データサイエンティスト検定のスキルチェックリストＤＳ７１及びＤＳ７２に関する解説を行います。
DS71：データから事実を正しく浮き彫りにするために、集計の切り口や比較対象の設定が重要であることを理解している
データから事実を正しく浮き彫りにするためには、集計の切り口と比較対象の設定が非常に重要です。以下にそれぞれの要素について詳しく説明します。
集計の切り口
データを集計する際の「切り口」とは、データをどの基準でまとめるかを指します。感度の良い切り口を選ぶことで、データから有用な情報を効率的に引き出すことが可能です。良い切り口を選定するためには、以下の2つのステップが必要です
- 目的に応じた基準設定：まず、分析の目的に応じてどの基準でデータを集計するかを決定します。
- データの特性に合わせた選定：次に、データの特性や分布に応じて最も効果的な切り口を選びます。
比較対象の設定
データ分析の精度を高めるためには、どのデータを比較対象に設定するかが重要です。以下のポイントを考慮することで、比較対象の設定がより効果的になります。
- 目的の明確化：何を評価したいのかを明確にし、その目的に合った比較対象を選定します。
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適切なベンチマークの選定：前年同月比、業界標準、競合他社との比較など、目的に合ったベンチマークを選びます。
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内的比較：月次や年次などの異なる時間枠、部門や地域別にデータを比較します。
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外的比較：市場全体や海外市場など、国際的な視点で比較します。
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比較対象の選定基準：分析目的に関連し、信頼性があり、同一条件で収集されたデータを用いることが重要です。
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変化の要因を考慮する：経済状況や法規制などの外的要因、または自社の価格変更や新製品導入などの内的要因を考慮します。
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実験的比較：異なる条件でのＡ／Ｂテストなどを行い、結果を比較します。
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視覚化と共有：データをグラフやチャートで視覚化し、分析結果を関係者と共有します。
DS72：普段業務で扱っているデータの発生トリガー・タイミング・頻度などを説明でき、また基本統計量や分布の形状を把握している
データのトリガー、タイミング、頻度を継続的に把握することは、以下のようなビジネスの成功に直結します。
- データ分析の精度と予測の信頼性を向上：データ収集の条件やタイミングに応じた分析が可能になります。
- 意思決定の質を向上：根拠に基づいた、タイムリーな意思決定が可能になります。
- パフォーマンスの最適化：ビジネスプロセスやキャンペーンの成果を最大化するための調整ができます。
- 問題の早期発見と対応：データの異常や問題を迅速に特定し、対応できます。
- 戦略的な計画とリソース管理：戦略的な計画の立案やリソースの効率的な管理に役立ちます。
これにより、ビジネスのパフォーマンスを最大化し、より効率的で効果的な運営が可能になります。
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