、INDEX関数を使って位置を検索し、シート1から対応する値を返します。

シート

 

Data1とData 2は、シート1から名前を付けた検索範囲です。

 データシート

 

この式を使って、使用して、MATCH関数から返された国の位置(DATA2)を検索し、GDP_per_capita(DATA1)から対応する値を返します。

 

データ可視化

値のマッチングが完了すると、データを可視化することができます。Tableauは簡単に手に入れることができます。目的の値をダッシュボードにドラッグするだけです。 次のチャートのように見えます。

分析結果

 

 

 

次の結論が得られます:

国のインターネット成長率と一人当たりGDPの間には、強い負の相関関係があります。 つまり、インターネットユーザーの増加が速いほど、一人当たりGDPが低くなる可能性があります。GDPの高い国は通常より発展しているため、成長する余地が限られている、それも理にかなっています。一方、GDPの低い国には、インターネットインフラストラクチャを拡大する可能性が十分にあります。したがって、インターネット全体の成長率は先進国よりも速く増加します。

 

 

まとめ

データアナリストになりたいなら、きちんとキャリアパスを計画することをお勧めします。上記のデータ分析に求められる基本的なスキルを磨きながら、データ収集と処理の能力も上げるほうがいいと思います。データ分析の効率を大幅に向上させるため、履歴書や面接でアピールできる「特別な売り」になるかもしれません。それに、 オンラインで利用可能な豊富な無料のリソースがあり、最大限活用してください。

 

 

元記事:https://www.octoparse.jp/blog/how-to-become-a-data-analyst/

Web担当者として身につけるべきスキルとは?

明けましておめでとうございます!ついに2020年が始まりました!皆さん、お正月はいかがお過ごしでしょうか?新年の始まりにあたり、今年の目標/やりたいことを立てる方が多いと思います。Web担当者としての私、2020に何かの新しいWebスキルを勉強するのか、いろいろ考えてみました。

グーグルしたところ、まだ身につけていないスキルはたくさんあります。今日はWeb担当者として身につけるべきWebスキルをまとめて、皆さんに紹介したいと思います。

 

Web担当者とは?

そもそもWeb担当者はどんな人でしょうか?Web担当者とは、Webマーケター、Webマーケティング担当者とも呼ばれ、Webサイトへの集客に関する業務を担当します。Webサイトの登録者数やPVなどの増加を目的として、様々な施策を行い、アクセス解析の結果を分析し、施策の検証・改善を行います。

 

 

Web担当者の仕事内容は?

Web担当者はどんな仕事をするのでしょうか?まずはある求人情報に掲載した仕事内容を見てみましょう。

 Web担当者の仕事内容

いかがでしょうか?Web制作、SEO対策、リサーチ、分析、企画提案などたくさんありますね。私自身もそれらの仕事をしています。もちろん、企業の大小や業種によって、仕事内容は変わりますが、必要とされる事はあります。

など、これらの手法を通じて、集客の目的を達成します。

 

 

Web担当者に必要なスキル

 

1.情報収集・分析のスキル

新しい製品・サービスを立ち上げるとき、必ず市場分析、競合分析を行います。分析を行う前、たくさんの情報を収集しなければなりません。情報収集を効率的に進めるために、情報収集力は必須なスキルです。それに、収集した情報を整理して、目的に応じて分析、解析できるスキルを身につけておくのも重要です。

利用可能リソース:

Web情報を収集するには、Octoparseというスクレイピングツールがオススメです。プログラミングする必要がなく、クリックするだけで素早くデータを抽出できます。

スクレイピングツールにオススメの10選

データ分析・可視化なら、Tableauがオススメです。Tableauは非常に強力で柔軟な分析プラットフォームで、プログラミングなどの専門知識・スキル不要で複数のユーザのコラボレーションも可能です。

データ分析にオススメのツール31選

 

 

 

2.サイト企画/制作/デザイン/更新のスキル

自社で新しいサービスを行なう場合、新しくホームページを作らなければいけないことがあります。以前作ったホームページを更新や修正などことも時々ありますね。ホームページをイチから作るには、企画書作成、レイアウト作成、ドメイン・サーバー準備、サイトマップ作成など、様々なノウハウや作業が必要になります。可能であれば、プログ(THML・CSSの知識)やデザインのスキルを身につけておきましょう。

利用可能リソース:

今では、Instapage、WiXやStrikinglyなど、LPを作れるツールがたくさんあります。テンプレートが豊富で、PowerPointのように簡単でおしゃれなページを作れます。

 

 

