この Tableau アクセラレーターを使用すると、次のことが可能になります。

* **入学プロセスにおける自分の立ち位置と、過去数週間の傾向の評価**
* **入学ファネルの評価**
* **最も魅力的または選択される専攻課程の特定**
* **最も必要とする専攻課程に募集活動を集中**
* **受験生の間での選択性と魅力という観点から改善点を評価**

*アカデミックな世界で言う「入試」は、大学や経営大学院が新しい学生を募集するプロセスです。*
*このプロセスは通常 3 つのステップで行われます。*

* 出願: 出願者が応募書類を提出する
* 合格: 選考の結果、受験生が合格通知または不合格通知を受け取る
* 入学: 出願者が入学に同意し、在籍学生とみなされる

[デモ ビデオ](https://youtu.be/at7QDtdRHdw)

### ビジネスに関する重要な質問への回答

* 新しい出願を行うことはできるか?
* 出願者は、合格した後、どのくらいの割合が入学を選択するか?
* 上位の入学者と専攻課程は何か、それらが総入学者数に与える影響は何か?
* どれくらい早く学生を募集できたか?
* 他校と比べて、どれくらい魅力があるか?

### KPI のモニタリングと改善

#### *出願*

* 出願数: 受け取った出願の総数 (無効な出願を含む)
* 無効な出願数: 無効な出願の総数 (書類の不足など)
* 有効な出願数: 出願の総数 (無効な出願を除く)
* 取り下げ数: 選考される前に出願者が取り下げた有効な出願の数
* 取り下げ率: 選考される前に出願者が取り下げた出願の割合 (% で表示)
* 選考中の出願数: 合否判定中の出願の総数
* 選考済みの出願数: 合否判定した (合格または不合格の) 出願の数
* 不合格: 不合格となった出願の数

#### *合格*

* 合格: 合格した出願の総数
* 辞退: 合格したが、最終的に辞退された出願者の総数
* 合格 (合計): ステータスが「合格」、「辞退」、「入学」のいずれであるかに関係なく、合格した出願の総数
* 合格率: 合否判定した総出願数に対する合格した出願の割合。一般的に、大学の選択性を測るものです。

#### *入学*

* 入学: 入学した学生の総数
* 入学し辞退: 入学したが辞退した学生の総数
* 歩留まり率: 合格した出願者のうち入学した出願者の割合。大学の魅力を表すものです。

#### *出願者*

* 出願者: 有効な出願書類を提出した学生の総数 (無効な出願を除く)
* 総出願者: 出願書類を提出した学生の総数 (無効な出願を含む)
* 出願者 1 人あたりの出願数: 出願者 1 人あたりの平均出願数 (無効な出願を含む)
* 出願者年齢: 出願者の平均年齢 (出願時)

### 必須の属性

* **学期** (文字列): 募集の名称 (例:「2019 年秋期」、「2019 年 - 2020年」など)
* **アカデミー** (文字列): 大学、専門学校、ビジネススクールなどの名前
* **専攻課程 / 学科** (文字列): 入試が行われるアカデミック プログラム
* **出願期間開始日** (日付): このプログラムの出願期間の開始日
* **出願期間終了日** (日付): このプログラムの出願期間の終了日
* **出願日** (日付): 出願日
* **出願者 ID** (文字列): 出願者の一意の識別子
* **有効な出願フラグ** (文字列): 選考のための出願書類をすべて受け取った場合、「Y」← 期待される値:「Y」、「N」
* **出願状況** (文字列): 最新の出願状況
 期待値:
 *「選考中」
 *「取り下げ」(合否判定前)
 *「合格」
 *「不合格」
 *「入学」
 *「辞退」(合格したが入学を辞退)

### データ モデル要件を理解する

#### アクセラレーターは、次のオブジェクトのデータを表示します。

* アプリケーション
* アカウント
* 連絡先
* 期間
* プログラムへの登録
* ユーザー

Salesforce EDA - Academic Admissions Process

入学プロセスのどこにいて、過去数週間の間にプロセスがどの程度進んだかを評価