データフィルタリングとは何ですか? 情報処理の簡素化

ビジネスが収集する膨大な量のデータを分析するのは、それほど楽しい作業ではありません。 考えただけでも大変かもしれません！

しかし、特に成長を望む企業にとって、データ分析はオプションではありません。 顧客の行動、収益、販売データを評価して市場を理解し、より良い結果を得るためにプロセスを継続的に改善する必要があります。

何時間も苦労せずにデータを分析するにはどうすればよいでしょうか? シンプル: データのフィルタリングを介して。

複数の Bitly キャンペーンを実行していて、そのパフォーマンスを測定したいとします。 キャンペーンの全期間にわたって各リンクのクリック数を評価するのではなく、日付ごとにパフォーマンスをフィルタリングして、時間の経過に伴う改善を効果的に評価できます。

この記事では、データ フィルタリングについて知っておくべきことをすべて説明します。

データフィルタリングとは何ですか?

現代の消費者は前例のない量のデータを生成します。 Web サイトの閲覧やアンケートへの回答ごとに、企業は消費者の行動を理解するのに役立つ大量の情報を得ることができます。 ただし、すべてのデータを評価するには、リソースと時間がかかる可能性があります。 そこでデータのフィルタリングが登場します。

データ フィルタリングには、大規模なデータ セットを検査し、大きな全体から小さなサブセットを選択し、それらを表示または分析に使用することが含まれます。 このプロセスにより、企業は特定の人口統計、日付、地理的位置などの関連データ ポイントに焦点を当てることができます。

データ フィルタリングの主な利点は、企業が大規模なデータ セットから関連する洞察を迅速に抽出できることです。 これはふるいのようなものだと考えてください。固体と液体を分離するのではなく、データをふるいにかけ、有意義な洞察を強調します。

データのフィルタリングにより、効果的なパフォーマンス分析、意思決定、マーケティングの改善、リスク管理が可能になります。 たとえば、ホリデー シーズン中の製品の生産を決定したい場合は、販売データを時間でフィルタリングして、需要の予測に役立てることができます。

データフィルタリングの利点

データのフィルタリングには価値があるでしょうか? 絶対に。 しかし、その答えを額面通りに受け取らないでください。 データの小さなサブセットを作成することの主な利点を見てください。

データの品質と精度の向上

正直に言うと、企業が収集するすべてのデータが使用できるわけではありません。 その中には、エラー、異常値、さらには意図的な操作 (営業チームの業績が実際よりも優れているように見せるための売上高の水増しなど) が含まれている場合があります。 これらの問題はすべてデータ品質に影響します。

データ フィルタリングは、無関係な情報、冗長な情報、または誤った情報を削除することにより、データの品質と精度を向上させます。 これにより、よりクリーンなデータ サブセットが得られ、より適切な分析と意思決定が促進されます。

より高速なデータ処理

不要なデータをフィルタリングすると、データ量が減り、処理時間が大幅に短縮されます。 無関係な変数または誤った変数を排除すると、データ処理アルゴリズムで読み取って分析するデータ ポイントが減り、より迅速な意思決定が可能になります。

高速データ処理は、ほぼあらゆる種類のビジネスに多くのメリットをもたらします。 たとえば、電子商取引ストアは、購買行動を迅速に分析することで、在庫レベル、製品の推奨、価格設定をリアルタイムに調整できます。

同様に、金融機関は、取引や不正な取引に異常を検出した場合、詐欺行為を迅速に特定して阻止できます。

焦点と関連性の向上

データのフィルタリングにより、特定のタスクや分析に最も関連性の高い情報に焦点を当てることができ、より的を絞った効果的な意思決定につながります。 戦略がデータドリブンであればあるほど、成功の可能性は高くなります。

あなたがマーケティング担当者で、製品が人気のある分野に焦点を当てて戦略を最適化することに興味があるとします。 都市レベルのデータを分析することは、位置に焦点を絞っているため、一般的なリンクのパフォーマンスを調べるよりも優れた方法です。

ターゲットとする人口統計やマーケティング リソースをどこに集中させるかについて、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができ、高い投資収益率を実現できる可能性が高まります。

データをフィルタリングする必要があるのはどのような場合ですか?

