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定性と定量は越境できない / insight_tokyo02

ShinU
May 28, 2020

定性と定量は越境できない / insight_tokyo02

Insight Tokyo #2
https://insight-tokyo.connpass.com/event/176422/

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

ShinU

May 28, 2020
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Transcript

  1. • 自己紹介 • ポークカレーを作ろう • データ分析の流れ • ポークカレーとデータ分析の共通点 • 定性と定量との話はどこにでてくるのか

    • 本題:定性と定量の越境について • 方法を先に考えると起きる事 • 実際の仕事で起きることにどう対応するか • まとめ/宣伝 目次
  2. • しんゆう( Twitter : @data_analyst_ ) • ブログ「データ分析とインテリジェンス」を書いてる人 https://analytics-and-intelligence.net/ •

    フリーランスでデータに関する仕事をあれこれ • 仕事でやりたいこと:意思決定のための情報分析をする人 • 仕事でやってること:データをうまく使えるようにする人 自己紹介
  3. ポークカレーを作る流れ 何を作るか ポークカレー 必要な材料は何か 豚肉 じゃがいも 玉ねぎ にんじん カレールー 材料を調達する

    家にある • 豚肉の場合 豚肉が手に入らない ならチキンカレーに する 買いに行く 代替品 料理を変更
  4. ポークカレーを作る流れ 何を作るか ポークカレー 必要な材料は何か 豚肉 じゃがいも 玉ねぎ にんじん カレールー 材料を調達する

    家にある • 食材によっては使わない選択肢もある 使わなくても作れる 場合もある 買いに行く 代替品 料理を変更 使わない
  5. ポークカレーを作る流れ 何を作るか ポークカレー 必要な材料は何か 豚肉 じゃがいも 玉ねぎ にんじん カレールー 材料を調達する

    家にある • 調達したら食材ごとに下ごしらえ 買いに行く 代替品 料理を変更 使わない 下ごしらえ 切る → 下味をつける → 炒める
  6. ポークカレーを作る流れ 何を作るか ポークカレー 必要な材料は何か 豚肉 じゃがいも 玉ねぎ にんじん カレールー 材料を調達する

    家にある • 調達したら食材ごとに下ごしらえ 買いに行く 代替品 料理を変更 使わない 下ごしらえ 皮をむく → 切る → 炒める
  7. ポークカレーを作る流れ 何を作るか ポークカレー 必要な材料は何か 豚肉 じゃがいも 玉ねぎ にんじん カレールー 材料を調達する

    家にある • それぞれをまとめて仕上げる 買いに行く 代替品 料理を変更 使わない 下ごしらえ 切る → 下味をつける → 炒める 皮をむく → 切る → 炒める 仕上げ カレールーを入れる → 煮込む → 味を調整する
  8. ポークカレーを作る流れ 何を作るか ポークカレー 必要な材料は何か 豚肉 じゃがいも 玉ねぎ にんじん カレールー 材料を調達する

    家にある • 盛り付けて完成 買いに行く 代替品 料理を変更 使わない 下ごしらえ 切る → 下味をつける → 炒める 皮をむく → 切る → 炒める 仕上げ カレールーを入れる → 煮込む → 味を調整する 提供する 盛り付ける
  9. データ分析の流れ 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを収集する NPS

    POS 行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 利用状況 • 集めたデータは処理をして
  10. データ分析の流れ 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを収集する NPS

    POS 行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 洞察 それぞれの結果を統合 利用状況 • 洞察を行って結論を導き出し
  11. データ分析の流れ 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを収集する NPS

    POS 行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 洞察 それぞれの結果を統合 伝達する レポート・BI 利用状況 • 最後に何かしらの方法でまとめる
  12. データ分析の流れ 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを収集する NPS

    POS 行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 洞察 それぞれの結果を統合 伝達する レポート・BI 利用状況 • この中で定性や定量の話はどこにでてくるのか
  13. データ分析の流れ 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを収集する NPS

    POS 行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 洞察 それぞれの結果を統合 伝達する レポート・BI 利用状況 • 「定性や定量の違い」は「方法の違い」
  14. データ分析の流れ 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを収集する NPS

    POS 行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 洞察 それぞれの結果を統合 伝達する レポート・BI 利用状況 • 何が知りたいか、必要なデータは何かが先にある
  15. データ分析の流れ 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを収集する NPS

    POS 行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 洞察 それぞれの結果を統合 伝達する レポート・BI 利用状況 • どうやるかを考えるのは目的に準ずる
  16. データ分析の流れ 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを収集する NPS

    POS 行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 処理 それぞれの結果を統合 伝達する レポート・BI 利用状況 • 方法から目的を考えるのは順番が違う
  17. 方法を先に考えると起きる事 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを調達する NPS

    POS 行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 処理 それぞれの結果を統合 伝達する レポート・BI 利用状況 • 途中からだと解くべき問題につながらないかもしれない
  18. 何が知りたいか アプリの利用者はどれぐらい継続するか 必要なデータは何か 満足度調査 競合 市場 購買実績 データを調達する NPS POS

    行動観察 公開情報 アンケート 処理 整理 → 集計 → グラフ 何が売れているか・併売は何か 処理 それぞれの結果を統合 伝達する レポート・BI 利用状況 • 目的に繋がらないと分析した気になるが何も解決しない 方法を先に考えると起きる事