データ分析をうまく行うにはどうすればいいでしょうか?重要なリンクは5つあります。

ビッグデータとモバイルインターネットの時代では、モバイル端末を使用するすべての人が常にデータを生み出しており、インターネットサービスによって提供される製品も継続的にデータを蓄積しています。データは、人工知能と同様に、より客観的で合理的な側面を示すことがよくあります。データは、人々が世界をより直感的かつ明確に理解するのに役立ち、人々がより合理的な決定を下せるように導くこともできます。

データ駆動型の時代では、どんな仕事であっても、特定のデータ分析能力を習得することで、世界をより深く理解し、仕事の効率を向上させることができます。

データ分析プロセスは、主にデータ分析の目的の明確化、データソースとデータ量の明確化、データ処理、データ分析、出力の5 つの主要なリンクに分かれています。

1. データ分析の目的を明確にする

すべての物事には実行前の目的があり、データ分析についても同様です。データ分析を実行する前に、まずデータ分析を行う必要がある理由を明確にする必要があります。以下では、データ分析の目的を、ユーザー、ニーズ、シナリオの3 つの要素に分けて明確に説明します。

1. ユーザー

ここで言うユーザーとは、データ分析の内容や結果を閲覧する人のことを指します。ここでの対象ユーザーは、主に自分自身、企業の内部業務部門、外部顧客の 3 つのカテゴリに分けられます。ここでは主に後者の2つを分析します。

社内事業部門:

このタイプのユーザーは通常、会社の特定の指標を改善するためのさまざまな戦略を開発します。マーケティング部門、運用部門、保守部門などがこれに該当します。多くの場合、企業は大量のデータを蓄積しますが、それをどのように活用するか、データ分析を通じてどのように効果的な意思決定を行うかを知りません。

外部顧客:

このタイプのユーザーは通常、特定の分野または複数の分野の業界データを持っていないため、このデータを通じてユーザーや市場を理解することを望んでいます。あなたの会社はたまたまそのようなデータを持っています。この場合、データの価値を認識し、外部データ分析出力を形成することで、外部ユーザーは市場をよりよく理解でき、データの価値を認識して会社に利益をもたらすことができます。

2. 需要

ユーザー、つまりデータ分析の質問者はなぜデータ分析をしたいのでしょうか。データ分析を通じて問題を発見したいのでしょうか、それとも特定のビジネス指標を改善したいのでしょうか。これらはすべて、データ分析を行う前に理解しておく必要があります。ニーズを理解することによってのみ、より合理的なデータ分析のアイデアを開発することができます (データ分析の方法について後ほど紹介します)。

3. シーン

シナリオは、多くの場合、データ分析のシナリオを反映しています。たとえば、ビジネス部門が登録プロセス中にユーザーが離脱する理由を理解したい場合、これが問題のシナリオです。シナリオに基づいて問題を定義し、データ分析のアイデアを整理し、データ分析方法を選択する必要があります。

2. データソースとデータの質を明確にする

1. データソース

データを取得するには、主に3つの方法があります。1つ目は、GrowingIOなどのビジュアルデータ収集製品など、フロントエンドページに基づくいくつかのデータ収集ツールを使用してデータを取得することです。2つ目は、製品設計プロセス中にデータ埋め込みを使用することです。これにより、データが必要なときに簡単に抽出できます。この方法の前提は、製品計画段階で将来のデータ取得の準備が事前に行われていることです。3つ目は、初期段階で機能埋め込みが行われず、ビジュアル収集ツールでデータを取得できない場合、バックグラウンドスクリプトまたは技術開発を通じてデータを取得するR＆Dチームを見つけることです。

2. データの質

データ キャリバーとは、特定のデータ指標の意味の定義を指します。簡単な例を挙げると、ユーザー離脱指標の定義は、製品や分野によって異なる場合があります。通常のEC商品の場合、3日以内にログインや購入が行われないとユーザーは離脱とみなされます。しかし、高級ECの場合、数日間ログインや購入が行われなかったからといって離脱とみなすのは不合理です。

データ キャリバーを明確にするには、データ分析タスクを提案する人のニーズと特定のビジネス シナリオを組み合わせる必要があります。明確なデータ キャリバーを定義することは、その後のデータ処理とデータ分析にとって非常に重要です。