データ フィルタリングを行う理由がわかったので、次に、いつ行うかを見てみましょう。 データをフィルタリングする適切なタイミングをいくつか示します。

データ分析の前に

10 年の目標に達している中小企業はわずか 35% であることをご存知ですか? 廃業の理由はたくさんありますが、意思決定の誤りがトップにあります。

多くの経営者は、希望するニッチ市場に参入する前に、市場を評価して理解するのに時間をかけていません。 結局のところ、このプロセスには大量のデータ (顧客の行動、販売傾向、競合他社、市場ギャップなど) の分析が必要となるため、非常に困難になる可能性があります。

市場を調査し、事業を成功裏に始めた人でさえ、下さなければならない多くの決定に圧倒されてしまうことがよくあります。 実際、ビジネス リーダーの最大 72% が、膨大な量のデータに圧倒されて意思決定を完全に放棄しています。

ビジネスを始めるときでも、日々の意思決定をするときでも、意思決定を容易にするには、データをフィルタリングする必要があります。 データ フィルタリングは、無関係なデータや誤ったデータを排除することでデータ分析を合理化します。

これにより、より小さく、よりクリーンで、より管理しやすく、より正確なデータ ポイントが得られ、意思決定を導き、より信頼性の高い分析結果を得ることができます。

データ統合中

企業は効果的な意思決定を行うために多数のデータソースに依存しています。 たとえば、顧客の購買行動に関する洞察を求めている小売店のオーナーを考えてみましょう。 販売レポートを評価したり、顧客アンケートを実施したり、Web サイトの閲覧傾向を分析して、顧客の行動の包括的なスナップショットを取得したりする場合があります。

さまざまなデータ ソースを使用する場合の欠点は、生データに多くの冗長性や不整合が生じる可能性があることです。 統合中のフィルタリングは、簡単に分析して適用できる、統合された一貫したデータセットの作成に役立ちます。

データセットを更新するとき

企業は、変化する顧客の行動や市場トレンドを反映するためにデータを定期的に更新する必要があります。 電子商取引の小売店を経営している場合は、製品の販売、市場の進化、顧客の好みの変化に応じて最新のデータを収集し、それに応じて戦略を更新できるようにする必要があります。

これは、データ分析を頻繁に行うことを意味します。 更新中のフィルタリングにより、古いデータや冗長なデータが削除され、データセットの関連性と正確性が維持されます。 これにより、より簡単でより多くの情報に基づいた意思決定が容易になります。

データプライバシー規制への対応

データプライバシー法は、新しいテクノロジーに適応するために常に進化しています。 たとえば、カリフォルニア州やコロラド州などの州は、データ プライバシーに対する危害防止ベースのアプローチを権利ベースの理念に置き換えています。 このアプローチでは、個人は自分の個人データを所有し、誰がそれにアクセスして使用できるかを決定できると述べています。

このような変化を考慮して、企業はプライバシー法や規制を遵守するために、データセットから個人情報や機密情報を常に評価して除外する必要があります。 そうすることで、法律を遵守することが保証されるだけでなく、データ侵害による潜在的な影響も最小限に抑えることができます。

レポートと視覚化をカスタマイズするには

顧客調査やインタビューから収集したすべてのデータを投資家やパートナーに提示することを想像できますか? プレゼンテーションは時間がかかるだけでなく、まったく単調で退屈なものになってしまいます。

聴衆を退屈させたり、自分自身を疲れさせたりすることなく、必要なものすべてを提示するにはどうすればよいでしょうか? データの視覚化とレポートを通じて。

レポートやビジュアルを簡単に生成するには、ご想像のとおり、データをフィルター処理する必要があります。 こうすることで、関連性の高い情報のみを提供し、視聴者と効果的にコミュニケーションできるようになり、より適切な意思決定が容易になります。

知っておくべき重要なデータフィルタリング オプション

さまざまな手法を使用して、特定の基準に基づいて大規模なデータ セットを絞り込むことができます。 一般的なオプションには次のようなものがあります。

• テキストまたは文字列フィルター:顧客のフィードバックや製品名の位置など、テキスト コンテンツに基づいてデータを分離するのに最適です。
  
  
• 数値フィルター:販売データや財務指標などの数値に基づいてデータをセグメント化するのに最適です。
  
  
• 日付と時刻のフィルター:指定した期間内の顧客アクティビティなど、日付と時刻に基づいてデータを絞り込むのに適しています。
  
  
• カテゴリ フィルター:年齢層、地理的位置、性別などの特定のカテゴリに基づいてデータをフィルター処理するのに適しています。
  
  
• カスタム フィルター:特定の要件を満たすために独自の基準を定義する必要がある場合 (たとえば、原価が一定の金額を超えるトランザクションなど) に最適です。
  
  
• SQL (構造化照会言語) フィルター:データベース管理システム (DBMS) からデータを取得する場合に適しています。 例には、特定の場所にいる顧客、特定の期間内のトランザクションなどが含まれます。
  
  
• Excelフィルター:すでにご想像のとおり、Excel 上の販売記録や顧客フィードバックなどのデータの高度なフィルター処理に最適です。 プログラムの直感的なドロップダウン メニューを使用して、必要なだけ検索条件を絞り込むことができます。

