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。
Contents
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。
- 「Raw data」のボードまでスクロールします。
- 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


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