データベース kpi。 【簡単】MySQL公式サンプルデータでSQLの練習環境を作る。|sampling2x

事例で分かるインサイドセールス Vol.1 Sansan株式会社編

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KPI設定の重要性 冒頭でも述べた通り、経営戦略としてKPIを設定することはとても大切です。 新規顧客をこれだけ増やす• 個々の商品のクオリティをこれだけ上げる• 他社から新しく従業員を雇う など考えられる方法はいくつかありますよね。 社員としても、何をすれば売り上げが上がるのか分からないのでモチベーションが上がらないし、それによって無駄なコストがかかってしまうリスクすらあります。 そのため、KPIを項目ごとに細分化して具体化し、「数値」として社員に訴えかけることが重要です。 KPIを設定して「どのような方法で何をすれば目標を達成することができるのか」を明確にして社員に伝えることで、効果的に経営戦略を立てることが可能になります。 そういった意味で、KPIを管理することはとても重要な意味を持つのです。 KPI管理ツールを3つ紹介 KPIを管理することは重要ですが、全てを自社で管理するのは賢い手段とは言えません。 なぜなら、KPI管理には膨大な時間と労力を費やしてしまうため、全て手作業でやってしまうとそれだけで余分なコストが生じて本末転倒だからです。 KPI管理をフリーランス等に外注したとしても、• クオリティが安定しない• 納期に遅れる可能性がある• 無駄にコストがかかってしまう といった懸念もあるので、初めから自社でやったほうが安く済むケースも考えられます。 そこで、KPIを効率よく管理するために効果的なツールを3つ紹介していきます。 かんたんKPI 「かんたんKPI」は、日通総研「ろじたん」が出しているKPI管理ツールのこと。 時間計測アプリで計測した作業時間と実績データから「かんたんKPI」を設定し、ろじたんWebにアップロードしてくれます。 そしてKPIを集計・管理したものをパフォーマンスチェックとして利用することができるサービスです。 数値だけでなくグラフとして視覚化してくれるので、「かんたんKPI」を元に分析すれば経営戦略にかな大きな効果が見込まれます。 BigQuery BigQuery は、Googleが提供しているビッグデータの解析プラットフォームです。 ビッグデータ解析というだけあって、毎月最大で• 1TBのデータ分析• 10GBの保存データ容量 を無料で使用することができます。 かんたんな設定で高速にデータ解析を行ってくれるので、大規模な企業には使い勝手が良いKPI管理ツールですね。 特徴としては• 簡単な設定ですばやくスタートできる• 一貫して操作できるスケーリング• 高度かつ素早い分析情報の取得• ビジネスデータの保護 といった持ち味があります。 データベースの操作には馴染みのあるSQLが使えるので、データベースを管理する人もいりません。 会社内で毎日のように蓄積されていく膨大なデータから分析を行い、KPI設定に役立ててくれます。 グラフ• 表(テーブル)• マップ などの豊富なビジュアルテンプレートを用いるため、様々な見え方を提供してくれるKPIの管理ツールです。 課題解決までのステップ• データの準備• データの接続・蓄積• 見える化• 高度な分析 と至ってシンプル。 サービス利用の敷居も低いため、KPI管理のノウハウがない企業でも手軽に設定することができます。 まとめ 今回は、企業の経営戦略に欠かせないKPIについて解説しました! KPI管理では単に目標を明確にするだけでなく、中間目標を細かいスパンで設定することが重要です。 今企業がどんな状態で、どういう問題を抱えているのかを意識しなければ、なかなか業績アップには繋がりませんからね。 そういう意味で売上や数値目標など、中間目標を設置することはどの業界でも必須と言えます。 それらを全て手作業でやろうとすると多くの時間と労力がかかってしまうので、今回紹介したようなKPI管理ツールを利用することで、業務を効率化することが可能になります。

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SCUEL医療計画指標データセット|各都道府県の医療計画データセット

