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分析方法も解説

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アクセス解析 分析

初心者向けセミナーです全くの初心者からでも大丈夫: 多変量解析入門【Rによる実演】

多変量解析とは、複数の変数からなるデータを統計的に分析する手法の総称です。多変量解析にはさまざまな手法が含まれ、その使われ方も、実務・研究の領域によって大きく異なります。概念・用語や用途が多様である点で、初心者が高いハードルを感じる分野でもあります。ともすれば、わけのわからない魔法のようにみえたり、難しいことばで素人をだますテクニックのようにみえてしまったりするでしょう。
しかし本来、多変量解析のそれぞれの手法は、手元のデータをある角度から理解しようとする工夫の集まりであり、個々の発想自体は難しいものではありません。また、それらは魔法でも詐術でもなく、一定の有用性と一定の限界を持つ道具にすぎません。
本セミナーでは、さまざまな多変量解析手法を、主にビジネス・ユーザの観点から幅広く紹介します。
はじめに、理解・学習に必要な最低限の必要知識を解説します。
つぎに、多変量解析の用途を大きく次の3つにわけ、それぞれについて主要な手法を紹介します。
(1)データを視覚化する 分析方法も解説 …データを適切に表現し、わかりやすく伝える
(2)因果関係を探る …原因と結果の関連性を評価し、施策立案に役立てる
(3)隠れた構造を探る …データの背後にあるしくみと意味について推理する
紹介にあたっては、手法の背後にある数理的基盤よりも、手法の選択のポイント、解釈上のポイントにより焦点を当てます。最後に、実務家にとって効果的な活用方法と学習方法について紹介します。
主要な分析法の講義とともに、広く普及しているフリーの統計ソフト・Rを使用した実演を行います。実際にデータを受講者に解析いただくことで、よりわかりやすく理解していただくことを目指します。

受講対象・レベル

本セミナーは以下の方々を対象としています。
(1)文献、レポート、カタログ等に出てくる統計的データ解析の結果を適切に読み取れるようになりたい方。
(2)これから自分で多変量解析に取り組みたい方。
(3)必要に迫られてデータ解析を我流でやっているが、独学ではわからないことが多く、困っている方。
また正しいかどうか自信がない方 など

習得できる知識

セミナープログラム

0. イントロダクション
0.分析方法も解説 1 多変量解析とは
0.2 企業実務における多変量解析の意義
0.3 このセミナーの内容、目標、進め方
0.4 ソフトウェア紹介
<実演1> 統計ソフト Rの基本操作
1. 統計データの観察と要約 分析方法も解説 ~データを適切に表現し、わかりやすく伝える~
1.1 データの構造
1.2 データ解析の3つの段階
1.3 変数の観察と要約:量的な1変数
(1) 度数分布表とヒストグラム 分析方法も解説
(2) 値の大きさを要約する ~平均とその他の方法~
(3) 値のばらつきを要約する ~標準偏差とその他の方法~
1.4 変数の観察と要約:量的な2変数
(1) 散布図と相関表
(2) 関係の強さを要約する ~相関係数~
1.5 変数の観察と要約:質的な1変数
(1) 度数分布とヒストグラム
(2) 分布を要約する
1.6 変数の観察と要約:質的な2変数
(1) クロス表
(2) 関係の強さを要約する
1.7 変数の観察と要約:質的変数と量的変数
(1) 層別度数分布と箱ひげ図
(2) 層別の要約統計量を図示する
1.8 視覚化の役割
(1) 分析方法も解説 他人のための視覚化 ~図示の三原則~
(2) 自分のための視覚化
1.9 まとめ
2. 多変量データの視覚化 ~データ行列を一目で捉える~
2.1 イントロダクション
2.2 主成分分析
<実演2>主成分分析によるデータ行列の視覚化
2.3 主成分分析の考え方
2.分析方法も解説 4 主成分分析の用途
(1) 主成分分析の解釈を通じた変数の理解
(2) 主成分得点による個体の位置づけ
(3) 主成分分析によるデータ行列の視覚化
(4) 主成分分析の応用例 ~製品選好マッピング~
2.5 まとめ
3. 統計的推測の基礎 ~データに基づき推測する~
3.1 母集団と標本
3.2 さまざまな統計的推測 ~推定と検定~
3.3 母平均についての推測
3.4 母分散についての推測
3.5 統計的推測と確率分布 ~正規分布とはなにか~
3.6 母平均についての推測はどのくらいあてになるか ~標準誤差とはなにか~
3.7 推測の「良さ」の2つの側面 ~正確性と精度~
3.8 まとめ
4. 因果関係の探索 ~データを生み出すメカニズムを探る~
4.1 イントロダクション
4.2 データから因果関係を推測できるか?
4.3 層別とその落とし穴
4.4 まとめ
5. 回帰分析の基礎 ~原因と結果の変数の関連性を評価し、施策立案に役立てる~
5.1 イントロダクション
5.2 回帰分析の考え方
<実演3>実験データの単回帰分析
5.3 重回帰分析の手順
(1) モデルの推定
(分析方法も解説 2) 性能の評価
(3) 変数の選択
(4) 分析方法も解説 妥当性の検討
<実演4>調査データの重回帰分析
5.4 まとめ
6. 隠れた構造を探る ~データの背後にある意味について推理する~
6.1 イントロダクション
6.2 因子分析
6.3 因子分析の手順
6.4 因子分析のしくみ
6.5 因子分析の実際 分析方法も解説
6.6 まとめ
7. 多変量解析とのつきあい方
7.1 検証的アプローチと探索的アプローチ、どちらが良いか? 分析方法も解説
7.2 新しい手法を実務に展開するためには?
7.3 アドバイザーとどうつきあうか
7.4 どうやって勉強するか
<質疑応答>

