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Sisense News | 5 min read

Unleash the Power of Advanced Analytics with the Sisense Q4 2019 Release

“Data is the New Oil” was coined by The Economist in May 2017 and became a mantra for organizations...

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Event Spotlight | 7 min read

Winning the Future: Digital Transformation, the Cloud, and AWS

With data growing at a staggering rate, managing and structuring it is vital to your survival. In our Event...

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ビジネスの展望 | 3 min read

Autoscaling of Cloud-Native Apps Lowers TCO and Improves Availability

Automation has been the dream of workers since the dawn of the industrial revolution. As technology became more complex,...

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Sisense at AWS reinvent 2019 featured image
ビジネスの展望 | 4 min read

Sisense at AWS re:Invent — Helping Enterprises Win in the Analytic Apps Economy

AWS re:Invent is the single most important gathering of builders every year. As an AWS Data & Analytics Competency...

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データ分析を新たな高みへと進めるための 5 つのテクニック

定量データ vs 定性データ定量データの分析定性データの分析 あなたの組織に適したビジネスインテリジェンスを実装することは、単に追加データを収集する以上のことです。そう、このようなデータをすぐに使用可能な洞察へと変換することです。様々なソースから組織が現在集めることができるデータの量は、どのプロセスが機能しているかを理解し、今後の傾向に向けてチームが備えるのに役立つ、中身を確認できる能力を提供します。しかし、適切な分析や集めたデータを把握しなければ、手に入れているすべての値や数字にはなんの関係性もありません。 さらに重要なことに、データを分析する方法に正解はないのです。あなたのニーズや集めるデータの種類によって、正しいデータ分析方法は変わります。また、これにより、各種類のデータやどの方法が最善の結果をもたらすのかを理解しておく必要性がでてきます。それでも、一部の共通のテクニックは効果的であるため、ほとんどのデータ分析ソフトウェアにはそのような方法が含まれています。この記事でご紹介する 5 つの方法は、より効果的ですぐに使用可能な洞察を作成する手助けになります。 定量データと定性データ: その違いは? あなたのデータセットに対して正しいデータ分析テクニックを選ぶための第 1 歩は、データの種類が定量データなのか、または定性データなのか、ということを理解することです。その名が示す通り、定量データはデータの量や具体的な数字を指します。このデータには、販売数や、クリックスルー率のようなマーケティングデータ、賃金データ、収益、その他客観的に数えられるデータや測定可能なデータが含まれています。 定性データは、組織のより解釈的で主観的な点と関係しているため、特定するのがより難しくなります。定性データには、顧客調査や従業員との面談から得られた情報が含まれており、一般的に量より質を指しています。そのため、定性データの分析方法は、定量データに対する分析テクニックよりも構造化されていません。 定量データの分析 定量データの分析方法は、確固たる事実に基づいた正確な数字や、データを解釈する能力に依存しています。分析方法を向上させるために最初にご紹介する 3 つの方法は、定量データに焦点を当てています: 1.回帰分析 回帰分析は、予測を立てたり今後の傾向を予想する必要がある際には素晴らしい方法となります。回帰分析は、従属変数(測定したいもの)と独立変数(従属変数を予想するために使用するデータ)の関係性を測定します。従属変数は...

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Embed Fully-Integrated Analytic Apps Fast with Embed SDK

Imagine this scenario: you are trying to improve the stickiness and adoption of your application by delivering additional value...

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データを視覚化する 14 の便利な方法(一例つき)

データ視覚化とは?指標折れ線グラフ棒グラフ縦棒グラフ円グラフ面グラフピボットテーブル散布図バブルチャートツリーマップレーダーチャートエリアマップじょうごグラフフィッシュアイ ご自分のデータ視覚化スキルは抜きん出ているとお考えですか?それでは、更に高度なデータ視覚化の方法へと進んでください。 データ視覚化とは? 簡潔に言えば、データ視覚化とは、データを視覚的に表現することです。図表やグラフを用いて、データから明確な洞察を得ることが、データを視覚的に表現する目的です。ビジネスインテリジェンスの観点から言えば、データ視覚化は、ビジネスユーザーがデータに基づいてビジネスをより適切に運用する手助けとなります。 「建築物を作り上げるということは、順番に並べるということです。何の順番かと言えば、機能と目的の順番です。」 これは、20 世紀の偉大な建築士の 1 人である、Le Corbusier の言葉です。Le Corbusier は、最も重要なこと、つまり 1 つ 1 つの建築物の目的と、人々がどのようにその建築物の周囲の空間に関わるか、ということを犠牲にすることなく、すべてを最もシンプルかつ上品な形へと減らす方法を直感的に理解しました。 この言葉を引用した理由は、データ視覚化は建築に非常に似ているからです。データをどのように表示させるかを見出す時には、機能(傾向、パターン、または一目でわかる重要な情報)から考え、次にユーザー(どのようにユーザーを導き、データとの関係性を持たせるか)について考え、そして最後に、できるだけ明確で美しいものへと仕上げる必要があります。 実際に見てみましょう:...

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How To Calculate Average Sales

Why Measure Average Sales?How To Calculate?A Variant Average Sales CalculationOther KPIs You Can Include No matter what industry you’re...

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How to Streamline Report Management to Enhance Your Data-Driven Business

A critical part of effectively exploring your data, transforming it into actionable insights, and enhancing decision-making for your business...

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Cybersecurity Starts with You: Celebrating National Cybersecurity Awareness Month

Ensuring safety and privacy in today’s online environment is an enormous task. It’s way too much for a single...

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技術者の話 | 5 min read

Knowledge Graphs – Why Every Company Needs Them

If you’ve come across a knowledge graph recently, then you know what I’m talking about when I say that...

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