【ＤＳ検定】ＤＳ６７　データ経緯、ＤＳ７０　分析目的

データサイエンティスト検定のスキルチェックリストＤＳ６７及びＤＳ７０に関する解説を行います。

DS67：データが生み出される経緯・背景を考え、データを鵜呑みにはしないことの重要性を理解している

データは単なる数値や情報の集まりではなく、その背後には収集方法、目的、コンテキストが深く関わっています。サンプリング手法の違いはデータの代表性に影響し、調査手法によって得られる結果が異なることがあります。データ収集後のクリーニングや解析手法の選択も結果に大きく影響します。さらに、データの時間的変化や季節性、周期性を考慮しないと、誤った解釈をする恐れがあります。信頼性や妥当性を確認し、データ提供者の意図やバイアスを理解することも重要です。情報の視覚化やコミュニケーション方法が情報伝達に影響を与えるため、これらすべての要素を総合的に理解し、データを正しく解釈して活用することが求められます。

DS70：どのような知見を得たいのか、目的に即して集計し、データから事実を把握できる

DS70は明確な目的を持ち、それに基づいた適切な集計方法を選び、得られたデータを正確に解釈することで、実際の状況や傾向を把握し、効果的な意思決定や改善策を導き出すことができます。具体的には下記のような内容に注意します。

知見を得たい目的の明確化

データの収集や分析を始める前に、まず「どのような知見を得たいのか」を明確にすることが重要です。目的が不明確だと、収集方法や分析手法が不適切になり、得られる結果が目的に合わなくなります。具体的な目標を設定し、それに応じたデータを選ぶことで、効果的な分析が可能になります。たとえば、顧客満足度を向上させたい場合には、顧客アンケートデータやレビューが有用です。

目的に即した集計

データ収集後は、目的に合わせて集計することが重要です。集計方法が適切でないと、結果が不正確になり、意図した知見を得られません。統計的手法を用いてデータを要約したり、データをカテゴリーごとに分けて集計したり、時系列データを時間軸で集計するなどの方法があります。

データから事実を把握する

集計したデータから事実を把握するためには、データを正しく解釈し、実際の状況を理解することが求められます。具体的には、データからパターンやトレンドを見つけ出し、数値に込められた意味を引き出して分析します。そして、得られた事実に基づいて次のステップや改善策を検討します。