業務に必須！データ分析の5ステップ！

データオペレーターとして、特定の問題に遭遇した場合、どこから始めればよいでしょうか?完全なデータ分析プロセスにはどのようなステップが含まれますか?この記事では、Zhuge Jun がこの問題に関するデータ分析の 5 つのステップを紹介します。

データ分析の5つのステップ

仕事で問題に遭遇したとき、多くの場合、データを使用して問題を解決し、データを使用して意思決定を導く必要があります。完全なデータ分析を実施するプロセスは、目標の決定、データの収集、データの整理、データの分析、視覚化の順に、次の 5 つのステップに分けられます。

1. 目標を決める

データ分析を行う前に、自社の業務を踏まえてデータ分析の目的と測定可能な指標を定め、指標を細分化し、データ収集の最小単位を見つける必要があります。これにより、ターゲットを絞ったデータ分析が可能になり、データ運用の効率が向上し、無駄なデータの浪費につながる過剰なデータ収集を避けることができます。

2. データを収集する

目標が決まったら、ターゲットを絞ってデータを収集する必要があります。ここで収集されるデータには、埋め込みポイントを通じて収集されたユーザーのライフサイクル全体のデータ、業界データレポートなど私たち自身がオンラインで収集したデータ、訪問や電話を通じて得られた手動で分類されたデータが含まれます。具体的にどのデータを使用するかは、データ分析の目的によって異なります。

3. データを整理する

データを収集した後は、特に埋め込みポイントで収集されたデータ、オンラインで収集されたデータ、手動で整理されたデータなど、多くのソースからデータが取得される場合は、データを整理する必要があります。重複や混乱などが発生することがあるため、データの精度を最大限に高めるためにデータを整理する必要があります。

4. データを分析する

諸葛鈞はデータ分析について何度も皆さんと共有してきました。国慶節のデータ分析には、8つのデータ分析モデルが使用されています。データ分析の過程では、独自の製品を組み合わせて、適切なデータ分析モデルを選択する必要があります。必要に応じて、独自の分析モデルを定義する必要があります。つまり、方法はここにあり、それをどのように使用するかはあなた次第です。

5. 視覚化

データオペレーターとして、データ分析の結果をリーダーやチーム全体に報告する必要があることがよくあります。このとき、データ分析の結果を視覚的に、一般的にはチャートの形で提示する必要があります。データ分析を通じてビジネス上の問題を見つけ出し、独自の解決策を提案します。問題の原因だけでなく、何をすべきかも知っておく必要があります。

まとめ: 上記の 5 つのステップは、目標の検討から最終的な視覚化、問題の発見から解決策の提案まで、完全なデータ分析プロセスを構成します。データ オペレーターとして、全体的な考え方を持ち、プロセス全体からデータ分析方法を把握できる必要があります。また、細部を追求して各ステップを最適化する必要もあります。たとえば、データをより速く、より正確に収集する方法は、最適化の目標として使用できます。全体的視点と詳細的視点の両方から容易にデータ分析を行えるようになれば、あなたは有能な、あるいは優秀なデータオペレーターです。

出典: Zhuge io データコーチ