#CBK forecastの分析手順(raw dataをカテゴライズする)

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こちらでは、トレンド分析サービス「#CBK forecast」の活用方法についてご説明します。

今回は、画像解析結果のローデータを使い、タグ名(label_name)をカテゴライズする方法について解説します。

また、サンプルファイルではローデータのカテゴライズ後、ピボットテーブルで分析をしたものもご確認いただくことができます。

ローデータのエクスポート

すべての解析結果の元データをCSV形式でダウンロードすることができます。このファイルを用いて、様々な集計をかけることが可能です。

手順は下記のとおりです。

  1. 「Raw data」のボードまでスクロールします。
  2. 右上タブをクリックすると、ダウンロード導線がポップアップ表示されます。「Export to CSV」をクリックすると、ダウンロードが実行されます。

データソースや期間、カテゴリ、性別、年齢、ハッシュタグなどフィルタリングをしたデータのみにしたい場合は、2の前に任意の項目でフィルタをした後にダウンロードをしてください。

エクスポートしたローデータの分析

下記より分析用のエクセルファイルをダウンロードして、開いてください。

  • 「1」の「data-categorized」シートを開いてください。
  • 「2」のエリア(2行目以降)に、「ローデータのエクスポート」でエクスポートしたファイルの内容をコピー&ペーストしてください。※サンプルではagemaまでを利用しています
  • 「3」に、「2」の色や素材等の属性データが整理された状態でプロットされます。「2」の領域に対して「3」の領域が不足している場合などは、適宜コピーするなどして追加・調整してください。
  • このファイルをピボットテーブルにかけるなどすると細かな分析が可能となります。
  • 「table_○○」の緑色のシートは各分析項目(label_name)のマスタとなります。基本的にはそのままお使いいただき、必要があれば分類を付け替えるなど、改修してください。

  • 「分析sample1~6」のシートは、実際にサンプルとしてピボットテーブルをかけてみたものになります。
    • 分析sample1 カテゴリ別に出現しているアイテムの個数を集計
    • 分析sample2 人気カラーの分析
    • 分析sample3 丈感の分析
    • 分析sample4 年齢と性別の分類
    • 分析sample5 サブカテゴリ×柄の分析
    • 分析sample6 サブカテゴリ×カラーの分析
分析sample5 サブカテゴリ×柄の分析
分析sample5 サブカテゴリ×柄の分析