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データ分析の「データ」とは？
主に下記の3つではないでしょうか？
- 市場調査結果
- 売上
- PV数などWebページ参照に関するデータ
が、いったんおいておきましょう。
データ分析の手法は高度であるべきか？
個人的にはNo、だと思います。
- 分析の対象は過去
- 分析結果の活用対象は未来
一時期、自動予測が流行りましたが、外的要因が過去と未来では違うとずれてしまいます。
そして、時代の変化の早さやユーザの嗜好の多様性を考えると、年々ずれ方は大きくなっていています。
予測が悪だ、という話ではありません。
予測がずれることがあり、ずれたときに修正できることが大切です。
また、予測ではいい数字にならない場合、それを覆すだけの努力をし、予想を超える数字を未来に作る必要があることもあります。
なので、分析手法を理解しておかないと、どこを修正すればいいかがわからなくなります。
また自動化自体も悪ではありません。
すべての意思決定を人がすべて実施する時間はありません。
企画者が関与する部分は自動化すべき対象ではなく、人がある程度介在してみないといけない対象を扱うことになると思います。
データ分析結果をどう使うか、が大切
データ分析した結果、それが生きないと意味がありません。
分析した結果をもとにアクションを起こせないのであればもったいないです。
よって、可能なアクションを意識しながらデータ分析を行うべきです。
データ分析をどの程度仕組化すべきか？
BIやダッシュボードといったキーワードが流行ったかと思います。
が、やはり柔軟性に乏しく、分析目的が異なると使えないものになります。
何かがおかしい、ということに気づくための仕組化は行うべきです。
が、なぜおかしいかまで仕組化するのはある程度パターンが見えてきてからでいいと思います。
なんだかんだ、他人が作った分析ツールは使いづらく、自分で作ったExceｌが便利だったりします。
残念ながら。。
データ分析の結果をどう表現するか？
ザックリでいうと次の2つです。
- 表
- グラフ
最善の方法を都度考えると正直、結構時間がかかります。
なので、労力とリターンのバランスは考えましょう。
おススメ本
- 数式を使わないデータマイニング入門
- ビジネス統計学【上】
- ビジネス統計学【下】
- 直感的統計学
- 鈴木敏文の「統計心理学」―「仮説」と「検証」で顧客のこころを掴む
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