3.SEO対策のスキル

新しいサイトを立ち上げた後、検索順位を上げるために、サイトのリンクやコンテンツを最適化しなければなりません。それはSEO対策です。SEOを行うことで、検索結果で上位表示できれば、より多くの検索ユーザーにリーチすることができます。SEOでは、キーワード、被リンク、コンテンツが重要で、最適化するのに一定の需要がずっと続くことになります。ですから、成果を出すのは時間かかるし、難しいことです。

利用可能なリソース:

Moz、SEMrush、AhrefsなどSEOに役に立つツールもたくさんあります。それらのツールを利用して、キーワード、リンクの分析を簡単にすることができます。

 

 

4.良質なコンテンツを書くスキル

質が良いコンテンツとは、検索ユーザーが喜び記事のことです。さっき言ったSEO対策では、コンテンツ作りは重要です。コンテンツマーケティングの一環として、多くの企業はブロクを立ち上げました。ですから、相手が読みやすく、分かりやすい記事を書くノウハウが必要になります。

利用可能なリソース:

WEB上では多くのノウハウ記事がありますので、ここでは一本をオススメします。

良質なコンテンツとは:良い記事を書くための14のポイント

 

 

 

5.SNS運用のスキル

SNSの普及に従って、SNSマーケティングを行う企業も増えました。多くの人に自社の製品やサービスを見てもらえる機会を増加するために、どれだけ拡散できるかが重要です。ですからフォロワー、「いいね」や「シェア」を増やすのもWeb担当者の仕事となります。そのため、FacebookTwitterInstagramなど、それぞれサービスの特徴とできることを把握する上で、ふさわしいコンテンツを配信することも重要です。

利用可能なリソース:

SNSマーケティング活動を行う際に、SNS分析はとても有用です。より正確でタイムリーな情報を入手するには、ツールを活用するのが効率的です。無料ツールなら、HootsuiteとSocial Mentionがオススメです。

 

 

まとめ

いかがでしたか?以上は、私自身の仕事を元にして、仕事内容とそれに必要なスキルと利用可能なソースの紹介でした。Web担当者になった1年以上の私はスキル不足を感じた時が多いです。今年もWeb担当者の必要なスキルの向上に日々努力をしたいと思います。もしその中では、皆さんが身につけたいスキルがあれば嬉しいです。

 

元記事:

Web担当者として身につけるべきスキルとは? | Octoparse

2019年ビッグデータ応用シーン8つまとめ

 

big data

 

ビッグデータによって、サービスの必要性に応じて合理的な分析レポートを実行することができます。 生成されたデータには、非構造化データ、半構造化データ、および構造化データが含まれます。これらのデータは、他の構造化データを処理するために使用されます。 利益を獲得し、将来の利益を予測するのに役立ちます。また、将来の利益を予測するのに役立ちます。ではそれらのデータはどんなシーンで応用されているのでしょうか。今回はこの記事で簡単に紹介します。

 

1.顧客行動分析に基づく製品推奨

 

製品推奨は、取引顧客行動データに基づくクロスセリングです。

クロスセリングはいわゆるお客様が購入を検討している製品、またはすでに利用しているサービスに加え、別の商品やサービスも同時に買ってもらうことで顧客単価を上げるテクニックです。

製品推奨は基本的に顧客情報、取引履歴、購入プロセス、同じ製品を訪問または購入した後の行動などのデータに基づいて実行します。顧客取引行動分析によって、顧客の好みを予測し、それに相応しい製品を提案することで顧客と強い絆を結ぶことができます。

 

また製品推奨は、顧客の社会的行動分析に基づくコミュニティマーケティングです。「コミュニティマーケティング」とは、コミュニティを積極的に活用するマーケティング施策のことです。

同じブランド・製品に共通の感心を持つ人達を集めて、その特徴、趣味や好みなどのデータを分析することで、類似した行動をとるユーザーを顧客になってほしい人向けにマーケティングすることです。

顧客行動データの分析を通じて、製品推奨はより正確でカスタマイズすることができます。従来型企業は、製品推奨を実現するために以上の2つのマーケティング手段を利用することができます。例えば、大規模なeコマース企業の製品推奨システムとコミュニティネットワーク、または社内の顧客取引データ、自社のeコマースWebサイトなどの直接販売チャネル、企業コミュニティに依存して顧客行動データを収集する方法があります。

 

2.顧客口コミに基づくプロダクトデザイン

  顧客口コミデータには非常に大きな潜在価値があり、企業にとってプロダクトデザイン

、価格設定、運用効率、顧客サービスなどを改善するための価値のデータであります。またプロダクト・イノベーションを達成するための重要なポイントでもあります。  顧客の口コミには、製品の満足度、物流効率、顧客サービスの品質などに関する有益な改善意見だけでなく、製品の外観、機能、およびパフォーマンスに関する顧客の経験と期待も含まれます。企業が製品、運用、およびサービスを改善し、顧客中心の製品革新を構築できるようにします。