Bitly がワークフローへのデータ フィルタリングの実装にどのように役立つか

Bitly を使用すると、プラットフォームの 2 つの人気のある機能であるデータ フィルタリングとデータ エクスポートのおかげで、膨大なデータ セットについて心配する必要はありません。 ここでは、ワークフローにデータ フィルタリングを実装する際に、それぞれの方法がどのように役立つかを説明します。

データのフィルタリング

Bitly は、リンクが受け取った合計クリック数からクリック位置やデバイスに至るまで、幅広いクリック追跡データを提供し、キャンペーンのパフォーマンスについての詳細な洞察を提供します。 データ分析を容易にするために、このプラットフォームでは、お客様が以下の手順に従うだけで、日付範囲に基づいてデータをフィルターできるようになります。

1. Bitly アカウントにログインします。
   
   
2. 左側のサイドバーで「分析」をタップします。
   
   
3. 日付セレクターをタップします。

4. 事前に設定された期間を選択するか、カスタムの日付範囲を入力します。
5. 「適用」をタップします。

Enterprise プランを使用すると、次のことも可能になります。

• Analytics 指標を過去 90 日間の任意の範囲にフィルターして、合計クリック数、ユニーク クリック数、上位コンテンツなどを確認します。
  
  
• 過去 90 日間の任意の時点で、パフォーマンスの高い場所または参照元の日付範囲を調整して、前四半期の傾向を簡単に視覚化できます。
  
  
• 任意の期間のリンク データを分析します。最大 2 年間のクリックおよびスキャン データ履歴を確認したり、過去最高のコンテンツ ページや製品ページを確認したりできます。

リンクのパフォーマンスを日付でフィルタリングすることで、特定の期間のキャンペーンのパフォーマンスを分析したり、リンク アクティビティの傾向を把握したりできます。 これにより、より的を絞った洞察とより適切な意思決定が促進されます。

年間を通じて売上が変動するオンライン e コマース ストアを運営しているとします。 日付でパフォーマンスをフィルタリングすることで、最も人気のある販売月または週を特定し、必要に応じて在庫レベルを調整できます。

データのエクスポート

Bitly のデータ エクスポート機能のおかげで、利便性はデータ フィルタリングにとどまりません。 プレミアム プランまたはエンタープライズ プランをお持ちの場合は、リンク ページからリンク データをエクスポートし、好みのツールを使用してさらに分析することができます。 これを行うと、Bitly は、リンク タイトル、作成日、クリック数などのデータ フィールドを含む CSV ファイルを電子メールに配信します。

または、アカウントにログインし、 [分析] をタップし、日付またはリンクでデータをフィルタリングすることで、[分析] ページからクリック データをエクスポートすることもできます。 その後、好みに応じてレポートを CSV ファイルまたは画像としてエクスポートできます。 以下をエクスポートできます。

• 合計クリック数のトップライン指標
  
  
• 紹介元または場所
  
  
• Bitly リンクからのすべてのデータ (任意のデータ範囲) - タグ、単一リンク、キャンペーン、タイトルでフィルタリングし、クリックするだけでエクスポートできます。
  
  
• パフォーマンスの高いリンク - 視聴者を最も惹きつけるトピックやチャネルに関する洞察を素早く引き出します
  
  
• 安心 - エクスポートは検証済みの電子メール アドレスにのみ送信されます

フィルタリングされたリンク データをエクスポートすると、Bitly データを Google Analytics などの他のデータ ソースと統合するのに役立ちます。 これにより、包括的なクロスプラットフォーム分析が可能になり、顧客の行動やキャンペーンのパフォーマンスについてのより深い洞察が可能になります。

たとえば、Bitly と Google Analytics データを統合することで、クリック パフォーマンス、エンゲージメント、直帰率に関する洞察を得ることができます。 この情報を利用して、エンゲージメントを向上させる効果的な戦略を開発できます。

フィルタリングされたデータを使用して、より適切なビジネス上の意思決定を行う

データ分析が悪夢である必要はありません。 データ レポートを際限なくスクロールするのではなく、関連する基準でデータをフィルター処理することで、分析をより迅速かつ簡単に行うことができます。 これにより、正気を保つだけでなく、意思決定と業務効率の向上にもつながります。

Bitly のデータ フィルタリング機能とデータ エクスポート機能を使用すると、キャンペーンのパフォーマンスをより管理しやすく明確に視覚化できます。

リンクのパフォーマンスに関する洞察を探しているビジネス オーナーであっても、Bitly データを他のツールと統合することに興味があるマーケティング担当者であっても、Bitly Connections プラットフォームは完璧な味方です。

今すぐ Bitly にサインアップして、より優れたデータ フィルタリングと迅速な意思決定を実現しましょう。