「Googleデータスタジオ」は、Web解析レポートに特化したBIツール（ビジネスインテリジェンスツール）です。BIツールとは、蓄積されたデータを収集・分析・加工し、それを「ビジュアライズ」してレポート形式にまとめ、意思決定や進捗管理に活用するものです。従来のWeb解析レポートは、GoogleアナリティクスのデータからExcelやPowerPointで作成する必要があったため手間がかかっていましたが、Googleデータスタジオを使えば、大幅な省力化や作業の自動化が可能になります。 　本書では、Googleデータスタジオの基本的な使い方、「Googleアナリティクス」「Google AdWords」「Google Search Console」「YouTubeアナリティクス」といったツールと連携して解析レポートを作成する方法などを解説しています。 　しかし、Web解析でもっとも大切なのは、Webから得られる情報を「事業の成果につなげること」であって、レポートの作成ではありません。事業の成果につなげるためには、データの取得や整形といった「ルーチンの作業」を極力減らし、そこから得られる情報をもとにした改善提案やPDCAサイクルを回すことに時間を費やすべきなのです。本書には、ビジネス分析や発表レポートについての説明が含まれているのは、そのためです。 　まずは、Chapter 2でGoogleデータスタジオの使い方を学んでください。特にGoogleアナリティクスとの連携については詳細に説明しているので、自分のデータを使ったレポート作成ができるようになるはずです。Web解析そのものの基礎についてはChapter 3を、実践的なレポート作成のポイントについてはChapter 4を、レポートにおける効果的なビジュアライズの方法についてはChapter 5を参考にしてください。Googleデータスタジオで活用することを前提にしていますが、Web以外のデータの見方や報告書などの一般的なレポートについての理解も深まるはずです。 　Googleデータスタジオを使いこなすには、Chapter 6に注目してください。Googleスプレッドシートと連携して活用する方法を紹介しています。普段のビジネスで使っている手動管理の帳票などのデータを取り込んでWeb解析のデータと組み合わせる方法、Googleスプレッドシート上で演算処理を行ってデータ抽出したり新たな指標を作成したりする方法を解説しています。まさに「事業の成果につなげる」ための具体的な方策です。 　また、特別付録として、Googleアナリティクスからアクセス解析レポートを自動生成するサービス「KOBIT」の有料サービスを体験できるクーポンが提供されています。 ebに特化したBIツール「Googleデータスタジオ」によるレポート作成の自動化・省力化を徹底解説！ Chapter 1　これからのWeb解析レポートとは 　1-1　Web解析とは 　1-2　KPI設定の重要性 　1-3　ビジュアライゼーションで、直感的にわかりやすく Chapter 2　Googleデータスタジオを使ったレポート作成 　2-1　Googleデータスタジオとは 　2-2　Googleデータスタジオの基本的な使い方 　2-3　Googleアナリティクスと接続して使う 　2-4　Google AdWordsと接続して使う 　2-5　Google Search Consoleと接続して使う 　2-6　YouTubeアナリティクスと接続して使う 　2-7　その他のデータソース（コネクタ・コミュニティコネクタ） Chapter 3　解析の基礎 3-1 「解析」とは何をするものか 3-2　Web解析の目的 3-3　改善のヒントを得るための解析に必要な3つの観点 3-4　KPI作成のポイント Chapter 4　レポート作成の基本 　4-1　よいレポートとは 　4-2　レポートの準備 　4-3　レポートの構成を決める 　4-4　コンテンツを作る 　4-5　レポートを伝える Chapter 5　レポートのビジュアライズ 　5-1　言いたいことが決まれば選ぶべきグラフは決まってくる 　5-2　グラフで見るべきポイントを指し示す 　5-3　Googleデータスタジオでグラフや表の見せ方を変更してみよう Chapter 6　高度な分析を行うためのGoogleデータスタジオ活用法 　6-1　2つ以上のデータソースを利用したレポート作成 　6-2　販売計画のデータとアクセス解析データをつなげる 　6-3　スプレッドシートとデータスタジオを接続し、ビジュアライズする 　6-4　スプレッドシート上で四則演算し、新しい指標を作り出す Chapter 7　Googleの分析ツールを活用する 　7-1　Web解析に活用できるGoogleの分析ツール 　7-2　Googleアナリティクス 　7-3　Googleタグマネージャ 　7-4　Googleオプティマイズ 　7-5　Googleサーベイ Appendix　特別付録

