データ分析と聞くと、「難しい」とか「やり方が分からない」なんて思ってしまうことはありませんか？
データ分析は基本ステップがあります。
ステップがわかると、さほど難しくはありません。
難しく感じてしまう理由は
- データ分析のやり方/流れを知らない
- データの集め方に失敗している
- データ分析の目的を決めていない
などがあげられます。
今回の記事ではこのように、データ分析を始めようとしている人が迷走しないようステップごとに解説をしていきます。
ぜひ最後までお付き合いください。
データ分析の基本
データ分析の基本は仮説です。
まず仮説をたて「仮説が正しいか検討する」というのが基本的な考えになります。
またデータ分析を行うには「専門知識が必要」というのも間違った考えです。
専門知識がなくてもまったく問題ありません。
- データ分析の目的をはっきりさせ
- 必要なデータを集め
- ツールを利用し分析を行う
を繰り返していく事で、専門知識がなくてもデータ分析できるようになります。
また今回解説するステップを一度、最後までやり抜いてみましょう。
データ分析も「習うより慣れろ」です。
途中で頭が混乱してきても良いです。
最初から100点の結果を導くのは難しいので、ざっくりと流れを把握できたらＯＫです。
気楽な気持ちですべてのステップをやってみましょう。
データ分析の流れ 5step
データ分析の経験の少ない人は、まずデータ分析の流れを身につけましょう
これから解説する流れにのっとり分析をすすめていくことが一番の近道になります。
- データ分析の目的/目標を明確にする
- データ分析に使用するデータの範囲を決める(どこまでやるのか)
- データを収集する
- 収集したデータを加工/分析する
- 分析結果を評価する
各内容について説明していきます。
step1 データ分析の目的/目標を明確にする
まずはデータ分析の目的です。
何のためにデータ分析を行うのかを、紙に書き出して明確しましょう。
漠然と数字を集めてもデータ分析はできません。
売上の改善をしたいのか、従業員の満足度をupさせたいのかなど。
それぞれの会社や部署、チームなどで改善したいことや検証したいことは様々。
データ分析の目的をより具体的に書き出し、データ分析をして何を達成したいのか明確にしていきましょう。
step2 データ分析に使用するデータの範囲を決める(どこまでやるのか)
step1で明確な目的/目標を設定したら、次にデータ分析の計画をたてます。
いつからいつまでのデータを取得するとか、収集するデータはこの範囲だとか。
これは当たり前のことのように感じるかもしれませんが、初心者の人がつまずいてしまうポイントです。
ここをしっかりと決めることはとても大切ですので範囲を絞っていきましょう。
step3 データを収集する
step2でデータ分析の計画をたてたら、次にデータ収集です。
最初のうちはとにかくなんでもデータを収集してしまいがち。
慣れるまではそれで構いません。
何度かデータ収集を繰り返していくうちに不要なデータが理解できます。
余計なデータがあるために、分析にブレが出てしまうなんてことも。
何度もトライアンドエラーを繰り返したり、もし意見を聞ける人が周囲にいるのなら収集データを確認してもらったりするのも良いでしょう。
step4 収集したデータを加工/分析する
ここまで来たらあとはデータの解析/加工に入ります。
データ分析に特化したツールは市場にたくさん出回っていますが、最初はエクセルでも十分。
ここで注意したいことは、収集したデータの表記です。
人がみたら同じものに認識できてもコンピューターは別物として扱います。
例えば、グローブとｸﾞﾛｰﾌﾞ。半角と全角です。
これではまったく別物になってしまいます。
データ分析行う前に、こうした表記を一つひとつ修正しておくことが大切なポイントです。
step5 分析結果を評価する
データ分析がすべて完了したら、分析結果の評価にはいります。
ここは始めに自身で立てた仮説検証のステップです。
仮説が正しいかどうか、データの見える可を行い第三者にも理解できるよう結果をまとめます。
図や表を用いることもポイントです。
文字や言葉だけでは、なかなか人は納得しないもの。
または理解に時間がかかるものです。
図や表を用いて評価するのが良いでしょう。
データ分析のまとめ
これからデータ分析を行う人、データ分析が難しいと感じている人向けにデータ分析の流れを解説しました。
データ分析で難しいと感じたり、収集がつかなくなってしまったりする大きな原因は
- データ分析の目的が漠然としている
- 収集したデータに不要なデータが混ざっている
- データ収集の範囲を決めていない
という点だと理解いただけたのではないでしょうか。
またデータ収集までは出来ているのに、「どうツールを使用したらいいか分からない」といったこともデータ分析が難しく感じてしまう原因になります。
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最後までお付き合いいただきありがとうございました。