■受講者の声
「大変わかりやすい講義だった。復習することで、かなりの部分が理解できると思われる」
「文系大で講義されていただけあり、説明が大変わかりやすかった」
「重回帰分析や主成分分析が分かりやすくて良かった」
「これまで何となくわからないまま行っていたこと・行っていなかったことがどんな意味を持つのかよく理解
できた」 等々

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 見方 と 目安 活用方法 分析方法も解説 を 考察

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 見方 と 目安 活用方法 を 考察

アクセス解析 分析

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 何か?その定義や、滞在時間 の 見方 や 滞在時間 目安 に、滞在時間 活用した分析方法 の考察をしていきます。

この記事では、そんな方向けに、まずは、Googleアナリティクス 滞在時間 にフォーカスして分析をしてみることをおすすめしています。そして、Googleアナリティクス 滞在時間 から 分析していく方法をご紹介していきます。

  • Googleアナリティクス 滞在時間の定義は?
  • 滞在時間 どのくらいがいいの?
  • Googleアナリティクス で どの滞在時間を見ればいいの?

Googleアナリティクス 滞在時間

なお、ここで解説しているGoogleアナリティクス 滞在時間は、Googleアナリティクスでも、ユニバーサル アナリティクス プロパティについてのものです。Google アナリティクス 4 プロパティのものではありません。

