普段，私たちは，インターネットのWebページを何となく見ていることも多いと思いますが，実は，見えないところでいろいろなデータがやり取りされています。たとえば，いつ，どこから，どのようなソフトを使って，どのWebページをどの順番で見ているのかといった情報がデータとして送られています。

Webページの管理者は，これらのデータを記録し，Webページを閲覧している人の情報を分析することができます。これがアクセス解析です。

アクセス解析を行うためのツールは多数ありますが，無料で利用できるツールとして，Google Analytics（グーグル・アナリティクス）などがあります。

アクセス解析とWebビジネス

ビジネスの現場でも，商品の購入者を分析することは非常に重要です。若年層向けに開発された商品が中高年層にも購入されていたということは意外と多いものです。

Webビジネスでも，もちろんそのことは同じです。アクセス解析のデータを活用し，Webサイトを改善することができれば，売り上げアップにつながることも容易に想像できるでしょう。

たとえば，以下のデータは某ビジネスサイトの1日における時間ごとのアクセス数の推移のグラフデータです。

このデータから10時から17時までがアクセスが多いので，仕事中にページが閲覧されていることが予想されます。キャンペーンなどを行う際には，アクセス数が多い時間を選ぶなどの活用方法があります。

データの落とし穴

さて，このように便利なアクセス解析ですが，慎重にデータを見ていかないと，落とし穴にはまってしまうことがあります。たとえば，以下のグラフを見てください。

これは，1月から4月までの総アクセス数の例です。グラフの棒の部分をぱっと見ただけだと，1月と3月のアクセス数は同じで，2月と4月のアクセス数が落ち込んでいるように見えます。しかし，じっくりと見ると

となっております。

ここで，月ごとの日数を思い出してください。1月は31日まであるのに対して，2月は28日までしかありません。単純に計算すると，1日ごとの平均アクセス数は，「⁠100」になるので，1月から4月までのアクセス数の増減はないということがわかってきます（このようなデータは現実的にはあり得ませんが⁠）⁠。

いかがでしょうか。どんな高機能なツールを使っていても，そのデータを正しく分析できなければ，正しい結論を導き出すことはできません。ツールの使い方だけを習得しただけでは，十分だとは言えないでしょう。

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