3. データ処理

データ処理段階の主なタスクは、データのクリーニング、データの補完、およびデータの統合です。

1. データのクリーニング

データ内の外れ値を発見します。例えば、連続した複数日のユーザーログインデータを処理しているときに、ある日のログイン数が通常値を大幅に超えている場合、その日に大規模なマーケティング活動があったのか、データ収集時にエラーが発生したのかを分析する必要があります。外れ値は、データ収集方法の問題を発見できるだけでなく、外れ値を通じてデータ分析の対象を見つけることもできます。たとえば、クレジットカード詐欺の分析は、異常なデータを探すことによって行われます。

2. データの補完

データが欠落している問題を解決するにはどうすればよいでしょうか。1 つの方法は、前後のデータの相関関係に基づいて平均値を入力することです。もう 1 つの方法は、レコードを直接失うことを選択し、データ分析に使用しないことです。どちらの方法にも長所と短所があります。特定の問題に基づいて分析することをお勧めします。

3. データ統合

データを収集する場合、異なるタイプのデータ間に潜在的な相関関係が存在する可能性があります。データを統合し、データの次元を充実させることで、より価値のある情報を発見しやすくなります。例えば、ユーザー登録データとユーザー購入データが関連づけられている場合、ユーザーの基本属性情報を利用して、ユーザーが購入した商品が個人用かギフト用かを判別することができます。

4. データ分析

データ分析のアイデアは、データ分析方法とも呼ばれます。データ分析は目的指向である必要があり、データ分析方法は目的に基づいて選択されます。一般的に言えば、次のような主な分析アイデアがある。

1. 異常分析

データ分析を通じて異常な状況を発見し、解決方法を見つけます。

2. 相関関係を見つける

関連性はショッピングカート分析にもなります。ウォルマートのおむつとビールの有名な事例は関連性のベストプラクティスです。異なる製品や異なる行動の関係を分析することで、ユーザーの習慣を発見できます。

3. 分類と階層化

ユーザーは、その特性や行動に基づいて分類・階層化され、洗練された操作と正確なビジネス推奨事項が形成され、運用効率とコンバージョン率がさらに向上します。

4. 予測

ユーザーの過去の行動を通じて将来の行動を予測し、ユーザーの認識と使用体験を向上させます。

5. 出力

前述のように、データ分析の目的は、データを通じてユーザー、製品、現在のビジネス形態を明確に理解し、効果的な戦略的決定を得て、次の開発ステップに導くことです。

データを通じてユーザー、製品、ビジネス エコシステムを明確に理解するにはどうすればよいでしょうか?退屈な数字の羅列では、ビジネス部門や外部の顧客がデータの意味を直感的に理解することはできないため、データの視覚化手法が必要です。簡単に言えば、データの行をチャートに変換して、データの傾向やデータ間の相関関係などを直感的に表示します。データを視覚化する場合、データの次元数と、閲覧者にデータをどのように提示するかを考慮することが重要です。これらはすべて、データの視覚化の形式に影響します。

例えば、登録ユーザーの男女比を円グラフで表示したり、登録ユーザー数の推移を曲線グラフで表示したり、登録ユーザーの所在地を棒グラフや地図で表示したりすることができます。視覚化方法を選択する際には、データの特性とチャートで表現したい内容を十分に考慮し、より直感的な分析結果を合理的な方法で提示できるようにする必要があります。

さらに、データ分析の出力は通常、データ分析レポートの形式で提示されます。データ分析レポートの主な構造は次のとおりです。

1. データ分析の背景
2. データソースとデータの説明
3. データ分析方法
4. データの視覚化
5. データによる意思決定

上記は、より正式なデータ分析レポートの一般的なフレームワークです。日次レポートでデータ分析結果の正式な提示が必要ない場合は、特定の問題について具体的な分析を行うことができます。

VI. 結論

データ分析方法論は、特定の作業方法を導くために機能する必要があるため、方法論を習得するだけでは不十分であり、実践を通じて方法を継続的に改善し、最適化することも必要です。実際にデータ分析をしてみないと自分の欠点が分からない。言ってもやってみたら良い。

この記事の著者@静静は（Qinggua Media）によって編集および公開されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください！

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