「見るだけ」から「意思決定」に直結するレポート作成術 ■Google データポータルとは： Google社が提供している無料のBI(ビジネスインテリジェンス)ツールです。 GoogleアナリティクスやGoogle広告、BigQuery、Googleスプレッドシートなどのさまざまなデータソースと連携できるだけでなくインタラクティブなダッシュボードとビジュアライゼーションが特徴的なレポートを作成できます。また、機能のアップデートが日々行われており、作成したレポートはインターネット上で共有する以外にPDF化できます。 ■本書の発行にあたって： GoogleデータポータルやBIツールという言葉を聞いたことはあるものの、利用を躊躇している方は多いでしょう。いざ利用しようにもきちんと紹介している書籍は少ない。 Googleデータポータルはデータ解析の担当者にとって、有用なツールです。 本書では、ツールの使い方を紹介するではなくデータ解析の内容も織り交ぜているため、マーケティング初心者から中級者まで、幅広い層の方を対象にしています。 皆さんの日々の業務の一助になれば幸いです。 ■本書の特徴： ・次のアクションにつなげるためのレポート作成法を解説 マーケティングで活用されるレポートは、データをただ並べたのものでは価値がありません。 次のアクション（意思決定）につながってこそ、レポートとしての真の価値が発揮されます。 またレポートは直接説明する相手だけでなく、その後上長や関係各所でひとり歩きすることがあります。その際に伝えたい内容が正しく伝わる必要があります。本書ではGoogleデータポータルの使い方だけでなく、レポートのあるべき姿についても記載しています。 ・各種ツール、データベースとの連携を紹介 連携可能なデータソースはGoogleアナリティクス、Google広告、GoogleスプレッドシートといったGoogle社が提供しているツールのみではなく、SalesforceやSupermetricsとの連携も可能です。 それぞれのデータソースを統合したグラフや表が作成できることも魅力の一つです。 ・実務に役立つ活用事例 基本的にはレポート作成として利用されることが多いツールですが、マーケティングデータの定点観測としての使い方もおすすめです。毎日決まった時間にPDFをメールで送ることもできるため、ダッシュボードにその度に見に行かなくても変化にいち早く気付けます。 ■章立て： Chapter1　これからのウェブ解析レポートとは 　1-1　ウェブ解析で実現すべきこととは 　1-2　自分なりのKPIを作り出す 　1-3　ビジュアライゼーションで、直感的にわかりやすく Chapter2　Google データポータルの使い方 　2-1　Google データポータルとは 　2-2　Google データポータルの基本的な使い方 　2-3　Google アナリティクスと接続して使う 　2-4　Google広告と接続して使う 　2-5　Google Search Consoleと接続して使う 　2-6　YouTube アナリティクスと接続して使う 　2-7　その他のデータソースと接続して使う Chapter3　解析の実務 　3-1　「解析」とは何をするものか 　3-2　ウェブ解析の目的 　3-3　改善のヒントを得るための解析に必要な3つの観点 　3-4　KPI作成のポイント Chapter4　レポート作成の実践 　4-1　よいレポートとは 　4-2　レポートを準備する 　4-3　レポートの構成を決める 　4-4　コンテンツを作る 　4-5　レポートを伝える Chapter5　ビジュアライズの重要性 　5-1　言いたいことが決まれば、選ぶべきグラフも決まってくる 　5-2　「一瞬で伝わる」ことがビジュアライズ 　5-3　Google データポータルでグラフや表の見せ方を変更してみよう Chapter6　高度な活用方法 　6-1　データの統合 　6-2　計算フィールド 　6-3　Googleスプレッドシートの活用 Chapter7　事例 　7-1　リードジェネレーションサイトのレポート作成事例 　7-2　Google Search Consoleのレポート事例 　7-3　「ページ」についた不要なパラメータを削除する関数 　7-4　時系列のグラフに割合と値を表示する 　7-5　どこどこJPを活用した組織分析レポートの作成 　7-6　Googleアナリティクスの簡易レポート① 　7-7　Googleアナリティクスの簡易レポート②

