一.概要
FineBIは、セルフサービス型のデータ分析ツールであり、企業のデータ分析担当者に対して豊富で強力な機能を提供し、効率的なセルフ分析を通じてデータに基づく意思決定をサポートします。
本ドキュメントでは、FineBIの各モジュールにおける主要な概念を解説し、ユーザがスムーズに利用できるようにサポートします。
二.自分の分析
| 概念 | 解説 |
|---|---|
| 自分の分析 | ユーザ個人の分析リソースの保存スペースである[自分の分析]では、ユーザがデータの探索から分析までの全プロセスを実行できます。 |
| 分析テーマ | FineBIのコアモジュールであり、ユーザが分析を行うための基本単位です。 [分析テーマ]では、ユーザはデータの編集、可視化分析、ダッシュボードの出力が可能で、1つのテーマ内で分析の全プロセスを実現できます。 さらに、ユーザはテーマを他のユーザと共有し、共同作業を行うことができ、閲覧権限の付与も可能です。 |
| 共同作業 | フォルダや分析テーマを共同作業で他の設計ユーザに共有します。 ・共同作業に参加したユーザは、関連する分析テーマの内容を閲覧および使用することができます。 ・分析テーマの共同編集も可能です。 |
1.データ
| 概念 | 解説 |
|---|---|
| フィルタ | FineBIはデータフィルタリング機能を提供しており、業務担当者はデータをフィルタリングして保存し、その後の分析に使用できます。 |
フィールド | フィールドは表内の列であり、可視化コンポーネントを作成する際には、表内のフィールドを分析エリアにドラッグして、分析を行います。フィールドは可視化分析を実現するための基礎です。 |
| ディメンション | ディメンションとは、データを分析する視点を指します。FineBIでは、さまざまなディメンションからデータを分析できます。 例えば、月別や年別の売上高の変動を分析する場合、このときのディメンションは「時間」となります。 |
| 指標 | [指標]とは、ディメンションを定量化したものです。ディメンションは、さまざまな角度からデータを分析する視点を指し、指標はその分析結果を数値や比率で表します。 例えば、異なる月や年の売上高を分析する場合、指標は「売上高」となります。 |
2.コンポーネント
| 概念 | 解説 |
|---|---|
| データ可視化 | データ可視化とは、グラフ、チャート、地図などの視覚化手法を用いて、データを理解しやすく、解釈しやすい形で表示することを指します。視覚要素とインタラクティブなデザインを活用することで、大量のデータをより効果的に理解・分析し、パターンやトレンド、関連性などを発見するのに役立ちます。 |
| コンポーネント | 可視化コンポーネントとは、データ可視化システムやツールを構成する独立したモジュールや要素を指します。コンポーネントは、データの表示および操作を行うための基本的な構成要素であり、組み合わせて使用することで、多様な機能を持つリッチな画面を作成できます。FineBIでデータ分析に使用される可視化コンポーネントには、チャート、グラフ、時間フィルタ、テキストコンポーネントなどがあり、豊富な選択肢が提供されています。 |
| 集計 | 集計とは、複数の行を一定の基準に従って1つの行にまとめ、より高いカテゴリの行レベルのデータに集約することを指します。 指標集計：指標集計は、すべての指標を同じ数値軸上に表示し、ユーザが同一のディメンションで異なる指標の規模や傾向を比較しやすくすることを意味します。 集計関数：データ集合を集計するための関数です。通常、集計関数で計算された値は再計算に使用されます。また、ユーザが分析ディメンションを切り替えると、計算フィールドは自動的にディメンションに応じて動的に調整されます。 |
| 指標名 | 指標とは、チャート内で指標となるフィールド名を指します。 [指標名]フィールドを対応する[チャート属性]（例えば、色）にドラッグすると、凡例が表示されます。 |
3.ダッシュボード
| 概念 | 解説 |
|---|---|
| フィルタコンポーネント | ダッシュボードを閲覧する際に、フィルタ値を柔軟に変更し、複数のコンポーネントに同時にフィルタを適用する際に、この機能を使用できます。 |
| 連動 | 連動機能により、あるコンポーネントをクリックすると、ダッシュボード内の他のコンポーネントが関連するデータを表示します。 |
| ジャンプ | ユーザが現在のダッシュボードから別の画面に移動する必要がある場合（一般のウェブページ、他のダッシュボード、FineReportテンプレートなどに移動可能）、ジャンプ機能を使用できます。 |
| ドリル | ドリル機能は、ユーザがダッシュボードを閲覧する際に、動的にディメンションのレベルを変更できる機能です。ドリルアップとドリルダウンが含まれます。 例えば、都道府県レベルのデータを表示している際に、都市レベルの詳細なデータまでドリルダウンして閲覧することができます。 |
三.公開データ
| 概念 | 解説 |
|---|---|
| 公開データ | 公開データとは、企業内で従業員が使用および閲覧できるように公開されたデータテーブルのストレージスペースであり、企業レベルのデータを指します。 |
四.データ分析モデル
| 概念 | 解説 |
|---|---|
| AARRRモデル | AARRRモデル（海賊モデルとも呼ばれる）は、ユーザ運営の過程でよく使用されるモデルで、顧客成長を実現するための5つの指標を解説します：獲得、活性化、継続、収益、紹介。顧客獲得から紹介まで、AARRRモデル全体がユーザのライフサイクルの閉ループモードを形成し、ユーザ規模を拡大し続け、持続的な成長を実現します。 |
| RFM分析 | RFM分析は、シンプルで実用的な顧客分析手法であり、顧客データの3つの要素に基づいて分析を行います： 最新購入日（R）：顧客が最後に購入した日からの経過時間。 最近の購入頻度（F）：顧客が指定された期間内に購入した回数。 最近の購入金額（M）：顧客の消費能力を示し、通常は顧客の1回あたりの平均購入金額で評価されます。 これら3つの主要指標を通じて顧客を観察・分類し、各セグメントの顧客の価値を判断します。異なる特徴を持つ顧客に対して、適切なマーケティング戦略を活用します。 |
| ABC分析（パレート分析） | 技術的または経済的な主要な特徴に基づいて物事を分類・順位付けし、重要な物事と一般的な物事を区別します。これにより、異なる管理方法を決定します。この方法では、分析対象をA、B、Cの3つのカテゴリーに分けますが、これら3つのカテゴリー間には明確な数値上の境界はありません。 |
バスケット解析 | ユーザの購買データを分析し、異なる商品の関連性を発見し、その関係を探る方法です。これを「マーケットバスケット解析」と呼びます。 |
| デュポン分析 | デュポン分析法は、主要な財務比率の関係を利用して、企業の財務状況を総合的に分析する手法です。この方法は、企業の収益性や株主資本利益率（ROE）を評価し、財務的な観点から企業のパフォーマンスを評価します。 その基本的な考え方は、企業の自己資本利益率を複数の財務比率に段階的に分解することで、企業の業績を深く分析し比較するのに役立ちます。 |
| 狩野（KANO）モデル | ユーザのニーズを分類し、優先順位を決めるための便利なツールです。狩野（KANO）モデルは、ユーザのニーズが満足度にどのように影響するかを分析し、製品性能とユーザ満足度の非線形関係を示しています。 |
BCGマトリックス | ボストンマトリックス（BCGマトリックス）は、「成長率・市場占有率マトリックス」「四象限分析法」「プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント（PPM）」とも呼ばれます。企業の製品構造を分析・決定するために、市場の魅力度を示す「売上成長率」と、企業の競争力を示す「市場占有率」という2つの指標を用います。 |