Googleアナリティクス で 分析方法も解説 表示される滞在時間は

以前にセミナーでアンケートをとったときに、多くの方は、平均セッション時間 をGoogleアナリティクス 滞在時間だと思っていました。

しかし、ここでは、この2つとも、Googleアナリティクス 滞在時間 として定義していきます。

Googleアナリティクス 滞在時間 画面

Googleアナリティクス 滞在時間 が 表示される画面は、さまざまあります。

  1. Googleアナリティクスにログイン
  2. メニューから「ユーザー」を選択
  3. 「概要」をクリック

この数値が、Googleアナリティクス 滞在時間 になります。

平均セッション時間とは

  • 1回目に3ページ、各5分ずつ サイト内で回遊して15分滞在していた
  • 2回目に2ページ、サイト内で回遊して10分滞在していた

平均ページ滞在時間とは

  • 1回目に3ページ、各5分ずつ サイト内で回遊して15分滞在していた
  • 2回目に2ページ、サイト内で回遊して10分滞在していた

平均ページ滞在時間 画面 分析方法も解説 見方

平均ページ滞在時間 は どの画面 で 見るのか、その見方を書くと。

  1. Googleアナリティクスにログイン
  2. メニューから「行動」を選択
  3. 分析方法も解説
  4. 「概要」をクリック

その後 すべてのページ を選択すれば、

Google アナリティクス 滞在時間 単位

Google アナリティクス 滞在時間 は、なんと、秒単位で表示されます。

Google アナリティクス 滞在時間 分析 ポイント

Google アナリティクス 滞在時間 を活用しての分析についてです。

滞在時間が短いページを探す

  1. Googleからの評価が下がる
  2. ユーザーの離脱を招く
  3. 検索ランキングが下がる

Google アナリティクス 滞在時間 目安

Google アナリティクス 滞在時間の目安について解説していきます。

平均セッション時間の目安

平均ページ滞在時間の目安

Google アナリティクス 滞在時間 定義 動画

続いて、セカンドオピニオン的に、Google アナリティクス 滞在時間 の 定義 について、解説している動画をご紹介します。

Google アナリティクス 平均滞在時間 って、何を、どう計測しているのか?その定義を明確に理解しておきましょう。そのうえで、もし、ほかのアクセス解析ソフト、ツール(アドエビスや、webアンテナなど)を活用しているのであれば、各ツールとの違いを把握しておきましょう。

この動画なら、定義だけでなく、Google アナリティクス 滞在時間 を どの画面で見れるのか?なども解説されているので、GAの画面のイメージをつかみたい!というときにもばっちり活用できます。Google アナリティクス 平均滞在時間 を 見て、ページを分析し、それを活用しての集客方法についても動画内で解説されています。Google アナリティクス の ノウハウ系動画 なので、ぜひ1度 視聴してみてください。

Google アナリティクス 平均滞在時間 定義 や、注意点など、細かい点なども紹介されていますよね。

Google アナリティクス 平均滞在時間 は、最後のページが計測対象になっていなかったりするので、意外と、少ないように見えたりします。

このYoutube動画は、約14分程度の動画になっています。ヒートマップツールの導入なども推奨しているので、意外と、長めの動画になっています。しかし、ちゃんと、最後には、まとめ!などで、Google アナリティクス 滞在時間 の 見方の重要なポイントを入れてくれているのでわかりやすいと思いますよ。ECサイトなどの場合、分析しやすいと思うので、ぜひ、活用してみてくださいね。

Google アナリティクス 滞在時間 解説の動画は、300回以上の再生回数ですが、コメントでも、わかりやすい!という声があがっています。実践しやすい内容だと思いますので、スマホなどでも再生してみて、Google アナリティクス 分析方法も解説 滞在時間 について、学習できる動画だと思いますよ。

米国株のスクリーニング方法 おすすめの絞り込み条件を解説

虫眼鏡枠画像 グローイング AI

▼スクリーニングによく使われるファンダメンタル項目
・ROE(自己資本利益率)⇒ 日本語訳ページでは「株主資本利益率」
・PER(株価収益率) ⇒ 日本語訳ページでは「P/E」
・PBR(株価純資産倍率) ⇒ 日本語訳ページでは「P/B」
・四半期ごとのEPS成長率 ⇒ 日本語訳ページでは「EPS成長率qtroverqtr」
・四半期ごとの売上成長 ⇒ 日本語訳ページでは「qtrに対する売上成長qtr」
・EPS成長率1年変化 ⇒ 日本語訳ページでは「来年のEPS成長率」

▼スクリーニングによく使われるテクニカル項目 分析方法も解説
・RSI(相対力指数)⇒ 日本語訳ページでは「RSI」
・20日移動平均線 ⇒ 日本語訳ページでは「20日間の単純移動平均」

ValueLine

・ROE(自己資本利益率)⇒ 日本語訳ページでは「%株主資本利益率」
・PER(株価収益率) ⇒ 日本語訳ページでは「現在の株価収益率」
・EPS成長率1年変化 ⇒ 日本語訳ページでは「EPS成長1年」
・配当利回り ⇒ 日本語訳ページでは「配当利回り」

ValueLineのスクリーニング結果

手順1.Google Chromeでfinvizを開き、日本語ページに変換する

finvizのスクリーニング手順1


手順2.「全て」のタブを選び、必要な項目と数値を選択します。

finvizのスクリーニング手順2

①銘柄スカウター米国株(マネックス証券)

銘柄スカウター

②米国株スクリーナー(SBI証券)

米国株スクリーナー

バフェットコード


④ワールドストックチョイス(分析方法も解説 分析方法も解説 WSC)

WSC(ワールドストックチョイス)

ワールドストックチョイス「大化け期待の日米株」を知れる 最新のAI投資サービスです。

利用ユーザーの中には「収支が7.5倍になった」というユーザーも見られます。

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データ分析の課題を解決。より効率的に進めるポイントは?