ビジネスでの必須スキルBIツール。初心者でも簡単に使える無償「Google Data Portal」でデータ分析・可視化を。 最新 ビジネス・インテリジェンス ツール 体験しながら学ぶ「BIツール」での意思決定！ ----------------------------- データ分析に興味あるけど ＢＩツールってなに？ という人のための入門書 ----------------------------- ■分析ダッシュボードを作ってみよう – 実際の業務体験ハンズオン ●BIツールの基本 ●データの読み込みと集約 ●集計とグラフによる可視化 ●関係性の分析 ●結果の展開と共有 ●ダッシュボードとインタラクティブ機能 など ■いろいろなデータサイエンスの基本を学ぶ ●KPI分析 ●単回帰分析 ●時系列解析 ●類似度 ●ＤＩＤ など ビジネス現場で必須のスキルとなった「BIツール」。初心者でも簡単に使える「Google Data Portal」でデータ集計・分析・可視化をわかりやすく解説。 ■第1章 入門編：分析ダッシュボードを作ってみよう － 実際の業務体験ハンズオン ●1-1　BIツールの基本 BIツールとは何か、なぜ今BIツールなのか。 BIツールを学ぶことが難しかった理由 本書の進め方 この章の目的 Data Portalの準備 ハンズオン ●1-2　データの読み込みと集約 データ分析の初めの一歩 ハンズオン ステップアップ ●1-3　集計、グラフによる可視化 集計や可視化とは何か ハンズオン ステップアップ ●1-4　関係性の分析 役に立つ情報とは何か? ハンズオン ステップアップ ●1-5　結果を共有するためのデザイン 分析結果を人に伝える際に気をつけるべきこと ハンズオン ステップアップ ●1-6　 結果の展開、共有 配信、共有機能をなぜ使うのか どのような配信、共有機能があるか ハンズオン ステップアップ ●1-7　ダッシュボードのインタラクティブ機能 インタラクティブの利便性 インタラクティブにはどのような種類があるか ハンズオン レベルアップ ■第２章 ステップアップ編：さまざまな分析をしてみよう － 実践で使えるさまざまなテクニック ●2-1　実務に向けて学ぶBI応用 前章まで学んだことでは不十分 本章で学ぶこと 本章の内容 本章の具体的な構成と使い方 ●2-2　KPIモニタリングとKPIマネジメント KPIモニタリングの利用ケース KPIモニタリングやKPIとは何か 作成するダッシュボード ハンズオン 補足:KPIモニタリングの各フェイズでやるべきこと ●2-3　KPIの分析 KPIの分析と利用ケース KPIの分析とは何か 作成するダッシュボード ハンズオン ●2-4　意思決定のための分析 意思決定の支援と利用ケース 良い意思決定をするために 作成するダッシュボード ハンズオン 補足:意思決定にデータを使うことについて ●2-5　業務情報を検索するダッシュボード 業務情報システムと利用ケース 業務情報システムとは 作成するダッシュボード ハンズオン 補足:プロトタイプに関して ●2-6　データサイエンスを取り入れる:単回帰分析 BIツールとデータサイエンスの関係性 単回帰分析の利用ケース 単回帰分析とは 作成するダッシュボード ハンズオン 補足:回帰分析の発展 ●2-7　データサイエンスを取り入れる2:時系列解析 時系列解析と利用ケース 時系列解析とは 作成するダッシュボード ハンズオン ●2-8　データサイエンスを取り入れる3:類似度 類似度の利用ケース 類似度に関して ダッシュボード ハンズオン 補足 ●2-9　データサイエンスを取り入れる4:DID DIDの利用ケースに関して DIDとは ダッシュボード ハンズオン 補足:効果検証と組織課題に関して ●2-10　情報管理を行う 情報管理機能としての利用ケース 情報管理機能とは ハンズオン 補足:どのように整理するべきか ●2-11　