Qlik Senseユーザーのためのデータ分析実践バイブル [Qlik Japan公認](濱野 正樹 鈴木 由紀 中嶋 翔)|翔泳社の本
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Qlik Senseユーザーのためのデータ分析実践バイブル [Qlik Japan公認]




形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798165820
定価:
4,620(本体4,200円+税10%)
仕様:
B5変・500ページ
カテゴリ:
データサイエンス
キーワード:
#データ・データベース,#ネットワーク・サーバ・セキュリティ,#理工,#開発手法
紙の書籍

この1冊で生産性も分析力も劇的に向上する、
全Qlik Senseユーザーのための必携書!

本書はQlik Senseについて解説した、初の日本語書籍です。
基本的な使い方から業務で役立つ分析方法まで、幅広く紹介しています。

BIツールによる分析は、今やビジネスマンの必須スキルの1つとなりました。
しかし、BIツールを使って膨大なデータを可視化し、適切な分析を行うには、
統計分析についての知識が必要です。

Qlik Senseは誰でも簡単にデータにアクセスでき、ドラッグ&ドロップや
クリックするだけでダッシュボードを作成できるBIツールです。
Qlik Senseの最大の魅力は、やり方さえわかれば知識の浅い方でも提案型の
分析ができること。
「連想技術」という独自機能により、ノンプログラムで分析が可能です。

本書は、Qlik Senseの基本とビジネスの現場で使える分析テクニックを
1冊でマスターできるよう、構成しています。

著者は、長年にわたりクリックテック・ジャパンでユーザーの技術支援を
行っている皆さん。
本書があれば統計知識やビジネス分析についての知識が浅い方でも、
今すぐ業務で使えるアプリを作成できるようになります。

【こんな方にお勧めします】
・Qlik Senseを使い始めたばかりの方
・Qlik Senseで分析機能をもった業務アプリを作成したい方
・より便利に使いたいデータサイエンティストやデータアナリスト

【目次】
<基礎編>
Chapter01 Qlik Senseの概要
Chapter02 Qlik Senseを試してみよう
Chapter03 基本的なビジュアライゼーションの作成
Chapter04 より便利なビジュアライゼーションの使い方
Chapter05 アプリへのデータの追加
Chapter06 データ準備とモデリングの基礎
<応用編>
Chapter07 高度な分析を行うため関数
Chapter08 ロードスクリプトによるデータ変換
<実践編>
Chapter09 販売実績データ分析での実践
Chapter10 人事データ分析での実践

Qlik Senseなら、誰でも直感的にダッシュボード作成やデータ分析ができる!

自動化・省力化が可能なBIツールで、今すぐデータアナリティクスをはじめよう!

「データに基づいた意思決定」がますます重要になる時代。ビジネスの現場でさらに活躍するため、Qlik Senseがあなたの強力な武器になる!

ビジネスにQlik Senseを導入するメリットがよくわかる

ビジネスにQlik Senseを導入するメリットがよくわかる

Qlik Senseは誰でもデータの探索や分析が可能な、セルフサービスBI製品です。「拡張知能」や「連想インデックス」といった独自の機能により、分析作業の自動化・効率化を実現できます。

表計算ソフトでの分析に限界を感じた方にもおすすめ!

表計算ソフトでの分析に限界を感じた方にもおすすめ!

本書は、意思決定にデータ分析を活用しているビジネスユーザーやデータサイエンティスト、学生や研究者向けの内容です。本書の内容は、すべて無償試用版(試用期間に制限があります)で試すことができます。

丁寧な解説と豊富な作例で、現場で役立つスキルが身につく

丁寧な解説と豊富な作例で、現場で役立つスキルが身につく

初学者でも無理なく学べるよう、チュートリアル形式の演習を多数用意しています。チャートやダッシュボートの作成、実践的な分析まで、1冊でマスターできます。サンプルデータはダウンロードできます。

〈基礎編〉

Chapter 1 Qlik Senseの概要
1.1 Qlik Senseの特長
1.2 Qlikの製品体系

Chapter 2 Qlik Senseを試してみよう
2.1 Qlik Senseの利用環境セットアップ
2.2 拡張知能で作る初めてのアプリ
2.3 複数データを使った基本的なデータ分析
2.4 連想インデックスによる分析
2.5 データストーリーテリングの活用
2.6 主な画面構成と操作方法

Chapter 3 基本的なビジュアライゼーションの作成
3.1 チャートの全体像を理解する
3.2 DARとアプリ設計の考え方
3.3 標準チャート
3.4 Qlik Visualization Bundl(Qlikビジュアライゼーションバンドル)
3.5 地図(マップ)の活用

