データ分析を行う際の方法論は何ですか?

これは方法論です。はい、実際の事例はありません。私はZhihu、Wosh IP M、PMCaff、Product 100などでデータ分析に関する記事をたくさん探しましたが、内容が断片的すぎて自分に適したものは多くありませんでした。そこで、書籍を一式購入し、体系的に勉強し始めました。データ分析レポートを完成したとき、上司から「分析方法は何ですか?」と尋ねられたことはありませんか?分析方法が不正確または不合理である場合、分析結果の基準値は何ですか? 1. 混乱 データ分析を行う際に、分析をどこから始めればよいのかわからない、分析内容や指標が妥当かつ完全であるかどうか疑問視されることが多い、自分自身でもその理由を説明できない、といった問題に遭遇する人は多いと思います。もちろん、私も同じです。私はまだデータ分析の学習段階にあり、これらの問題について戸惑うことがよくあります。このため、データ分析方法論が重視されます。方法論を実際のビジネスと組み合わせる場合にのみ、データ分析次元の整合性と結果の有効性を最大限に保証できます。データ分析の主な機能は、現状分析、原因分析、予測分析の 3 つです。いつ、どのようなデータ分析を実行するかは、ニーズと目的に基づいて決定する必要があります。データ分析の一般的な手順:

2. 疑問を解消する データ分析の目的が明確であればあるほど、分析の価値は高まります。目的を明確にした後は、アイデアを整理し、分析フレームワークを構築し、分析目的をいくつかの異なる分析ポイントに細分化し、各分析ポイントの分析方法と具体的な分析指標を決定します。最後に、分析フレームワークの体系化（最初に分析するものと後で分析するものを体系化し、各分析ポイント間に論理的なつながりを持たせること）を確実にして、分析結果に説得力を持たせます。では、分析フレームワークの体系化を確実にするにはどうすればよいでしょうか? マーケティング、マネジメントなどの理論に基づき、実際のビジネス状況と組み合わせて、データ分析の次元の整合性と結果の妥当性と正確性を最大限に確保するための分析フレームワークが構築されます。マーケティングにおける理論モデルには、4P、ユーザー行動、STP理論、SWOTなどがあります。経営の理論モデルには、PEST、5W2H、時間管理、ライフサイクル、ロジックツリー、ピラミッド、 SMART原則などがあります。ここでは主に、PEST、5W2H、ロジックツリー、4P、ユーザー行動という5つの古典的かつ実践的な理論について説明し、データ分析フレームワークを構築する際のガイダンスとしてそれらを適用する方法を学びます。（１）PEST：主に業界分析に用いられる。 PESTは政治、経済、社会、技術の略です。 P: 政治環境を構成する主な指標としては、政治体制、経済体制、財政政策、税制、産業政策、投資政策、国防費水準、政府補助金水準、国民の政治参加などが挙げられます。 E: 経済環境を構成する主な指標としては、GDPと成長率、輸出入総額と成長率、金利、為替レート、インフレ率、消費者物価指数、住民可処分所得、失業率、労働生産性などが挙げられます。 S: 社会文化的環境を構成する主要な指標には、人口規模、男女比、年齢構成、出生率、死亡率、人種構成、女性の出生率、ライフスタイル、購買習慣、教育状況、都市特性、宗教的信念などの要因が含まれます。 T: 技術環境を構成する主な指標としては、新技術の発明と進歩、技術の劣化と陳腐化の速度、技術の更新速度、技術の普及速度、技術の商業化速度、国家重点支援プロジェクト、国家研究開発費、特許数、特許保護の状況などが挙げられます。例: これは単なる例であり、これらの要素のみが考慮されることを意味するものではありません

（２）５Ｗ２Ｈ：比較的応用範囲が広く、ユーザー行動分析、ビジネス課題の専門分析、マーケティング活動などに活用できる。 5W2H、つまり、なぜ、何を、誰が、いつ、どこで、どのように、どのくらいこの手法は企業のマーケティングや経営活動で広く活用されており、意思決定や実行施策に非常に役立ち、課題の検討漏れを補うのにも役立ちます。例: これは単なる例であり、これらの要素のみが考慮されることを意味するものではありません

（３）ロジックツリー：ビジネス上の課題のテーマ別分析に使用できます。ロジックツリーは、問題ツリー、演繹ツリー、分解ツリーとも呼ばれます。問題のすべてのサブ問題を、最上位レベルから始めて徐々に下に向かって階層的にリストします。ロジックツリーの主な機能は、考えを整理し、繰り返しや無関係な思考を避けることです。ロジックツリーを使用すると、問題解決プロセスの整合性を確保し、作業を操作しやすいタスクに細分化し、各部分の優先順位を決定し、個人に責任を明確に割り当てることができます。論理ツリーを使用する場合は、次の 3 つの原則に従う必要があります。要素化: 同じ問題を要素にまとめます。フレームワーク: 重複や省略のない原則に従って、さまざまな要素をフレームワークに整理します。関連性: フレームワーク内の要素は、相互に必要な関係を維持しており、これは単純ですが孤立していません。デメリット: 関連する問題が省略される可能性があります。ブレインストーミングを使用して関連する問題を要約することはできますが、それでもいくつかの欠点を回避することは困難です。したがって、ロジックツリーを使用するときは、関連する問題や要因を慎重に検討するようにしてください。例: これは単なる例であり、これらの要素のみが考慮されることを意味するものではありません

（4）4P：主に企業全体の経営状況の分析に使用されます。 4Pとは、製品、価格、場所、プロモーションのことです。例: これは単なる例であり、これらの要素のみが考慮されることを意味するものではありません

（５）ユーザー行動：その目的は比較的単純で、ユーザー行動を研究し分析することです。ユーザーの使用行動とは、ユーザーがアイテムやサービスを入手して使用するために行うさまざまなアクションを指します。ユーザーはまず製品を理解して慣れ、次に試用し、その後継続して消費して使用するかどうかを決め、最終的に忠実なユーザーになるというプロセスを経る必要があります。ユーザー行動の完全なプロセス:

ユーザー行動理論を活用して、製品分析の主要指標間の論理的関係を整理し、企業の実際の業務に適合した製品分析指標体系を構築することができます。例: これは単なる例であり、これらの要素のみが考慮されることを意味するものではありません

これらの方法論は、単独での使用に限定されるものではなく、特定の状況に応じて適切な方法論を選択し、ネストして使用することができます。 3. 最後に データ分析方法論の主な役割を明確にする: （１）分析的思考を整理し、データ分析構造が体系的であることを確認する。（２）問題を関連する部分に分解し、それらの間の関係性を示します。（３）その後のデータ分析のためのガイダンスを提供する。（４）分析結果の妥当性と正確性を確保する。データ分析方法論とデータ分析方法の違いを明確にします。データ分析方法論は、主にマクロな観点からデータ分析をどのように行うかを指導します。データ分析の予備計画のようなもので、その後のデータ分析作業の実施を導きます。データ分析ルールとは、比較分析、クロス分析、相関分析、回帰分析などの特定の分析方法を指します。データ分析方法は、主にミクロの視点からデータ分析を行う方法を指導します。

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