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営業KPIとは? KPIというのはKey Performance Indicatorの頭文字を取った言葉であり、日本語に訳すと 重要業績評価指標となります。 掲げた目標に対してその業務プロセスを数値化し、目標を達成するためにはプロセスにおけるどの数値を、どこまで上げればよいかについて検討するという意味です。 通常、KPIという手法は営業現場だけでなく間接部門やwebマーケティングでも使われます。 例えばwebマーケティングを例にして 目標を「webからの資料請求を月100件」とした場合、KPIは10,000PV(ページビュー)、6,000セッションといったKPIを設定することになるでしょう。 そして、目標までのプロセスを中間的に計測するのです。 営業現場での営業KPIについて 営業における目標は、通常売上目標として各部署や個人に与えられるものです。 その売り上げ目標を達成するために、営業マネージャーはメンバーの営業プロセスを管理し、目標達成のためにさまざまな観点から指導を行います。 では、その観点はどこに置けばよいのでしょうか? 過去のマネージャー自身の経験や勘などに頼って指導しているようでは、メンバーとの間に心の距離ができてしまいかねません。 したがって、 目標達成までの営業プロセスを「数値化」して、その数値に基づき指導するといった「営業KPI」の手法が必要となってくるのです。 通常、自社の営業プロセスを振り返り、受注に結び付く要素の高いものから3~5つ選んで営業KPIとする企業が多いようです。 営業KPIの具体例 では、具体的に営業KPIをどのように設定し、どのように運用するかを具体例でご説明しましょう。 A社は以下のような組織を持ち、月単位で売り上げ目標を設定しています。 成約率が10%ですから、 見込み客数は1,000件必要です。 すると、A社には20名の営業がいるため、一人当たり50件の見込み客が必要です。 この「一人当たり50件の見込み客」を獲得することを目標とし、あとは見込み客を獲得するために必要な訪問件数などを定め、営業社員毎に設定した営業KPIを測定します。 運用する上では、当然訪問件数にばらつきが生じるでしょう。 また、目安となる10%の受注率にも差が出ることがあります。 営業マネージャーは、各営業社員のKPIを見ながら、 ・訪問件数が低い社員には フォローを付ける ・訪問件数はKPIを達成しているのに受注率が悪い社員には クロージングに同行する といったマネジメントを行うことになるのです。 話をシンプルにするためにA社の例を出しましたが、実際の運用においてはもっと複雑で多くの指標を営業KPIとして設定します。 このように、ともすると煩雑になりがちな営業KPI設定と運用ですが、 SFAを活用することで営業プロセスが見える化され、営業KPI管理も驚くほど容易になるのです。 おわりに 営業の効率化を図り、「努力や根性」ではなく科学的に営業を分析し売り上げの増大を図るには、営業KPIの設定は欠かせません。 また 一定期間ごとに設定されたKPI指標がメンバーの生産性アップや営業成績の向上に役立っているかの検証も必要です。 こういったマネジメント効率的にを行うにはSFAの導入が最適です。 営業社員ごとに営業プロセスを分析、KPIを設定しマネジメントする際に、大きな力となるでしょう。

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「IT部門の経験がないCIO」がなぜ、次々とIT改革を成し遂げているのか——渋谷区副区長兼CIOに聞く、「DX時代のリーダーがすべきこと」