購買履歴や年齢・性別などから、商品のターゲットを特定したり、POSレジのデータを蓄積したりして、消費者の傾向を分析する 手法は、マーケティングをする上でとても役立ちます。

実際に「株式会社ヤクルト本社」では、消費者の購買データと併せて、気象データやGoogleの検索データなども分析することで、売上増に成功しています。

また「楽天グループ株式会社」では、購買履歴や自社サイト上での行動履歴を蓄積し、消費者ごとの需要に合わせた広告配信に活用しました。精度の高い広告配信を行い、自社サイトでの購買を促すことに成功した事例です。

自社の目的に応じて、総合的かつ多角的に分析することで、的確なマーケティング戦略を立てられるでしょう。

コスト削減のための改善ポイントを洗い出す

データ分析は業務効率化に利用することも可能です。 特に製造業界では、製造コストの削減に大いに役立っています 。

「Intel株式会社」では品質テストのコストを削減するために、データ分析を活用しています。製造過程で収集したデータの結果を、品質テストに還元することで、品質に疑いが出た製品にのみ、テストを重点的に行えるようになりました。「Intel株式会社」はデータ分析を活用することで、コスト削減に成功しています。

業務の過程で収集したデータを活用することで、無駄な業務を選別し、コストの削減につなげられます。

データ分析を行うメリットは?

会社の現状が明確に分かる

データ分析を上手に活用すれば、自社の強みや弱みを客観的に観測できます 。売上増のための施策や、コストの分配を判断するために、自社のデータ分析が大きな指針になるでしょう。

例えば製品のオリジナリティはあるものの、認知度が低く売上が伸び悩んでいる場合は、広告や営業にコストをかける戦略に、シフトする戦略が考えられます。顧客満足度が低く、サービスのリピートや継続率が低い場合は、サポートにコストをかける手段を考えることが可能です。

データ分析で自社の立ち位置を明確にすることで、今後の戦略を考える指針にできます。

将来的な会社の成長について予測できる

自社の課題などの現状を明確にすれば、自社の将来的な成長予測が立てやすくなります 。市場で成長し続けるための戦略を打ち出す、検討材料にしましょう。

各データの関連性や因果関係を考慮して、不確実な点を除いていくことで、より確実な分析や将来の予測が可能です。継続的な売上や、業務拡大のための戦略を打ち出す指針として、データ分析は重要になります。

ビジネス上の決定が迅速に

従来のビジネスにおいて意思決定は、人の経験や勘などの不確定要素に頼っていました。その方法では意思決定が曖昧になってしまうだけではなく、チームや会社全体の意見をすり合わせるために、時間がかかってしまいます。

データ分析は 長年の市場の動向や、売上情報などの膨大なデータから、自社が抱える課題に関連したデータを、素早く提供することが可能 です。迅速な意思決定が必要な現代のビジネスシーンにおいて、データ分析は重要な役割を果たしています。

一つ一つの意思決定が、自社の評判や利益などの成長につながるため、データ分析を利用し、円滑で確実な意思決定を行いましょう。

会社の改善するべき点が明確になる

会社の改善点を上層部の経験のみに頼っている場合、予想外であったり、経験になかったりする問題点は、洗い出されずに放置されてしまうことも多々ありました。

データ分析を活用することで、 今まで会社内で散らばっていた情報を集約し、改善するべき点を客観的に洗い出せます 。自社の弱みを客観的に洗い出すことで、業務効率化やコストの削減につなげることが可能です。

データ分析に利用した自社の情報は、組織の資源として利用し続けられます。改善点を洗い出した上で、今後のビジネスにも利用し続けられる点が、大きなメリットです。

データ分析のありがちな課題

結果につながらない

業務効率化のためにデータ分析を導入したはずなのに、 分析の軸がずれたり、分析作業自体にかなりの時間を割いたりして、結果的に業務効率が下がってしまう ケース も少なくありません。

目的が不明瞭な状態でデータ分析を行っても、ビジネスの結果につなげることは難しいでしょう。目的がない状態でデータ分析に取り組んでしまうと、「データ分析を行うこと」自体が目的となってしまい、ビジネス上で「何がしたいのか分からない」状態になってしまうことがあります。