データの加工に関して 変数の追加方法 よく用いられるケース ■第３章 レベルアップ編：ＢＩツールに関する知識をつける ●3-1　BIツールを取り巻く環境について 情報系システムに関わる問題 情報システム一巡り 本章の内容 ●3-2　BIツールが使われるケース BIツールはいつ必要になるのか BIの定着フェイズ ●3-3　BIツールとデータ分析環境の立ち位置 BI環境で求められる8の機能 データの収集機能 データの加工機能 データの蓄積機能（DWH） データの可視化および可視化の管理機能（BI） データの配信/共有機能（BI） メタデータの管理機能（データカタログ） ジョブ管理機能（ジョブスケジューラ） BI環境のパフォーマンス管理（BI） ●3-4　ETL(ELT),DWHに関する基礎知識 ETL(ELT) TransferとDWH ●3-5　Tableau,Metabase,Lookerといった BIツールに関して Metabase/Redash/Superset Tableau/PowerBI/Qlik BIツール:Looker/MicroStrategy 番外編:Dash/Shiny/Streamlit/flexdashboard ●3-6　BIエンジニアの業務フローと ケイパビリティに関して BI開発の流れ BI開発の必要ケイパビリティ BIチームを管理する際に利用する指標 ●3-7　BIとデータマネジメント データマネジメントとは データマネジメントの導入方法

Google アナリティクスの使い方を徹底的に解説！ 分析・改善のベストプラクティス ■数多くの導入実績が証明する最高峰のアナリティクス活用術を掲載 アナリティクスの一歩進んだ使い方を解説します。サイト改善に役立つデータをより詳細に取り出すための方法など、Google マーケティング プラットフォーム セールスパートナーとして、企業へのアナリティクスの導入、分析などのサービスを行ってきた実績から得たノウハウをまとめています。 ■Webサイトの潜在能力を引き出し、収益アップに直結するノウハウを集結 アナリティクスで得たデータを、どうサイト改善に生かすかのヒントを掲載しています。大規模な企業サイトから、個人で運営するサイトまで、ありとあらゆるWebサイトに対応可能です。 ■Google タグマネージャ、Google データポータル、Google オプティマイズなどについても掲載 Google アナリティクスだけにとどまらず、Google マーケティング プラットフォーム＋α を活用して、デジタルマーケティングを推進する方法について掲載しています。 Google マーケティング プラットフォームのツールとの連携によって、より詳細にデータを分析し、それをサイト改善に活かす方法を解説します。 基本 Chapter1　Google アナリティクスとGoogle マーケティング プラットフォーム Chapter2　Google アナリティクスの利用を開始する Chapter3　Google アナリティクスの標準レポートを確認する Chapter4　Google タグマネージャの利用を開始する Chapter5　ページビューの計測設定を行う Chapter6　イベントの計測設定を行う Chapter7　目標設定を行う 活用 Chapter8　拡張 ｅ コマースでECサイトを詳細に分析する Chapter9　ユーザーをより深く理解するための準備 Chapter10　ユーザーの流入元に関する情報を正しく把握するための準備 Chapter11　データを柔軟に抽出する技術 Chapter12　Google データポータルでレポートを作成・共有する Chapter13　Google オプティマイズでA/Bテストを行う Chapter14　Google アナリティクスのデータをGoogle 広告による広告配信に活用する ケーススタディ Chapter15　ケーススタディ① コンバージョンの改善を図る Chapter16　ケーススタディ② SEOについて検討する Chapter17　ケーススタディ③ キャンペーンのランディングページを最適化する Chapter18　ケーススタディ④ Webサイト上で発生する問題を検知する Appendix Appendix1　ユーザーの権限管理を行う Appendix2　AMPページの計測を行う Appendix3　Google タグマネージャの「タグ」「変数」「トリガー」 Appendix4　グローバルサイトタグ（gtag.js）で計測を行う Appendix5　Google アナリティクスにGoogle AdSenseをリンクする Appendix6　お役立ち情報 Appendix7　Google アナリティクス＆Google タグマネージャ設定チェックシート

