はじめに
本記事は、Googleデータアナリティクスのプロフェッショナル認定証のプログラムより、参照させて頂いています。興味を持った方は、是非受講してみてください。
データ分析ツール
ツールの能力を最大限活用することで、新しい課題を見つけて解決策を探り データ主導の意思決定に 関わる時間がぐっと増えることになります。
表計算ソフト
Microsoft Excel と Google Sheets は どちらもよく使われています。
表計算ソフトを使うと以下のようなことができ、データを有意義に構造化できます。
- 情報を収集、保存、整理、分類する。
- 個々のデータ プロジェクトの要件に合わせ、データのパターンを見つけて関連付ける。
- グラフや表などの主要な方法でデータを可視化する。
スプレッドシートには数式や関数と 呼ばれるとても便利な機能もあります。
- 数式は、 スプレッドシート内のデータを使って 指定した計算を行うための命令の集まりです。 加減乗除などの基本的な計算も できますが、 数式の機能はそれだけではありません。 数式を使用して 数値の平均を得ることもできます。 他にも特定の値を探したり、 条件に合う数値の合計を計算するなど、 たくさんの使い道があります。
- 関数は、スプレッドシート内のデータを使って 特定のプロセスやタスクを自動的に実行する、 プリセット コマンドのことです。 一般的には、とても時間がかかる 作業をもっと簡単に 効率よく終わらせる方法、 それが関数だと思ってください。 言い換えれば、 関数を使うと能率が上がります。
クエリ言語
クエリ言語はデータベースからデータを取り出し 捜査するための コンピュータ プログラミング言語です。 SQL は最も一般的な構造化クエリ言語で、 それには理由があります。 わかりやすいうえに、 どんなデータベースとも相性がよいのです。 SQL を使えば、データ アナリストはクエリを 実行して必要なデータを利用できます。
クエリ言語を使うと以下のようなことができます。
- アナリストがデータベースから特定の情報を抽出できる。
- データベースに対する要求内容の学習と理解が簡単になる。
- アナリストが分析するデータベースのデータを選択、作成、追加、ダウンロードできる。
可視化ツール
データ ビジュアライゼーションつまり 可視化とは、視覚に訴える 情報のまとめ方のことです。 グラフやマップ、表などがあります。 多くの人にとって言葉だけの資料よりは 可視化した資料のほうが理解しやすいのです。 ですから、可視化はとても重要です。 データ アナリストがインサイトに 説得力を持たせ効果的に伝えるうえで 可視化が役に立ちます。
データ分析プロセスに即して考えれば、 データを準備し、 処理し、分析した後で 理解、共有されるよう インサイトを可視化します。 こうしておけば、 ステークホルダーが結論を出して 意思を決定し、 戦略を立てるのが容易になります。
| ツール | 特徴 |
|---|---|
| Tableau | シンプルなドラッグ＆ドロップ機能を使うと、ユーザーはダッシュボードやワークシートにインタラクティブなグラフを作成することができる。 |
| Looker | データベースと直接通信するため、データと自分が選んだ可視化ツールを直結できる。 |
両ツールを使うと以下のようなことができます。
- 複雑な数字を人が理解できるようストーリーをつける。
- 十分な情報に基づいた意思決定と有効なビジネス戦略につながる結論を導き出せるよう、ステークホルダーをサポートする。
タスクに最適なツールを選択する
データ分析プロセスのフェーズごとに違うツールを使うことになります。例えば、
- 複雑で目立つ可視化資料の作成に重点を置くのであれば、可視化ツールが最適です。
- データの整理、クリーニング、分析に重点を置くのであれば、スプレッドシートか、データベースとクエリの組み合わせのどちらかを選ぶことになるでしょう。