 

3.データ分析に基づくDSP広告

 DSPは、広告出稿の費用対効果を高めたい広告主のためのサービスです。。たとえば、データプラットフォームに依存して過去に製品の購入や資料を請求したユーザーと類似した行動をとるユーザーをターゲティングして、広告配信することが出来る機能があります。広告がクリックされたポイント、回数や時間などによってリアルタイムの変更と最適化によってこれは有益なクリックを得ることができます。後ほどのパフォーマンスデータの分析、および広告のクリック期間の分析に従って、広告計画がターゲットにされます。

 

4.コミュニティのホットスポットに基づくトレンド予測とバイラルマーケティング

コミュニティのホットトピックと検索エンジンホットスポット分析は、人気のある傾向の予測になります。同時に、コミュニティの広範かつ急速な広がりにより、Xiaomiのバイラルマーケティングプランなど、バイラルマーケティングを通じて企業の注目を集めるのにも役立ちます。

 

5.データ分析に基づく製品の価格設定

  製品価格設定の合理性は、データのテストと分析を必要とします。主に、製品価格設定に対する顧客の感度を把握し、それを分類し、製品価格の変化に対する異なる価格感度を持つ製品グループの直接応答と許容値を測定します。これらのデータ実験を通じて、製品の価格設定の決定基準を提供できます。

 

6.顧客行動に基づく顧客の解約予測

  顧客データの分析では、顧客からの苦情が多く、顧客評価での否定的な感情があり、顧客の購入が大幅に減少していることがわかりました。

 

7.市場動向データに基づく外部状況の分析

市場の競合他社の製品とプロモーションからのデータ、ソーシャルメディアの人々の感情(幸福)など、企業が環境の変化に対処するのを支援する外部状況の進化を予測し、市場同行の変化についていきます。

 

8.IoTデータ分析に基づく製品ライフサイクル管理

バーコード、2次元コードRFIDなどは製品を一意に識別でき、センサー、ウェアラブルバイス、インテリジェントセンシング、ビデオキャプチャ、拡張現実、およびその他の技術は、製品ライフサイクル情報をリアルタイムで収集および分析できます。製品の各リンクは、製品のライフサイクル管理を実現するために、製品の使用情報を追跡および収集します。

 

ビッグデータは以上の8つの他、多くの応用シーン場面に活用されています。ビッグデータがさらに進化しつつ、ビジネス場面においてはデータ分析がますます必要となってきました。ただし、特定のWebサイトをクロールして目的のデータを取得することについて、全員が十分な知識を持っているわけではありません。このセクションでは、便利で強力なWebクロールツールを紹介して、このツールを使いこなせるようにします。

Webクロールが初めてでコーディングの知識がない場合は、強力なWebクロールツールであるOctoparseを紹介します。

Octoparseは、さまざまなWebサイトからWebデータをすばやく収集できます。コーディングをしなくても、非常に簡単な手順でWebページを構造化されたスプレッドシートに変換できます。データ収集の需要がありましたら、ぜひ使ってみてください。

 

 

 

 

 

知っておくべき9つのWebスクレイピングの課題

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Webスクレイピングは、ビッグデータに対する需要が高まっている人々の間で注目を集めています。複数のWebサイトからデータを抽出してビジネス開発を支援したい人が増えています。ビッグデータは、市場動向、顧客の好み、競合他社の活動の最先端を提供します。したがって、Webスクレイピングは、データを収集するだけでなく、企業にとって不可欠な戦術です。

ただし、Webスクレイピングプロセスをスケールアップすると、ブロッキングカニズムなどの多くの課題が発生し、人々がデータを取得できなくなる可能性があります。 以下の7つの課題と解決方法を簡単に紹介します。

 

1.ボットアクセス

最初に確認することは、ターゲットWebサイトがスクレイピング前に許可を得るべきです。robots.txtを使用したスクレイピングが許可されていない場合は、Web所有者にスクレイピング意図を明確し、許可をもらうべきです。許可がもらえない場合は、他の代わりとなるサイトを探してください。

 

2.複雑で変更可能なWebページ構造

ほとんどのWebページはHTML(Hypertext Markup Language)に基づいています。 Webページのデザイナーは、ページを設計する独自の基準を持つことができるため、Webページの構造は大きく異なります。複数のWebサイトをスクレイピングする必要がある場合、Webサイトごとに1つのスクレイパーを構築する必要があります。