データが多過ぎて活用できていない

多くのデータを収集しても、 どのデータが自社のビジネスに役立つのかが分からない、というケース も多々あります。データ分析の要素が多過ぎると、目的を見失いかねません。
分析方法も解説
データ分析では膨大なデータを扱うので、目的を見失わないように、あらかじめ扱うデータの要素を絞っておくことも重要です。データを収集するだけでは、ビジネスにつながりません。膨大なデータから、有効な要素を抽出する手段を用意しておきましょう。

データ分析ができる人員がいない

データ分析はビジネスにおいて、必要不可欠な存在になっています。しかし一方では「適切に活用できる人材が限られている」というのが現状です。 自社内でデータ分析の活用に対する理解が進んでいないと、ビジネスでの有効活用は難しい でしょう。

データ分析に関連する人材不足の課題を解決するためには、データ分析への理解を深めるための社内セミナーを開いたり、データサイエンティストを採用したりして、データ分析を活用するための土台を作る必要があります。

実際に現場の社員がデータ分析を実践的に行うことで、理解を進めることもできるでしょう。現場の社員が使えるデータ分析ツールの活用もおすすめです。

データ分析の効率化につながるポイント

明確な目的を設定して結果を評価する

データ分析はあくまでもビジネス上の手段です。 自社製品の売上増やサービスの問合せ率アップ、コスト削減などの目的を決めてから、データ分析を行いましょう 。

データ分析を行っているものの、ビジネスにつながる要素がうまく見つけられないという場合は、データを使って自社の課題を確認することも大切です。うまく洗い出しができれば、目的を再設定できる可能性があります。その後は結果の評価も忘れずに行いましょう。

データ分析をもとに実施した戦略の結果についても、チームで評価し、さらにデータ分析を行って、PDCAサイクルを回すことで、ビジネスを活発化させられます。

データ分析ツールを活用する

データの加工や処理・分析を一から行うと、かなり時間がかかってしまいます。 スピード感が大切になっている昨今のビジネスシーンで、データ分析自体に時間がかかってしまうことは、致命傷 ともいえるでしょう。

データ分析ツールを導入すれば、データ分析自体のスピードは格段に上がります。業務が効率化することで、ビジネス上の意思決定や、PDCAサイクルを回すスピードも上がるでしょう。

おすすめのBIツール3選

販売データを営業・商品企画へ活かす「軽業Web」

「軽業Web」は自社内にある情報資産を、簡単に活用できるBIツールです。 データに関する専門知識がなくても、簡単に欲しい情報へアクセスできます 。

レポート作成などのサポート機能や、タスクスケジューラーなどの機能も搭載しているので、普段の業務効率化につながるでしょう。

動作環境や利用人数によって、サービス内容が変化するので、導入の際は確認しておくことをおすすめします。インストール代行や教育支援などの、支援サービスも充実しているので、初めてBIツールを導入する企業にも向いたBIツールです。

軽業Web

営業・マーケティング向けの「Sales Rush Board」

データ分析を営業やマーケティングに取り入れたい場合は、「Sales Rush Board」がおすすめです。 手間が少ない上に、さまざまなツールで分析が可能 なため、移り変わりの激しい営業やマーケティングに役立ちます。

700種類以上のサービス連携が可能なので、さまざまな視点から分析を行えることも強みです。導入している企業の中には、Sales Rush Boardによるデータ分析を活用し、受注率を7倍に上げたという事例もあります。

費用は要相談となっていて、公式サイトのフォームから簡単に問合せができます。

Sales Rush Board

広告運用向けの「Whatagraph」

13,000社以上の導入実績がある、広告運用向けのBIツールが「Whatagraph」です。 広告・SNS・マーケティングツールのデータを一元化して、レポーティング してくれるので、広告担当者に嬉しいツールです。

プランは3プランあり、ユーザー数やデータソース数でランク分けされています。料金は要相談となっています。無料お試しプランもあるので、使用感を試してみるのもおすすめです。

Whatagraph

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 見方 と 目安 活用方法 を 考察

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 見方 と 目安 活用方法 を 考察

アクセス解析 分析

Googleアナリティクス 滞在時間 とは 何か?その定義や、滞在時間 の 見方 や 滞在時間 目安 に、滞在時間 活用した分析方法 の考察をしていきます。

この記事では、そんな方向けに、まずは、Googleアナリティクス 滞在時間 にフォーカスして分析をしてみることをおすすめしています。そして、Googleアナリティクス 滞在時間 から 分析していく方法をご紹介していきます。

  • Googleアナリティクス 滞在時間の定義は?
  • 滞在時間 どのくらいがいいの?
  • Googleアナリティクス で どの滞在時間を見ればいいの?

