集計と可視化から始めるデータ分析超入門
公開日
2024年11月29日
更新日
2024年12月5日
数式なしの統計学
集計と可視化スキルが統計・データ分析最強説があります。
「データを利用して活用する」ための第1歩として、まずはここから！！という内容です。
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さあということで
じゃあそのデータ利活用ってなんだと
じゃあデータ分析ってどういうふうにしていくんだろうか
その正しい利用法って何なんだろうかってことを
ちょっと具体例をもとに見ていこうかなと思うんですけど
皆様
ちょっと今ここにデータお見せしました
このデータ業務に活用してくださいって言われたら
何をしようかってところなんですね
ちょっと皆様ね一緒に考えていただければというふうに思うんですけど
これちなみにどんなデータかっていうと
データの説明をするとですねメールのクーポンをお送りした
ですねメールのクーポンを送りしたときにどれくらいの方が
その送った後に帰ってきたか
あの購入いただいたかと言うようなものをお一人お一人
あのデータをとっているものなんですね
これあの一番の方 ib 1番の方っていうのは
ここセグメントって書いてる
Woman’s Email女性用のメールを送ったときに
その後にこの方が購入して頂いたかどうかっていうのを
このコンバージョンと言うところにデータを記録してるんですね
メール送った後に返ってきた購入して頂いたら
これが1とかっていうふうになるように
データを記録しているわけですね
というようにそれぞれ1番の方はメール送ったら返ってきたか
2番の方はメール送ったら返って来たかったかてそういうデータを
ずらーっとこういう記録しているわけです
さあというデータがもし社内にあったとき
要するに過去にどんな人にどんなメールを送ったかっていうような
そのようなデータがあった時ですね
このデータを見て皆さん何をするでしょうか？
このデータを業務に利用していく活用していくって
何をしたらいいんだろうかってことを
一緒にちょっとね考えていきたいわけですね
で、ここでですねよくある
ネットまぁ間違いと言いますか
よくあることとかですね
統計学を学ぶとその統計分析っていうものを学ぶわけですね
よしじゃあ何なに分析してみようってな形で
分析手法をね、さっきほどのデータにいきなり適用するってことを
よくやってしまいがちなんです
なんですが、これ実は良くないです
あんまりよくありません
なぜかっていうと
実はデータ分析をするとなった時にですね
やはり一番最初はそのデータ分析って何のためにするのかっていう
この様に目的をしっかりと定める必要があるんですよね
要するにこのデータで何知りたいの
いうようなことを明確にせずにデータ分析を行うと
これ迷子になっちゃいます
これが一番大切なところです
というのもこの目的によって
扱っていくその後の分析時報て変わってくるんですよ
なんでいきなりデータポーンと渡されて
データを分析そう言ってくださいねってなった時に
手探りで分析初めて行くのって
時間ばっかりかかっちゃうんですね
正しい結果が出ないとか知りたい結果が出ないとかって形になってくると
要するに何か分析をする前には
必ずこのようにちゃんとその目的を定めてあげて分析をするということが
必要になってくるわけですね
データ分析って言うのは
あの問題解決の1つの手法なんですよ
問題解決のための1つのツールなんですね
実際ビジネス上の課題があって
そのビジネス上の課題問題を解決したいがために
データを使って分析するって言う
その流れでデータ分析は使いたいわけですね
まあこちらちょっとサイクル見てみると
最初にビジネス上のこういう問題があって
その問題今どうしたら解決できるんだろうか
その問題を解決するために今現状をどうなってるんだろうか
ってことを知るために
ここではじめてデータをとっていくんですね
そしてデータを取るとそれを分析に回していくわけですね
分析して出てきた結果を
じゃあ今こういうことがわかったから
次のビジネスアクションにつなげてみて
そのアクションした結果その後どのように結果が変わったかって
効果検証してですね
また新しい問題につなげて行くって
このようなサイクルでやはり回していく必要があるわけですね
なのでやはり一番最初は
このデータ分析の目的を定めることが
一番最初やはり必要で
この目的に応じて適切な分析手法選ぶで
分析手法から始めるとあまり良くないわけですね
データ分析をやった結果
効果がよく出なかったっていう風に変えている企業様
これよくそれがなんで効果が出なかったっていうかというと
このサイクルになっていなくって
ここから入っちゃってるってパターンが多いんですよ
要するに頭計画学びました
よしこれで分析手法覚えたぞと
じゃあこの分析手法を使って分析をやっていくんだ
っていう形で学んだ分析からスタートしよう
っていう風になっちゃうんですね
そうするとこれ何かっていうと目的をスッ飛ばしちゃって
データ分析をするということ自身が
目的になっちゃうんですよ
要するに手段が目的化しちゃうんですね
そうするとじゃあそのデータを収集して
ビジネスアクションにつなげて
じゃあそれを検証していくになった時に
本当に今、現状の問題ってそれで解決出来るかっていうと
ちょっと怪しいですよね
大切なのはデータ分析っていうのは
あくまでも手段の一つなんです
分析をするというのは問題解決の手段のひとつなので
問題を設定これが一番大切なんですね
で先ほどのこの2つですね
この正しいサイクルと正しくないサイクルっていうのを
僕はよく料理を例に
僕はよくごご紹介するんですよ
例えばですよ
えっと誰かに料理をふるまってあげようというふうに思った時に
一番最初に何しますか
おそらく一番最初にですね問題設定っていうことで
あの何食べたいって聞きますよね
何が食べたいっていう風に聞いた上で
例えばその方がじゃあさっぱりしたものが食べたいなーっていう風に言った時に
これで問題が設定されるんですよ
でこの問題を設定したうえで何するかっていうと
食材買いに行きますよね
さっぱりしたものが食べたいじゃあなサラダを作ってあげようか
じゃあサラダを作ってあげるためには野菜が必要だな
という形で野菜を摂りに買いに行くんですよ
でそしてここからですね
その分析 って言うものが
実は料理のこの包丁とか調理器具に当たるんですね
要するに何かっていうとこの食材
今回は野菜を買ってきたわけなんですけど
この野菜を適切に調理するためには
じゃあ三徳包丁を使ってあげればいいねいう形で
食材目的に合わせて必要な調理器具を選びますよね
この必要な調理器具っていうものが
データ分析における分析手法と同じようなものなんですね
なので食材に合わせてちゃんと
必要な調理器具を選ぶ事が出来て
そして料理をしてですねこれ食べてもらってですね
でその後に美味しかったと感想を聞くわけですね
これでええまあさっぱりしたものが食べたいって言うような問題を
解決することができるわけです
これ僕もよくやっちゃうんですけれども
こっから入るってどういうことか
分析から入るっていうのはどういうことかっていうと
新しい包丁とか買っちゃうと
サイクルが狂っちゃうんですよ
例えば新しい出刃包丁買ったと
そうするとこの出刃包丁をつかってあげたくて仕方がないんですね
出刃包丁を使いたいから出刃包丁を使うためには
魚を買いに行こうという形で包丁に合わせたデータを収集するんですよね
そしてその包丁に合わせた収集をして料理を作るわけです
そしてこれを食べてもらう訳ですよね
このサイクルって相手が何が食べたいかというのをすっ飛ばしているので
今日肉の気分だったいう方かもしれない
このような形だとせっかく料理をふるまってあげたのに
この問題解決っていうのができていないわけですね
なのでデータ分析をするうえではもう必ずですね
目的をちゃんと設定するっていうことが必要になりますよ
これが今回一番最初にお伝えしたいことです
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