さらに、Webサイトは定期的にコンテンツを更新してユーザーエクスペリエンスを向上させたり、新しい機能を追加したりします。これにより、Webページの構造が変更されることがよくあります。 Webスクレイピングはページの特定のデザインに従って設定されるため、更新されたページでは機能しません。ターゲットWebサイトの小さな変更でも、スクレーパーの調整が必要になる場合があります。

Octoparseはカスタマイズされたワークフローを使用して、さまざまなページを処理するために人間の動作をシミュレートします。 新しいページに合わせてワークフローを簡単に変更できます。

 

3.IPブロッキング

IPブロッキングは、WebスクレイピングがWebサイトのデータにアクセスするのを防ぐ一般的な方法です。通常、Webサイトが同じIPアドレスから多数のリクエストを検出したときに発生します。Webサイトは、IPを完全に禁止するか、アクセスを制限して、スクレイピングプロセスを破壊します。

Luminatiのような多くのIPプロキシサービスがあり、自動スクレーパーと統合して、そのようなブロックから人々を救うことができます。

Octoparseクラウド抽出では、複数のIPを使用して1つのWebサイトを同時にスクレイピングし、1つのIPが何度もリクエストしないようにするだけでなく、高速性も維持します。

 

4.CAPTCHA(キャプチャー)

CAPTCHA(コンピューターと人間を区別するための完全自動化公開チューリングテスト)は、人間が解決するのは簡単だが、スクレーパーはできない論理的な問題や画像を表示することで、人間をスクレイピングツールから分離するためによく使用されます。

多くのCAPTCHAソルバーをボットに実装して、停止しないスクレイプを保証できます。 CAPTCHAを克服する技術は、継続的なデータフィードの取得に役立ちますが、それでもスクレイピングプロセスを少し遅くする可能性があります。

 

5.ハニーポットトラップ

ハニーポットは、webサイトの所有者がスクレーパーを捕まえるためにページに置くトラップです。トラップは、人間には見えないがスクレーパーには見えるリンクにすることができます。スクレーパーがトラップに陥ると、Webサイトは受信した情報(IPアドレスなど)を使用してそのスクレーパーをブロックできます。

OctoparseXPathを使用して、クリックまたはスクレイピングするアイテムを正確に特定します。これにより、トラップに陥る可能性が大幅に減少します。

 

6.遅い/不安定な表示速度

アクセス要求が多すぎると、Webサイトの応答が遅くなったり、読み込みに失敗したりする場合があります。Webページを再読み込みし、Webサイトが回復するのを待つだけなので、人間がサイトを閲覧するときは問題ありません。しかし、スクレイパーはそのような緊急事態に対処する方法を知らないため、スクレイピングは機能できなくなる可能性があります。

Octoparseでは、問題を解決するために特定の条件が満たされたときに、ユーザーが自動再試行を設定したり、読み込みを再試行したりできます。事前設定された状況下でカスタマイズされたワークフローを実行することもできます

 

8.ログイン

一部の保護された情報では、最初にログインする必要があります。ログイン認証情報を送信すると、ブラウザは、ほとんどのサイトで行われる複数のリクエストにCookie値を自動的に追加するため、ウェブサイトは、あなたが以前にログインしたのと同じ人物であることを認識します。 そのため、ログインが必要なWebサイトをスクレイピングするときは、Cookieがリクエストとともに送信されていることを確認してください。

Octoparseは、ユーザーがWebサイトにログインし、ブラウザーと同じようにCookieを保存するのを簡単に支援できます。

 

9.リアルタイムデータスクレイピング

価格比較、在庫追跡などに関しては、リアルタイムのデータスクレイピングが不可欠です。データは瞬く間に変化する可能性があり、ビジネスにとって大きなキャピタルゲインにつながる可能性があります。 スクレイパーはウェブサイトを常に監視し、データをスクレイピングする必要があります。 それでも、リクエストとデータの配信に時間がかかるため、まだ多少の遅延があります。 さらに、大量のデータをリアルタイムで取得することも大きな課題です。

Octoparseのスケジュールされたクラウド抽出では、5分以上の間隔でWebサイトをスクレイピングして、ほぼリアルタイムのスクレイピングを実現できます。

 

将来、Webスクレイピングには確かに多くの課題がありますが、スクレイピングの普遍的な原則は常に同じです。Webサイトを適切に扱うことです。 オーバーロードしようとしないでください。さらに、スクレイピングジョブの処理に役立つOctoparseなどのWebスクレイピングツールまたはサービスをいつでも見つけることができます。