Googleアナリティクス 滞在時間

なお、ここで解説しているGoogleアナリティクス 滞在時間は、Googleアナリティクスでも、ユニバーサル アナリティクス プロパティについてのものです。Google アナリティクス 4 プロパティのものではありません。

Googleアナリティクス で 表示される滞在時間は

以前にセミナーでアンケートをとったときに、多くの方は、平均セッション時間 をGoogleアナリティクス 滞在時間だと思っていました。

しかし、ここでは、この2つとも、Googleアナリティクス 滞在時間 として定義していきます。

Googleアナリティクス 滞在時間 画面

Googleアナリティクス 滞在時間 分析方法も解説 が 表示される画面は、さまざまあります。

  1. Googleアナリティクスにログイン
  2. メニューから「ユーザー」を選択
  3. 「概要」をクリック

この数値が、Googleアナリティクス 滞在時間 になります。

平均セッション時間とは

  • 1回目に3ページ、各5分ずつ サイト内で回遊して15分滞在していた
  • 2回目に2ページ、サイト内で回遊して10分滞在していた

平均ページ滞在時間とは

  • 1回目に3ページ、各5分ずつ サイト内で回遊して15分滞在していた
  • 2回目に2ページ、サイト内で回遊して10分滞在していた

平均ページ滞在時間 画面 見方

平均ページ滞在時間 は どの画面 で 見るのか、その見方を書くと。

  1. Googleアナリティクスにログイン
  2. メニューから「行動」を選択
  3. 「概要」をクリック

その後 すべてのページ を選択すれば、

Google アナリティクス 滞在時間 単位

Google アナリティクス 滞在時間 分析方法も解説 は、なんと、秒単位で表示されます。

Google アナリティクス 滞在時間 分析 ポイント

Google アナリティクス 滞在時間 を活用しての分析についてです。

滞在時間が短いページを探す

  1. Googleからの評価が下がる
  2. ユーザーの離脱を招く
  3. 検索ランキングが下がる

Google アナリティクス 滞在時間 目安

Google アナリティクス 滞在時間の目安について解説していきます。

平均セッション時間の目安

平均ページ滞在時間の目安

Google アナリティクス 滞在時間 定義 動画

続いて、セカンドオピニオン的に、Google アナリティクス 滞在時間 の 定義 について、解説している動画をご紹介します。

Google アナリティクス 平均滞在時間 って、何を、どう計測しているのか?その定義を明確に理解しておきましょう。そのうえで、もし、ほかのアクセス解析ソフト、ツール(アドエビスや、webアンテナなど)を活用しているのであれば、各ツールとの違いを把握しておきましょう。

この動画なら、定義だけでなく、Google アナリティクス 滞在時間 を どの画面で見れるのか?なども解説されているので、GAの画面のイメージをつかみたい!というときにもばっちり活用できます。Google アナリティクス 平均滞在時間 を 見て、ページを分析し、それを活用しての集客方法についても動画内で解説されています。Google アナリティクス の ノウハウ系動画 なので、ぜひ1度 視聴してみてください。

Google アナリティクス 平均滞在時間 定義 や、注意点など、細かい点なども紹介されていますよね。

Google アナリティクス 平均滞在時間 は、最後のページが計測対象になっていなかったりするので、意外と、少ないように見えたりします。

このYoutube動画は、約14分程度の動画になっています。ヒートマップツールの導入なども推奨しているので、意外と、長めの動画になっています。しかし、ちゃんと、最後には、まとめ!などで、Google アナリティクス 滞在時間 の 見方の重要なポイントを入れてくれているのでわかりやすいと思いますよ。ECサイトなどの場合、分析しやすいと思うので、ぜひ、活用してみてくださいね。

Google アナリティクス 滞在時間 解説の動画は、300回以上の再生回数ですが、コメントでも、わかりやすい!という声があがっています。実践しやすい内容だと思いますので、スマホなどでも再生してみて、Google アナリティクス 滞在時間 について、学習できる動画だと思いますよ。

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