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統計分析とは?エクセルを使ってできるって本当? ばらつきのある複数の要素が集合したデータから、何らかの特徴を見出すための学問が統計学です。 また、いくつかの標本を抽出・分析することで、実際には取得が難しい母集団の特徴を把握するためにも、統計学が活用されています。 近年では、企業と顧客・消費者の間に多くの接点が生まれ、膨大なデータを企業が蓄積できるになりました。 こうしたデータは「ビッグデータ」と呼ばれ、マーケティングにおける活用方法が模索されています。 統計分析は、ビッグデータからマーケティング手法の策定につながるヒントを見出すためにも活用されている手法です。 統計学については、の記事で詳しく解説しています。 統計分析では、専門的な分析ツールが活用されていますが、基本的な分析であれば、エクセルでも実施できます。 エクセルの統計分析において一般的なのが、「分析ツール」と「関数」を用いた方法です。 以下では、統計分析で代表的な「相関分析」「回帰分析」「t検定」「分散分析」の4つを、分析ツールと関数を用いた方法にそれぞれ分けてご紹介します。 エクセルで分析ツールを読み込む方法 実際に統計手法について学ぶ前に、エクセルで分析ツールを使う方法をご紹介していきます。 あらかじめ、以下のような手順で分析ツールを読み込んでおきましょう。 エクセルを開き、「ファイル」タブをクリックしてください。 左下に表示されている「オプション」をクリックします。 表示されるオプションメニューから「アドイン」をクリックしてください。 「管理」ボックスで「Excelアドイン」を選択し、「設定」をクリックしましょう。 「アドイン」ボックスで「分析ツール」にチェックを入れ、「OK」をクリックします。 以上で、分析ツールの読み込みは完了です。 例えば「消費者の年齢層」と「商品の売り上げ」が関係しているかどうかや、「店舗の所在地」と「利益率」が関係するかどうか、ということを調べるために使われます。 ビジネスでは、相関分析によって、思わぬ要素が売上に好影響を与えると明らかになり、新たなマーケティングターゲットが見つかることも少なくありません。 具体的に説明すると、相関分析は、要素間の相関係数を求めるための分析手法です。 相関係数とは、2つの変量の関連性を示す指標です。 -1~1の実数で算出され、1に近いほど、(正の)相関性が強い(1つの要素が増加すると、もう1つも増加する)ことを意味します。 また、相関係数が-1に近いほど、負の相関性が強い(1つの要素が増加すると、もう1つは減少する)ことを示します。 反対に、相関係数が0に近ければ相関性が弱い(2つの要素は互いに無関係)ということになります。 算出された相関係数の値をどのように解釈するかは、目的にもよりますが、一般的に以下のような目安があります。 ただし、計算には表れない相関がある場合もあります。 そのため、確認として、元データを座標上に記した「分布図」を用いて目視で確認することも大切です。 相関分析~分析ツール編~ エクセルの分析ツールを用いて相関分析を行う方法をご紹介します。 相関関係を調べたいデータをあらかじめ入力しておきます。 タブから「データ」を選択し、「データ分析」をクリックしてください。 「データ分析」のボックスから「相関」を選択し、「OK」をクリックします。 「入力範囲」には相関関係を調べたい数値が入力されたセルの番号を、「出力先」には相関係数を出力したいセルの番号を入れてください。 出力先として選択したセルに相関係数が表示されました。 分析ツールを利用した相関分析について、さらにくわしく知りたい方は、をお読みください。 相関分析~エクセル関数編~ エクセルでは、「CORREL関数」を使って相関分析を行うこともできます。 出力先のセルを選択した状態で「CORREL関数」を入力してください。 配列には相関関係を確認したい数値が入力されたセルの範囲を指定します。 出力先のセルに相関係数が表示されます。 ただし、CORREL関数で求められるのは、2つまでの要素の相関係数です。 3つ以上の要素相関関係を調べる場合は、上述したデータ分析を利用する必要があります。 説明・予測の対象となる変数を目的変数、予測するために用いる変数を説明変数と呼びます。 説明変数が1つの場合は単回帰分析、2つ以上の場合は重回帰分析と呼ばれます。 回帰分析を行うと「身長、腹囲、胸囲から体重を予想する」「宣伝費、生産数、リリースからの経過日数から売上を推測する」といったことが可能になります。 根拠となるデータが出そろっていない場合も予測できるようになる点がメリットです。 一方で、剰余変数の存在に注意しなければ、誤った推論になる可能性があります。 剰余変数とは、説明変数以外で、目的変数に影響を与える変数のことです。 例えば体重を予想する場合、男性の身長・腹囲・胸囲と体重の関係から立てた式では、女性の体重は求めづらいかもしれません。 回帰分析についてより深く知りたい場合は、とをお読みください。 回帰分析~分析ツール編~ まずは、分析ツールを用いた基本的な単回帰分析の方法をご紹介します。 あらかじめ、目的変数と説明変数をセルに入力しておきます。 タブから「データ」を選択し、「データ分析」をクリックしてください。 「データ分析」のボックスから「回帰分析」を選択して「OK」をクリックしましょう。 「入力Y範囲」に目的変数の範囲を、「入力X範囲」に説明変数の範囲を指定し、「OK」をクリックしてください。 回帰分析の結果が出力されました。 重回帰分析の場合も大きな違いはありません。 「入力X範囲」に、説明変数が入力されたセル全体を指定するだけです。 回帰分析の結果としてさまざまな値が表示されていますが、以下では代表的な値の意味を簡単にご紹介します。 重相関R:1に近ければ近いほど、信頼できるデータであることを示す。 