Chapter 4 より便利なビジュアライゼーションの使い方
4.1 ドリルダウン軸の活用
4.2 累計・移動合計・移動平均・差分
4.3 代替軸・代替メジャーの活用
4.4 チャート間の共通色の適用
4.5 グリッド間隔やシートのサイズの変更
4.6 チャートごとに異なった選択条件を適用
4.7 デフォルトシートや動的なフィルタの設定
4.8 変数を利用したチャート表示

Chapter 5 アプリへのデータの追加
5.1 アプリへのデータ追加の概要
5.2 データマネージャーを使ったデータの追加

Chapter 6 データ準備とモデリングの基礎
6.1 ディメンショナル・データモデリング
6.2 テーブル間の関連付け
6.3 テーブル内のデータ変換

〈応用編〉

Chapter 7 高度な分析を行うための関数
7.1 関数の種類と数式エディタの利用方法
7.2 基本的な集計関数と演算
7.3 Aggr関数で行う多段階集計
7.4 日付や時刻を扱う関数
7.5 前月比、移動平均、累計の計算
7.6 値の範囲でのグループ化と順位付け
7.7 文字列関数
7.8 チャート表示や色をコントロールする関数
7.9 SET分析による自由な集計

Chapter 8 ロードスクリプトによるデータ変換
8.1 初めて作るロードスクリプトと主な画面構成
8.2 データ追加と基本的なデータ変換処理
8.3 ファイルへのデータ保存
8.4 基本的なデータモデリング

Chapter 9 販売実績データ分析での実践
9.1 ABC分析
9.2 購入人数、買上率、リピート率の算出
9.3 バスケット分析
9.4 併売リフト値
9.5 RFM分析

Chapter 10 人事データ分析での実践
10.1 人事データ分析の準備
10.2 36協定に基づいた残業時間のモニタリング
10.3 残業時間移動平均のモニタリング
10.4 散布図による残業時間の可視化
10.5 アプリの高度化:基準月選択機能を追加

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最終更新日:2022年12月12日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 037
手順③の下図
※以下の図に差し替えます。
2020.09.03
1刷 123
手順⑤のテキストと図
※以下のように変更します。
⑤[名前]に「利益額」と入力します。
2020.09.03
1刷 140
手順④のテキスト
④…をクリックして軸の詳細を展開します。
④…をクリックしてメジャーの詳細を展開します。
2020.09.03
1刷 172
手順⑪のテキストと図
※以下のように変更します。
⑪「売上金額」をドラッグして「製品分類」の上に配置します。
2020.09.03
1刷 194
図3.5.2
※以下の図に差し替えます。
2020.09.03
1刷 195
表3.5.2の下の本文
4個のデータが自動的に
3個のデータが自動的に
2020.09.03
1刷 201
「■ラベルの表示設定」中、手順①のテキスト
①チャートプロパティの[オプション] >[基本]を
①チャートプロパティの[オプション] >[基本設定]を
2020.09.03
1刷 214
手順⑤のテキストと図
※以下のように変更します。
⑤[“出荷先名“のユーザー(ポイントレイヤー)]>[“出荷先名“を軸として置換]をクリックします。
2020.09.03
1刷 214
手順⑧のテキスト
⑧先ほど追加した左上のチャートをクリックします。
⑧先ほど追加した右上のチャートをクリックします。
2020.09.03
1刷 227
手順③のテキストと図
※以下のように変更します。
③追加した「利益額」> メジャーの[修飾子]をクリックします。

※図中に手順③に該当するカコミ等はありません。
2020.09.03
1刷 346
表7.5.4内
Above(Sum({$<[年月=]>}[生産数]))
Above(Sum({$<[年月]=>}[生産数]))
2022.12.12
1刷 347
図7.5.5
※以下の図に差し替えます。
2020.09.03
1刷 348
図7.5.6
※以下の図に差し替えます。
2020.09.03
1刷 355
表7.6.3の見出し
表7.6.3 テーブルの設定内容
表7.6.3 棒チャートの設定内容
2020.09.03
1刷 384
図8.1.2
※以下の図に差し替えます。
2020.09.03
1刷 385
手順⑬の図
※以下の図に差し替えます。
2020.09.04
1刷 443
4行目
①選択した製品購入者の製品ごとのユニーク購入人数
①選択した製品の購入者が購入した製品毎のユニーク購入人数
2020.09.03