DS070：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
データ分析を行う際に最も重要なのは、明確な目的を持ち、それに適した方法でデータを集計・解釈することです。目的が曖昧なままデータを扱うと、分析結果が有益な知見につながらず、誤った意思決定を引き起こす可能性があります。本記事では、適切な集計方法を選択し、データから事実を正しく把握するためのポイントを解説します。
本記事で解決できる課題
- データを分析する際、何から手をつければいいのかわからない
- 目的に合ったデータの集計方法が知りたい
- データを正しく解釈し、実際の状況を把握する方法を学びたい
知見を得たい目的の明確化
データ分析の第一歩は、「どのような知見を得たいのか」を明確にすることです。目的が明確でないと、データの収集や分析方法が適切でなくなり、望んだ結果が得られません。
目的設定のポイント
- 具体的な課題を定義する
例：顧客満足度を向上させるための要因を特定したい - 適切なデータを選定する
例：アンケートデータ、レビュー分析など - 目的に即した指標を設定する
例：NPS（ネット・プロモーター・スコア）、リピート率、解約率
目的に即した集計方法を選ぶ
データ収集後は、目的に応じた集計方法を選ぶ必要があります。適切な方法で集計しなければ、得られる結果が信頼できるものになりません。
代表的な集計方法
- 基本統計量の算出
例：平均値、中央値、標準偏差などを用いてデータを要約する - カテゴリー別集計
例：顧客層ごとに分類し、違いを分析する - 時系列分析
例：売上の推移を月ごとに集計し、トレンドを把握する
データから事実を把握する
データを集計した後は、適切に解釈し、実際の状況を理解することが重要です。データの傾向やパターンを正しく読み取り、意思決定に活かしましょう。
データ解釈のポイント
- パターンやトレンドを特定する
例：売上が特定の曜日に増加する傾向があるかを分析する - 統計的手法を用いる
例：仮説検定を行い、データの変化が偶然かどうかを検証する - バイアスを排除する
例：期待した結果にとらわれず、データの事実を客観的に捉える
実践的なデータ活用の例
ここでは、具体的なデータ活用のケースを紹介します。
ケース1：ECサイトの売上分析
目的：売上向上のための施策を検討する
データ：購入履歴、アクセスログ、広告効果測定データ
分析方法：
- カテゴリーごとの売上推移を分析し、人気商品の傾向を把握する
- 新規顧客とリピーターの購買行動を比較し、リピート率を向上させる施策を検討する
ケース2：カスタマーサポートの改善
目的：問い合わせ対応の品質向上
データ：サポート履歴、顧客満足度調査
分析方法：
- 問い合わせの種類ごとに頻度を集計し、対応の最適化を図る
- クレーム対応後の満足度を分析し、改善点を特定する
まとめ
データ分析の目的を明確にし、適切な集計方法を選ぶことで、正しい知見を得ることができます。
- 目的を明確に設定することで、適切なデータを選択できる
- 集計方法を工夫することで、データの本質を把握しやすくなる
- データの解釈では、統計的手法を活用し、客観的な視点を持つことが重要
これらのポイントを押さえることで、データを活用した意思決定の精度を向上させることが可能です。
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