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データ分析は「次にどうするかを決めるため」にやること

ShinU
September 21, 2021

 データ分析は「次にどうするかを決めるため」にやること

作成者 :しんゆう
ブログ :データ分析とインテリジェンス
     https://analytics-and-intelligence.net/
Twitter:https://twitter.com/data_analyst_

ShinU

September 21, 2021
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Transcript

  1. 「データ分析」はだれでもやっていること
 • 「勘と経験と度胸(KKD)」ではなく「データ分析による意思決定」 と別物のように言われることもあるが間違い
 • 経験とはすなわちその人が持っている「データ」であり勘とは「洞 察」とも言える
 • つまり「データ分析」はだれでもやっていること
 •

    その時に自分の持っているデータ(経験)だけから考えるか、目 的にあわせてデータを外部から取ってくるかの違い
 • 自炊で全部済ませるか、レストランにも行くかはその人が何を求 めるか次第
 

  2. • データ分析は「決めるため」なので実は「P」の一部
 
 
 
 • CはPの振り返りなので目的は決まっており「何をチェックするか」 から始まる
 • AはCに基づいての実行


    
 • 重要なことはPのためのデータ分析を忘れないこと
 PDCAとデータ分析 目的の 決定 要求 収集 処理 洞察 伝達 意思決定 と実行 フィード バック C A
  3. 全部「データ分析」のための手段
 • 個別に扱われがちだが全部「データ分析」のための手段
 ◦ 数理モデリング/機械学習/クロス集計/〇〇法
 ◦ A/Bテスト/効果測定/可視化
 ◦ 定量/定性、〇〇分析/〇〇リサーチ
 ◦

    SQL/Python/R/各種プログラムやツール
 • 目的に合わせて手段を選ぶことが重要。自分ができなければ他 の人の力を借りる。自分ができる/やりたいことから初めてはい けない
 
 

  4. 目的を決めないデータ分析は無駄になる 目的や解くべき課題 知るべきこと 集めるデータ 処理の手法 • 目的を決めないで「データ分析」を初めても「目的や解くべき課 題」のためにならないかもしれない
 • 意思決定者と背景や優先順位を共有していないのにプロセスの

    途中から始めた「データ分析」がうまくいったとしたら丸投げされ ているか、ただの偶然
 自分が使ってみたい手 法から初めてデータを集 めて分析しても解くべき 課題に繋がっていなけ れば無駄になるだけ 
 本当に必要なデータは こちらかもしれない

  5. 背景を共有しないと分析が無駄になる例 東京から熱海に行く 移動手段/宿/食事 移動手段ごとの違い 一覧にして比較 • いくら羽田発着の飛行機の情報が網羅されていても行く場所に よっては何の役にも立たない
 • どこか行きたいので任せた(丸投げ)、ちょうど北海道に行くつも

    りだった(偶然)なら使われるかも
 • 「分析したのに使われない」原因になっていないか注意
 
 熱海に行くのに羽田か ら飛行機にのる人は多 分いないのでどんな分 析も無駄になる
 新幹線/バス/車

  6. まとめ • 正解は無い
 • データ分析について自分なりに考えたらよさそうなこと
 ◦ 意思決定に必要なことはなにか(今回の話)
 ◦ 求められている役割はどこか
 ◦

    責任を全うするためには何が必要か
 • 概念だけでは実務には使えないので求められている役割に必要 なスキルを身に着けるようにしよう
 
 
 
 ご質問などあればお気軽にご連絡ください
 しんゆう @data_analyst_