Webアナリティクス概論 16410001

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WebサイトやWebサービスの構築だけでなく、IoTをはじめWebブラウザを介さないサービスも増えています。加えて人工知能の世界でも、深層学習や機械学習において、データを用いてより良い社会が創造されている昨今、”データ”自体が事業創造や事業継続と密接な関係となっています。本講義では、Webアクセス解析”ツール”の使い方に特化せず、”データ”によって何ができるのかに主眼を置き、昨今の”データ”やWebアクセス解析の基礎から、実データによる応用、さらに”データ”を用いた事業にかかわる話から、目的の整理と手段を活用できるようになりましょう。

本科目ではウェブビジネスの理解や改善を「データ」を使って行えるようになる事を目指します。直接的にでも間接的でにもウェブビジネスに関わる場合は重要なスキルになりますので、自身で実行出来るようになることを目標とします。

• ・Webマーケティングのおさらい・Webの仕組みのおさらい・Webアクセス解析で取得できる情報とは？

• ・ログ型アクセス解析・タグ型アクセス解析・パケットキャプチャ型アクセス解析

• ・目的に合ったデータとは

• ・情報サイトのGAを見てみよう・データの項目/挙動/特性に触れてみよう・データを用いて考察してみよう

• ・スマホアプリのGAを見てみよう・データの項目/挙動/特性に触れてみよう・データを用いて考察してみよう

• 自サイトもしくは解析ツールで取得できているデータからわかることテレビやWebマーケットのデータなど

• ユーザ体験設計や情報設計を行うに当たって、データはどのような役割を担っているのか

• Webサービス提供者としてデータと密接に関わってきた方が語る、実務としてデータを扱うに当たって大切なこととは

授業内で最終試験に関する課題を発表し、ファイルの送付での提出とする。第8回の授業終了後2週間以内を目処に提出とする（締切日は別途提示）

出席率７０％以上を評価の対象とする。授業内でのワークへの取り組み＋FS（3割）・最終課題（7割）で評価を行ないます。授業では個人、あるいは複数名でのワークを行うこともあります。正解であること（のみ）が重要ではなく積極的な参加・質疑応答を中心に評価を行います。最終課題はレポート提出とします。出席率を満たした上で、授業への積極性と最終課題の点数をもって評価とします。