リテールデータ分析部の日々

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2024-08-14

データの種類

測定尺度

名義尺度

順序尺度

間隔尺度

比率尺度

統計学

データ分析

1.3 データの種類と測定尺度

データ分析に不可欠なデータの種類と測定尺度について解説。名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度の違いや特徴を理解し、適切な統計手法を選ぶための基礎を学びます。

2024-08-14

記述統計

推測統計

統計学

データ分析

統計手法

サンプルデータ

母集団

仮説検定

信頼区間

1.2 記述統計（きじゅつとうけい）と推測統計（すいそくとうけい）の比較

統計学の基本である記述統計と推測統計の違いを解説。データの要約と整理を行う記述統計と、標本から母集団を推定する推測統計の役割と手法を学びます。

2024-08-09

CO2削減

スコープ1

スコープ2

スコープ3

温室効果ガス

環境対策

企業の環境責任

GHGプロトコル

サステナビリティ

CO2削減のスコープとは？企業が知るべき排出区分の基礎

企業がCO2削減に取り組む際に理解しておくべき『スコープ』の概念を分かりやすく解説。スコープ1、スコープ2、スコープ3の各区分について詳しく説明し、それぞれの削減方法や重要性を紹介します。」

2024-06-16

LINE

会員カード

ショップカード

LINE公式アカウント

ポイント管理

顧客情報管理

カスタマイズ

会員カード発行

LINEで会員カードを発行する方法: ショップカードと会員カードサービスの使い方

LINEで会員カードを発行する方法をご紹介します。LINE公式アカウントのショップカード機能を使った会員カード発行や、LINEログインを利用した会員カードサービスについて詳しく解説します。

2024-06-03

住所確認

不正注文防止

日本の郵便番号

都道府県

市区町村

住所の歴史

日本の住所構成に関するメモ

日本の住所構成を理解し、不正注文の防止方法について学びましょう。歴史から現在の構成要素、効果的な住所確認方法まで、詳しく解説します。

2024-05-27

経済産業省

グリーン製品

CO2削減

購入補助

公共調達

レシートローラー

Payment Data Enrichment Service

カーボンフットプリント

Payment Data Enrichmentと今朝のニュース、経済産業省がグリーン製品普及を後押し: CO2削減量算定基準と購入補助の検討

経済産業省は温暖化ガス排出を減らした鉄鋼や自動車の普及を支援し、新たに削減量の算定手法を導入。消費者への購入補助や環境価値の高い製品の認証制度も検討中。レシートローラーはPayment Data Enrichment Serviceでグリーンな購入サポート機能を追加予定。

2024-05-26

POSレジ

決済端末

POS出荷台数

POS市場

日本におけるPOSレジの総数と種類

日本には何台のPOSレジがあるのかについて、複数の公表されているデータを基に、POSレジの総数を推定します。スタンドアローンPOS、タブレット型のMPOS、PC POS、および決済端末の各カテゴリの詳細な内訳と、それぞれの台数を分かりやすく説明します。エアレジやスマレジのデータも含めて、POS市場の全体像を明らかにします。

2024-05-24

POSレジ

日本

売上データ分析

レジ接続

スタンドアロンPOS

ネットワークPOS

クラウドPOS

モバイルPOS

販売時点管理

POSシステム

POSレジの種類と特徴 | 売上データ分析とレジ接続

レシートローラーBIでは、レジに接続して売上データを分析します。この記事では、日本で利用されている主要なPOSレジの種類とその特徴について詳しく説明します。スタンドアロン型、ネットワーク型、クラウド型、モバイル型POSレジの違いを理解し、最適な選択を支援します。

2024-05-21

キャッシュレス決済

クレジットカード不正利用

不正注文検知

{R}FraudDetector

対策

不正注文防止

チャージバック

セキュリティ対策

不正注文検知サービスの重要性とキャッシュレス決済の未来 - {R}FraudDetector

キャッシュレス決済が普及する一方で、クレジットカードの不正利用が増加しています。本記事では、日本と世界のキャッシュレス決済状況や不正利用の現状を分析し、弊社の不正注文検知サービス{R}FraudDetectorの効果について詳しく紹介します。

2024-05-16

会員ランクシステム

ユーザーエンゲージメント

データ分析

クラスタリング

スコアリングモデル

ロイヤルティプログラム

特典設計

モニタリング

A/Bテスト

継続的改善

会員ランクシステム設計ガイド: データ分析からモニタリングまで

ユーザーのロイヤルティを高め、エンゲージメントを促進するための会員ランクシステムの設計ガイド。データ分析、クラスタリング、スコアリングモデル、特典設計、継続的なモニタリングと改善までの詳細な手順を解説。

2024-05-05

EC市場の現状と成長動向 -2022データ

EC市場の現状と成長動向をまとめてみました。データは2022年度までのデータです。

2023-12-18

データソース

データ

この章では、リテール業界における様々なデータソースをわかりやすく解説していきます。データは分析プロジェクトの土台となるもので、リテール業界ではそのデータを色々な場所から収集できます。例えば、店頭での取引や、オンラインでの閲覧データ、さらにはソーシャルメディアでの交流に至るまで、取得できる情報が山ほどあります。ですので、これらのデータソースを区分し、使えるものにしていくプロセスがとても重要となります。

2023-11-17

入門

統計学

1.1 統計学とは

この記事では、統計学の基本原理とその数学における役割を紹介します。データの収集、分析、解釈、提示、整理のプロセスを詳しく説明し、記述統計学と推測統計学の2つの主要な分野を比較します。統計学が経済学、金融学、社会学、心理学、医学、生物学など多様な分野でどのように活用されているか、また確率論を用いて不確実性を定量化し、データに関する確率的な記述を提供する方法について解説します。データの理解と解釈、意思決定、洞察の提供における統計学の基本的な役割を探ります。

2023-11-17

入門

統計

第1章：統計学入門

この記事では、統計学の基本的な概念を解説し、記述統計と推測統計の違いを明確にします。質的データと量的データの区別、データの測定尺度、母集団と標本、変数とデータ収集方法の重要性についても詳しく掘り下げます。統計学が日常生活やさまざまな分野でどのように活用され、不確実性や変動性に対処するためのツールとしてどのように機能するかを探求します。

2023-11-13

入門

データ分析

リテールデータ分析

1.3 データ分析の種類：記述的、診断的、予測的、処方的 / 第１章リテールデータ分析

この記事では、データアナリティクスの4つの主要なタイプ（記述的、診断的、予測的、処方的）を解説し、それぞれがリテール業界にどのように貢献するかを掘り下げます。ビジネスの意思決定をサポートし、戦略を強化するために、これらのアナリティクスがどのように調和して機能するかを明らかにします。

2023-11-13

入門

データ分析

リテールデータ分析

1.2 リテールにおけるデータ分析の重要性 / 第１章リテールデータ分析

このブログでは、リテール業界におけるデータ分析の重要性とその多面的な応用を深掘りします。顧客理解、トレンド予測、プライシング最適化、効率的な在庫管理に至るまで、データ分析がもたらす競争上の優位性に焦点を当てます。さらに、データ分析の四大タイプ（記述的、診断的、予測的、処方的）の特徴と、それぞれがリテール業界にどのように貢献するかを解説します。