可視化
インタラクティブダッシュボード＆データストーリーテリング
複雑なデータを実用的なインサイトに変換する可視化。
本番ダッシュボード
マーケティングミックスモデリングダッシュボード
フレームワーク：Shiny（R）
マーケティングミックスモデリングの結果を可視化し、予算配分シナリオをシミュレートするインタラクティブダッシュボード。
機能：
- チャネル別売上分解
- レスポンス曲線と飽和曲線
- 予算シミュレーター
- チャネル別ROI比較
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因果推論プラットフォーム
フレームワーク：Streamlit（Python）
ベイズ分析と異質性効果を用いたA/Bテスト結果を探索するプラットフォーム。
機能：
- インタラクティブな事後分布
- セグメント別CATE可視化
- 推薦APIインターフェース
- SHAP説明
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マーケティングアナリティクスダッシュボード
フレームワーク：Streamlit（Python）
BigQueryからのリアルタイムデータでマルチチャネルマーケティングKPIを追跡するダッシュボード。
機能：
- グローバルKPI（支出、収益、ROAS）
- 時系列トレンド
- チャネル別パフォーマンス
- コンバージョンファネル
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クリックストリーム分析（ローカル）
フレームワーク：Streamlit + Plotly
ストリーミングデータを使用したEコマース行動分析のためのリアルタイムダッシュボード。
機能：
- リアルタイムメトリクス
- インタラクティブファネル
- 人気商品
- 設定可能な自動更新
Dockerでローカル利用可能
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可視化テクノロジー
Streamlit
インタラクティブなデータアプリケーションを素早く作成するPythonフレームワーク。
使用プロジェクト：
- 因果推論
- マーケティングパイプライン
- クリックストリーム分析
Shiny
高度な統計ダッシュボードのためのR（およびPython）フレームワーク。
使用プロジェクト：
- MMM Robyn
- Penguin Explorer
Plotly
PythonとR用のインタラクティブチャートライブラリ。
チャートタイプ：
Quarto
レポートとウェブサイトを作成するための科学出版システム。
使用用途：
- このポートフォリオサイト
- プロジェクトドキュメント
- 分析レポート
可視化タイプ
マーケティング分析
- 売上分解：各チャネルの貢献を示すウォーターフォールチャート
- レスポンス曲線：収穫逓減の可視化
- 予算ヒートマップ：最適配分マトリクス
時系列
- トレンド：時間経過によるKPIの変化
- 季節性：週次/年次パターン
- 異常：視覚的な外れ値検出
機械学習
- SHAPプロット：変数重要度とローカル説明
- 事後分布：ベイズ不確実性の可視化
- コンバージョンファネル：ユーザージャーニーのサンキーダイアグラム
ベイズ統計
- トレースプロット：MCMC収束
- フォレストプロット：信用区間
- 事後予測チェック：モデル検証
デザイン原則
私の可視化は以下の原則に従います：
- 明確さ：1つのチャート = 1つのメッセージ
- コンテキスト：常に関連する比較を表示
- インタラクティビティ：過負荷なしで探索を可能に
- アクセシビリティ：すべての人に適したカラーパレット
- 再現性：各可視化のコードを利用可能
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