データを分析する方法に関する5つの戦略的ステップ

2020年11月05日●6分読了

さまざまなソースから得られるデータの量によって、ビジネスプロセスがどれだけ効果的に機能しているかについて得られる洞察が決まります。

とはいえ、データを収集しても、それを十分に分析しなければ、意味のある実用的な結果は得られません。

しかし、データを分析するのに経験則はありません。データ分析は、あなたの要求と、ソースとなるデータの形態に基づいて行われます。これらの要素によって、採用する手法が決まるのです。

データ分析とは

データ分析とは、データを微調整し、変換し、モデル化することで、意味のある実用的な洞察を生み出し、健全なビジネス上の意思決定につなげるプロセスです。

人生の選択を迫られたとき、結論を出す前に、これまでに起きたことやこれから起きることを検証したいという衝動に駆られることがあります。

この行為は、結論を出すために、過去と未来の分析をするだけです。例えば、過去の懐かしさや思い出、未来の夢を思い出すことができます。これは単にData Analysisです。

data reporting

万が一、成長が見られない場合に必要なことは、まず自分の失敗を認めてそこから学ぶことです。

What Are the Different Types of Data Analysis?

私たちは、テクノロジーとビジネスに基づいて、さまざまなデータ分析の形態を持っています。

テキスト分析
統計分析
診断分析
予測分析
予言分析

テキスト分析

テキスト分析の別称はデータマイニングと呼ばれています。この方法は、データマイニングツールとデータベースを利用して、大規模なデータセットから任意のパターンを発見するために展開されます。

市場では、情報に基づいた意思決定を行うためのビジネスインテリジェンスツールがいくつか販売されています。

ビジネスインテリジェンスツールは、情報に基づいた意思決定を行うために使用することができます。

統計的分析

統計的分析は、ダッシュボードのフォームにある過去のデータに頼ることで、「何が起こったのか」を問いかけます。この形式の統計分析には、データの収集、分析、解釈、プレゼンテーション、およびデータモデリングが含まれます。データのサンプルまたはデータのセットを分析します。

Descriptive Analysis

これは、要約された数値データセットのサンプルまたは完全なデータを分析します。

Inferential Analysis

この形式のデータ分析では、さまざまなサンプルを選ぶことで、同じデータセットから複数の結論を引き出すことができます。

Diagnostic Analysis

Diagnostic Analysisは、統計分析の洞察から原因を発見することで、「なぜそれが起こったのか」という答えを求めます。診断分析は、データの行動パターンを特定するために不可欠です。業務上で新たな問題が発生した場合、この分析を行うことで、その問題の関連パターンを発見することができます。

予測分析

このタイプの分析は、過去のデータに基づいて「何が起こる可能性があるか」を問うものです。例えば、先月、Facebookで1000の「いいね！」を獲得するために500ドルを費やしたとします。もし広告費が1000ドルに増えれば、今月は2000の「いいね！」を獲得できるはずだと結論づけることができます。

従って、予測分析は、過去または現在のデータに基づいて、将来の結果を予測するものであると断言できます。

予測分析

この形式の分析は、行動計画を決定したり、問題を解決したりするために、すべてのデータからの洞察を活用します。データ駆動型の企業の多くは、記述的および予測的な分析だけでは不十分なため、記述的分析を使用しています。データのパフォーマンスを向上させるためには、分析以上のものが必要です。

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Data Visualization

データを分析した後は、データをグラフやチャートなどの視覚的なフォーマットで表現することが非常に重要です。そこで登場するのがデータビジュアライゼーションです。分析されたデータの関係性を画像によって明らかにします。

では、どのようにしてデータ分析のスキルを磨き、意思決定を強化すればよいのでしょうか？

データ分析作業で実行できる5つのステップ

Begin With The Right Questions

データ分析では、測定可能で、明確かつ簡潔な適切な質問から始める必要があります。

例えば、あるPPCエージェンシーがコストの上昇を経験しており、競争力のある契約案を入札するのが難しいと感じているとします。この問題を解決するためには、次のような質問が考えられます。

Establish Clear Measurement Priorities

このステップは、2つのサブカテゴリーに分けることができます

A. 何を測定しようとしているのかを結論づける

これらの2つのサブカテゴリーを検討してみましょう

何を測定しようとしているのかを結論づける

PPCエージェンシーの例で言えば、重要な質問に答えるために必要なデータの種類を検討する必要があるかもしれません。この状況では、従業員やフリーランサーの数を把握する必要があります。

この質問だけでも、次のようないくつかの副次的な質問が発生します。

労働力を最大限に活用しているか

そうでない場合、どのようなアジャイルとプロセスの改善を活用できるか

最後に、測定の準備ができたら、チームが持つ可能性のある合理的な反対意見を確実に織り込んでください。例えば、代理店がスタッフを減らした場合、会社は需要の増加にどのように対処するのでしょうか？

測定する際に採用する戦略を決める

データ収集の段階の前に、どのようにデータを測定するかを熟考することは非常に重要です。

時間枠は何ですか – 年間または四半期ごとの経費ですか

測定単位は何ですか – 米ドルまたはユーロですか

どのようなパラメータを組み込むべきですか？

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Source Data

質問を定義し、測定の優先順位を確立した後、以下の重要なポイントを念頭に置く必要があります：

データを調達する前に、既存のデータベースから調達するデータを決定します。

このデータを最初に調達します。
すべてのメンバーが共同作業できるように、ファイルの保存とラベル付けのフレームワークを事前に決めておきます。
インタビューや観察を採用する必要がある場合は、一貫性を保証し、時間を節約するために、事前にインタビューのテンプレートを設計します。
ソースしたデータをソースした日付とともに整理し、進行中にソースノートを含めます。