今日まで、私たちはプロセスやトランザクションのさまざまなポイントでデータを収集しています。これは、私たちの働き方をより良く変える大きな可能性を秘めています。 ただし、このデータ分析は、製品やサービスの改善に関する洞察を得るために分析された場合にのみ、ビジネスに価値を付加することができます。
データ分析により、情報を知り、解釈して、価値のあるポイントを特定できます。 でもw簡単な言葉でデータ分析は何ですか？
データ分析とは何ですか？
データ分析は、データを調べて情報に関する結論を導き出し、さまざまな主題に関する意思決定や知識の拡大を行う科学です。
これは、データを操作にかけることで構成されます。 このプロセスは、データ収集によって特定の問題が明らかになる可能性があるため、以前は定義できなかった操作など、目標の達成に役立つ正確な結論を得ることができます。
「これの多くは [data analysis] 発生するすべてのデータがあるため、人間がよりスマートかつ迅速に作業できるようになります。」 –ダニエル・ブッラス、ビジネスコンサルタント、ビジネスとイノベーションの問題に関する講演者。
データ分析の利点
現在、多くの業界がデータを使用して結論を導き出し、実装するアクションを決定しています。 科学はまた、データ分析を使用して、既存の理論またはモデルをテストまたは破棄することにも言及する価値があります。
データ分析を正しく行うことには、複数の利点があります。 ここではいくつかの例を示します。
- 事実に裏打ちされた、より迅速でより多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行います。
- アクションが必要なパフォーマンスの問題を特定します。
- 顧客の要件をより深く理解し、より良いビジネス関係を構築します。
- リスクの認識を高め、予防策を実施します。
- データのさまざまな次元を視覚化します。
- 競争上の優位性を獲得します。
- ビジネスの財務実績をよりよく理解します。
- コストを削減して利益を増やす方法を特定します。
これらの質問は、さまざまなタイプのデータ分析の例です。 顧客を対象としたイベント後の調査にそれらを含めることができます。
定性分析は、意見、態度、信念に焦点を当てています。
質問は次で始まります： なんで？ どのように？
定性的データ分析の例：ディスカッションが行われるパネルで、消費者はその場所の好きなところや嫌いなところについてインタビューを受けます。
定量分析は、数えることができる複雑なデータと情報に焦点を当てています。
データは、次のような質問をすることによって収集されます。 誰？ どのくらいの頻度で？ どこ？
定量的データ分析の例：売上、傾向、レポート、または認識の測定に焦点を当てた調査。
データ分析の使用
支店を問わず、多くの業界で使用されています。 これにより、決定を下したり、仮説が正しいかどうかを確認したりするための基礎が得られます。
- マーケティング：主に、研究者はデータ分析を実行して消費者の行動を予測し、それに応じて企業が製品やサービスを市場に投入するのを支援します。 たとえば、販売データ分析は、特定の人口統計グループであまり人気のない製品範囲を特定するのに役立ちます。 これにより、現在のマーケティングキャンペーンを微調整して、ターゲットオーディエンスとのつながりを深め、彼らのニーズに対応するための洞察を得ることができます。
- 人的資源：組織はデータ分析を使用して、従業員に優れたエクスペリエンスを提供し、優れた作業環境を確保できます。 また、手元のデータを利用して、スキルセットが組織の目標に一致する最適なリソースを見つけることもできます。
- 学者：大学や学術機関は、データ分析を実行して学生の成績を測定し、特定の行動が教育をさらに改善する方法についての洞察を収集できます。
分析のためのテクニック
ITは、生データを理解するために分析することが不可欠です。 収集する情報の種類に応じてさまざまな手法を使用する必要があるため、実装する前にメソッドを定義することが重要です。
- 定性的データ分析：研究者は、根底にある感情、ボディーランゲージ、表現から定性的データを収集します。 その基盤は、口頭での反応の解釈です。 この情報を取得する最も一般的な方法は、オープンエンドのインタビュー、フォーカスグループ、および観察グループを使用することです。これらのグループでは、研究者は通常、データ収集フェーズ全体で観察のパターンを分析します。
- 定量的データ分析：定量的データは数値形式で表示されます。 それは具体的な結果に焦点を当てています。
データ分析は、研究者の現在の知識のみに基づいて結論を出すことに焦点を当てています。 データを収集する方法は、データの分析と使用を計画する方法に関連している必要があります。 また、正確で信頼できる情報を収集する必要があります。
多くのデータ収集手法がありますが、専門家が最も一般的に使用する方法はオンライン調査です。 従来のデータ収集方法と比較して、時間と費用を削減するなどの大きなメリットがあります。 The
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ステップガイドへのステップ
データ分析プロセスのこれらの5つのステップにより、十分に収集および分析されたデータが選択をサポートするため、ビジネスにとってより良い意思決定を行うことができます。
ステップ1：質問を定義する
適切な質問を選択することから始めます。 質問は、測定可能で、明確で、簡潔でなければなりません。 質問を設計して、特定の問題に対する考えられる解決策を適格または不適格にします。
ステップ2：測定の優先順位を確立する
このステップは、2つのサブステップに分かれています。
- 何を測定するかを決定する：必要なデータの種類を分析します。
- 測定方法を決定する：データの測定方法を考えることは、特にデータ収集フェーズの前に同様に重要です。これは、測定プロセスが後で分析をサポートまたは信用できないためです。
ステップ3：データを収集する
質問が明確に定義され、測定の優先順位が確立されたら、今度はデータを収集します。 データを管理および整理するときは、次の重要な点に留意することを忘れないでください。
新しいデータを収集する前に、既存のデータベースまたはソースから収集できる情報を決定します。
すべてのチームメンバーが事前に協力できるように、ストレージとファイルの命名システムを決定します。 このプロセスは時間を節約し、チームメンバーが同じ情報を2回収集するのを防ぎます。
調査、観察、またはインタビューを通じてデータを収集する必要がある場合は、一貫性を確保して時間を節約するために、事前にアンケートを作成してください。
収集されたデータを収集日のログで整理し、ソースノートを追加します。
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ステップ4：データを分析する
ステップ1の質問に答えるための正しいデータを収集したら、さらに詳細な分析を行います。 関係を見つけ、傾向を特定し、変数に従ってデータを並べ替えてフィルタリングします。 データを分析すると、必要な正確なデータが見つかります。
ステップ5：結果を解釈する
データを分析し、場合によってはさらに調査を行った後、最終的に結果を解釈する時が来ました。 これらの重要な質問を自問してください。
- データはあなたの元の質問に答えていますか？ どのように？
- データは、異議を防御するのに役立ちますか？ どのように？
- 結論に制限はありますか、あなたが考慮していない角度はありますか？
データの解釈がこれらの質問と考慮事項の下で維持される場合、あなたは生産的な結論に達しています。 残りの唯一のステップは、データ分析プロセスの結果を使用して、どのように行動するかを決定することです。
データを正しい方法で分析して、正しい決定を下してください。
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