1万人以上のWeb担当者に支持された定番書が大幅改訂。Googleアナリティクスの実例に即した知識や考え方、活用ノウハウを目的別で引ける、デスクに常備の1冊です。 第1章 基礎知識 第2章 導入 第3章 設定 第4章 用語の理解 第5章 レポートの分析 第6章 機能の活用 第7章 組織での共有 第8章 成果の改善 第9章 高度な分析 第10章 トラブル解決

もうExcelには戻れない！ 全Tableauユーザーのための必携バイブルがついに登場！ この1冊で生産性が劇的に向上する、全Tableauユーザーのための必携書！ Tableauは「使いやすさ」が評価され、日本でもユーザーが急増しているデータ可視化ツールです。 誰でも簡単にデータにアクセスでき、ドラッグアンドドロップするだけで図や表、ダッシュボードを作成できます。 学生からデータサイエンティストまで、世界中のあらゆる業界・業種で採用されています。 一度レポートを作成すれば自動的に更新されるため、時間や工数を大幅に削減できる、生産性向上に直結したツールです。 本書は、もっとも効率的な方法でTableauの操作を一通りできるようになることを目的としています。 基本のチャートの作り方からダッシュボートやストーリーの作成まで、この1冊で身につきます。 Tableau Prep Builderでデータを適切な形式に変換し、Tableau DesktopまたはTableau Server・Tableau Onlineの Web編集機能で基本の図表を作成し、共有するところまで紹介しています。 ビギナーでもわかりやすいように、1つ1つのステップを丁寧に紹介しています。 【目次】 Chapter1　Tableauの概要 Chapter2　チャートの作成 Chapter3　データの整備 Chapter4　フィールドの整備 Chapter5　ビジュアライゼーションの周辺効果 Chapter6　ダッシュボードとストーリーの作成 Chapter7　ワークブックの共有とエクスポート Chapter8　Tableau Prep Builder によるデータ準備 Chapter9　最新データを表示させるための運用方法 Chapter10 その他のTableau利活用 Chapter 1　Tableauの概要 　1.1　Tableauの製品体系 　1.2　Tableauのライセンス体系 　1.3　Tableau画面の名称と用語 Chapter 2　チャートの作成 　2.1　チャートタイプの一覧 　2.2　基本チャート 　2.3　基本チャートの組み合わせ 　2.4　表計算のチャート 　2.5　日付型データを利用した表計算チャート 　2.6　地図 　2.7　集計表 Chapter 3　データの整備 　3.1　データ接続 　3.2　接続するデータのもち方 　3.3　複数データの組み合わせ 　3.4　データの保存 Chapter 4　フィールドの整備 　4.1　データ型の確認と変換 　4.2　フィールドの理解 　4.3　［データ］ペインの整理 　4.4　フィールドの作成 Chapter 5　ビジュアライゼーションの周辺効果 　5.1　マーク 　5.2　フィルターとページ 　5.3　並べ替え 　5.4　書式設定 　5.5　分析機能の活用 Chapter 6　ダッシュボードとストーリーの作成 　6.1　ダッシュボード作成の基本 　6.2　アクションの活用 　6.3　ストーリー Chapter 7　ワークブックの共有とエクスポート 　7.1　ワークブックの保存・ダウンロード・共有 　7.2　バージョン間の互換性 　7.3　データや画像のエクスポート Chapter 8　Tableau Prep Builderによるデータ準備 　8.1　インプットステップ（データ接続） 　8.2　クリーニング作業 　8.3　ユニオン 　8.4　結合 　8.5　集計 　8.6　ピボット 　8.7　出力とフローの保存 Chapter 9　最新データを表示させるための運用方法 　9.1　Tableau DesktopとTableau Server・Tableau Onlineを組み合わせた運用 　9.2　Tableau Prep BuilderとTableau Server・Tableau Onlineを組み合わせた運用 Chapter 10　その他のTableau利活用 　10.1　Tableau Publicの利活用 　10.2　データを変更して再利用 　10.3　その他の情報

