問題解決のためのデータ分析

データ分析に関して、日頃勉強した内容をスライドに簡単にまとめてみました。
スライドでは、データ分析とはどの様な概念で、どの様な場合に、どの様なプロセスで実施されるのか、ケーススタディも交え説明しています。
あくまでも個人の考えによる資料なので、間違いや別の考え方もあると思います。
お気づきのことやこういう考え方もあるのではないか等、アドバイス貰えると嬉しいです。

Transcript

1. 問題解決のためのデータ分析 データから課題を定義し、解決策を導く
2. 目次 １ はじめに ２ データ分析の位置付け ３ データ分析の6つのステップ ４ データ分析のケーススタディ ５ まとめ ６ 参照
3. １．はじめに データ分析とは、ビジネスで抱える問題を解決するための概念をさす データ分析の定義 ：データ分析は大量のデータから意味のある情報を抽出し、 　問題解決や意思決定に活用するプロセス データ分析の重要性：ビジネス環境の変化や競争の激化により、データ分析は 　企業にとって不可欠な要素 データ分析の役割 ：データ分析はビジネスの洞察を提供し、効果的な戦略立案や 　　　　　　　　　　意思決定を支援する データ分析の価値 ：正確なデータと洞察に基づいた意思決定は企業の競争力向上　 　　　　　　　 に繋がる
4. データ分析とは、問題に対して確度の高い課題を定義すること このGAPを問題と呼ぶ 問題とは、あるべき姿を阻害されている状態 のこと 問題解決のために何を行うべきなのか、 課題定義が必要 （課題とは、問題解決のためにやるべきこと ） 様々な考えらる中で真に有効な課題を定義するために、デー タ分析を行う ２．データ分析の位置付け 現実 理想 GAP
5. ３．データ分析の6つのステップ データ分析のテンプレートとして様々なケースに適用できる ASK （問いかけ） 問題に対する、関係者への問いかけを行うことで、要因考察・課題仮説を抽出する Prepear （準備） 得られた考察や仮説をもとに、検証に必要となるデータを収集する Process （処理） 円滑なデータ分析のために、データの前処理を行なう Analytics （分析） データのパターンや関係性等を分析することで考察の検証を行なう 検証を通して課題を定義する。 Share （共有） 分析結果を関係者に理解してもらう Act （行動） 課題に則した対応策を実行する 1 2 3 4 5 6
6. ４．データ分析のケーススタディ（シナリオ設定） 問題：成績上位者が4人いること シナリオ あなたの高校1年生の息子、マサトくんは成績優秀であり、学校では毎回上位の成績を収めていま す。しかし、彼は学年1位を目指しているにもかかわらず、過去3回の成績では学年5位にとどまって います。そこで、マサトくんの目標を支援するために、彼が1位になるための対策を考えています。 現実：学年5位 理想：学年1位
7. ４．データ分析のケーススタディ（データ分析プロセス） ① ASK 1-1 特定の苦手科目があるのか、全体的に点数をあげる必要があるのか 1-2 上位者に対して勉強時間は多いのか少ないのか 1-3 上位者は塾に行っているのかどうか　等 ② Prepear 2-1. 過去3回にわたり、マサト及び成績上位者の各科目の点数を情報収集する 2-2. マサト及び成績上位者の各科目の平均勉強時間をヒアリングする 2-3. マサト及び成績上位者の塾通いの有無をヒアリングする ③ Process 3-1. 情報収集の結果をエクセルファイルに転記する 3-2. 表記の揺れの修正やデータ型の変換を行い、データ分析の行いやすいフォーマットに処理する 3-3. フォーマット後は誤って変更しないようにロックをかける ④ Analytics 4-1. 5科目中4科目は既に1位の成績をとっており、国語の点数が全体を引き下げていた 4-2. トータルの勉強時間は上位者よりも 1h/日少なく、国語の勉強時間は特に低かった（平均の 50%以下） 4-3. マサト含め他成績上位者も塾には通っていない 　　※ 課題（What to do）：国語の点数を ◦◦点あげること ⑤ Share 5-1. 分析結果をマサトに共有する ⑥ Act 6-1. マサトには、一日あたりの国語の勉強時間を増やしてもらう
8. ５．まとめ データ分析を活用することで、抱えている問題に対して真に取り組むべき 課題を見出す際に利用できる 以下のステップは、様々な場面でのデータ分析アプローチに利用できる 1. Ask 　･･･ 問いかけ 2. Prepear 　･･･ 準備 3. Process 　･･･ 処理 4. Analytics　　･･･ 分析 5. Shear 　　　･･･ 共有 6. Act 　･･･ 行動
9. ６．参照 https://www.bing.com/ck/a?!&&p=5b4127752f1dbdf8JmltdHM9MTY4Mz kzNjAwMCZpZ3VpZD0wMGQ3Mjc1YS0zZTNkLTZlYzEtMjkzMi0zNTM4 M2Y0MTZmYzMmaW5zaWQ9NTE5NQ&ptn=3&hsh=3&fclid=00d7275a -3e3d-6ec1-2932-35383f416fc3&psq=グーグルデータアナリティクス &u=a1aHR0cHM6Ly93d3cuY291cnNlcmEub3JnL3Byb2Zlc3Npb25hbC 1jZXJ0aWZpY2F0ZXMvZGF0YS1hbmFseXRpY3MtamFwYW5lc2U&nt b=1