重決定R2:重相関Rを2乗した値。 1に近ければ説明変数で説明できる割合が多い。 決定係数とも呼ばれる。 補正R2:上述した重決定に自由度の影響による補正を加えた実用的な決定係数。 係数:説明変数が目的変数に与える影響の大きさを示す。 回帰分析~エクセル関数編~ 関数で回帰分析を行う場合、単回帰分析と重回帰分析で、用いる関数が異なります。 また、単回帰分析の場合は係数、切片、決定係数などでも、それぞれ用いる関数が違います。 単回帰分析では、以下の関数を使います。 それぞれの関数の用途と、引数として指定する値をご紹介しましょう。 係数:slope(目的変数yの範囲, 説明変数xの範囲)• 切片:intercept(目的変数yの範囲, 説明変数xの範囲)• 決定係数:rsq(目的変数yの範囲, 説明変数xの範囲) 重回帰分析で用いるのはlinest関数のみです。 関数を入力するセルから縦に5行、横は説明変数の数に1を加えた列数の範囲を指定してください。 続いてlinest関数を入力します。 「既知のy」には目的変数yの範囲を、「既知のx」には説明変数xの範囲を指定しましょう。 定数項を含める場合は「定数」に「TRUE」を、標準誤差・決定係数などを含める場合は「補正」に「TRUE」を入力します。 「OK」をクリックすると関数が入力されますが、最初は左端のみに結果が入力されています。 結果全体を表示させるためには、「Ctrl」キーと「Shift」キーを押しながら「Enter」を押して関数を入力してください。 母集団から少ないサンプルを抽出し、母集団全体の仮説の正否を検証できるため、さまざまなシーンで活用されています。 工業製品の品質管理などで用いられることが多い検定です。 t検定についてはとでくわしく解説しています。 t検定~分析ツール編~ エクセルの分析ツールを用いてt検定を行う場合、「分析ツール」のボックスから「t検定:一対の標本による平均の検定」、もしくは「t検定:等分散を仮定した2標本による検定」を選択し、「OK」をクリックします。 このうち、前者は対応のあるデータ、後者は対応のないデータに対して使用する検定です。 対応とは、2つのデータがペアになっているという意味です。 例えば、営業チームAの4月の契約件数と5月の契約件数は対応しているといえますが、営業チームAの契約件数と営業チームBの契約件数は、対応しているとはいえません。 どちらも使い方に大きな違いはありません。 対応がある場合は「変数1の入力範囲」に1つ目の条件での標本データを、「変数2の入力範囲」には2つ目の条件での標本データが入力されたセルを指定します。 対応がない場合はそれぞれに、2つの標本データが入力されたセルを指定してください。 指定が完了したら、「OK」をクリックしましょう。 t検定の結果が出力されます。 なお、条件が2つの場合と3以上の場合では分析の設定が異なります。 条件が3つ以上ある場合は、「分析ツール」ボックス内の「分散分析:繰り返しのない二元配置」を使用しましょう。 t検定~エクセル関数編~ 「T. TEST関数」でも分析ツールのt検定と同じ結果を得ることができます。 TEST 条件1の標本データ範囲,条件2の標本データ範囲,2,1 」を入力しましょう。 「2」は両側検定、「1」は「対応のある場合」という意味です。 くわしくはをご覧ください。 クラスごとのテストの結果や、年間購入額のランクで分けた顧客の年齢など、幅広いシーンで母平均の差を検討するために活用されています。 分散分析を行ううえで知っておかなければならないのが、「要因」と「水準」という2つの概念です。 要因は値に変化を与える要素、水準は要因に含まれる項目を意味します。 クラスごとのテストの結果に対して分散分析を行う場合、「クラス(組)」という要因のなかに「1組」「2組」「3組」など、クラスの数と同じ数だけ「水準」があることになります。 分散分析では、分析ツールを用いた方法が多く使われます。 分散分析~分析ツール編~ エクセルの分析ツールを用いて、2水準を持つ2要素で構成されたデータに対して分散分析を行う方法を紹介します。 データが下図のように並んでいる場合を考えましょう。 この場合は、下図のような縦長の形に変換してください。 次に、「データ分析」のボックスから「分散分析:繰り返しのある二元配置」を選択し、「OK」をクリックしてください。 「入力範囲」には列名や行名を含めたデータ全体を指定します。 「1標本あたりの行数」には、このデータでは数学と英語でそれぞれ15個のデータがあるため、「15」と入力します。 出力先を指定し、最後に「OK」をクリックしましょう。 分散分析の結果が表示されました。 たくさんの値が表示されていますが、まず注目すべきは「P-値」という値です。 P-値は「帰無仮説が起こる確率」を意味します。 分散分析においての帰無仮説とは「データ群の平均が等しいこと」であり、本データでは「クラス・科目別のテスト点数平均が同じこと」です。 本データでは、「平均点が等しいという仮説を棄却(否定)できる」ということであり、つまり「平均点の差がある」ということです。 「標本」の横に表示されているP-値は横方向を比較したP-値、つまり本データでは数学と英語の点数を比較したP-値を意味します。 つまり、平均点の差が認められないということになります。 「列」のP-値は縦方向のP-値、つまり本データでは1組の2組の平均を比較したP-値を意味します。 なお、分析ツールでは要因が3つ以上あるデータの分散分析はできません。 この記事では、エクセルを用いて代表的な統計処理を行う方法をみてきました。 ご紹介した統計処理は、いずれもビジネスにおいて有用なものです。 業務上で多くのデータに触れる方は、エクセル上での処理の仕方を身に付けてはいかがでしょうか。

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