A/Bテストやリダイレクトテストは、導入も運用もタイヘン……ではありません！ Googleオプティマイズは、無料でも使えるウェブテストツールです。ウェブサイトを訪れたユーザーを対象に、サイトデザイン、レイアウト、コンテンツなどを複数パターン用意して、どれが成果に結び付いたかというテストを実施できます。パーツが異なる複数のパターン（AとB、あるいは3つ以上）をランダムに比較する「A/Bテスト」のほかに、同じ内容で別個のウェブページを比較する「リダイレクトテスト」、複数のパーツが異なる「多変量テスト」を実施することが可能です。 こういったウェブテストは、従来は思いのほかコストも手間もかかかるものでしたが、Googleオプティマイズは、無料で使うことができ、簡単にパターンの作成から分析までを行える画期的なツールです。専門のデザイナーやエンジニアがいないチームや、HTMLやCSSに詳しくない担当者でも、ビジュアルエディタを使用してウェブブラウザ上でテストパターンを作成し、テストを実施することが可能です。 本書は、ウェブテストの説明からはじまり、Googleオプティマイズの使い方、キャッチコピーやテキスト、バナーやメインビジュアルといったコンテンツを効果的に作成する方法、ツールを連携させてデータを可視化する方法まで、Googleオプティマイズを活用している現場の担当者が経験に基づいて説明しています。さらに、GoogleアナリティクスやGoogleデータポータル、GoogleスプレッドシートなどのGoogleのツール群と連携することで、より深い分析やわかりやすい視覚化を実現するテクニックなども解説しています。 しかし、ウェブテストを行うことは「手段」であって「目的」ではありません。そこで、本書では、単にGoogleオプティマイズの使い方を説明するのではなく、正しいテストの行い方やテストに対する考え方を理解してから、テストを実施するという構成になっています。テストにおいてもっとも重要である「仮説を立てて設計する」「レポートをもとに判断する」といったことは、私たち人間が行わなければいけないからです。したがって、マーケティングの知識がない人でも活用できるように、その前提となるウェブマーケティングの基礎についても、事例を挙げながら説明しています。 近年のウェブサイトでは、やるべきことが増えてきています。特に少人数で運営しているウェブサイトでは、担当者の負担も増大しているでしょう。そんな中でも、コンバージョンを最大化していくための強い武器となるのがウェブテストです。本書を参考にしてGoogleオプティマイズを導入・活用し、サイト改善に役立ててください。 Chapter 1　データドリブンなウェブテストの基本 　1-1　データを使った確実なサイト改善方法 　1-2　ウェブテストの重要性 　1-3　 効率的なウェブテスト運用 Chapter 2　Googleオプティマイズを使ったテスト　～設定からはじめのテストまで～ 　2-1　Googleオプティマイズとは 　2-2　Googleオプティマイズの設定 　2-3　テストを作成してみよう 　2-4　ターゲット設定の利用シーンと注意点 Chapter 3　パターン作成の基本 　3-1　パターンとは 　3-2　ビジュアルエディタの使い方 　3-3　パターンを編集する 　3-4　作成したパターンをプレビューする Chapter 4　テストの実施とレポートの作成 　4-1　テストを開始する 　4-2　レポートを確認する 　4-3　テスト実行中の変更 　4-4　テストを終了する 　4-5　テストを評価し、アクションを決める Chapter 5　効果的なクリエイティブの作成 　5-1　ウェブマーケティングにおけるPDCA 　5-2　ファーストビュー 　5-3　ライティング 　5-4　ランディングページ 　5-5　テストパターンのクリエイティブの作成 Chapter 6　ウェブテストを支えるコンセプトと技術 　6-1　ウェブテストのためのウェブマーケティングの基礎 　6-2　行動心理から紐解く「12STEPフレームワーク」 　6-3　データの可視化