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。
データ分析の 6 つのステップ
データ分析には、シームレスな意思決定を行うための 6 つのステップがあります。問いかけ、準備、処理、分析、共有、そして行動です。 注意していただきたいのは、これらはデータのライフサイクルとは異なるものである、ということです。
ステップ 1：問いかけ
問題を特定しないことには、解決へ導くことはできません。課題解決に向けて、以下のことを意識して取り組みましょう。
- 解決すべき課題を特定する
- ステークホルダーの期待値を十分に理解する
- 課題以外のことでなく、まずは起きている課題のみに集中する
- ステークホルダーと協働し、オープンなコミュニケーションをとる
- 一歩下がって、全体の状況を把握する
このステップで自分に問いかけるべきこと
- ステークホルダーは何が問題であると捉えているのか
- 課題を特定した後、解決に向けてどのようにステークホルダーを手助けできる
ステップ 2：準備
ここでは、問いかけに対する答えを得るために、どのようなデータを収集する必要があるか、またどのように整理すれば有用なデータになるかを決定する作業に入ります。以下のことを意識して取り組みましょう。
- どのような指標で測定するか
- データベース内のデータを検索する
- データを保護するためのセキュリティ対策を行う
このステップで自分に問いかけるべきこと
- 課題を解決するためには、何をどうすればいいのか
- どのような調査が必要か
ステップ 3：処理
最良のデータを入手するためには、エラーや不正確さ、矛盾といった可能性を排除すべく、データをクリーンにする必要があります。これは、具体的に次のようなことを意味します。
- 表計算ソフトの関数を使って、データの誤入力を見つける
- SQL 関数を使用して、余分なスペースをチェックする
- 繰り返し入力されているものを除去する
- データに偏りがないか、可能な限りチェックする
このステップで自分に問いかけるべきこと
- 解決したい課題に対するベストな答えを得るためには、データの中のどのようなエラーや不正確さが課題解決を阻害するのか
- どうすれば、自分の情報により一貫性を持たせることができるのか
ステップ 4：分析
データについて分析的な思考をするステップです。ここでは、以下のことを通して、データを分類し、フォーマット化してより扱いやすいものにしていきます。
- 計算を実行する
- 複数のソースからデータを結合する
- 結果を表にまとめる
このステップで自分に問いかけるべきこと
- データから、どんなストーリーが見えるか
- このデータがどう課題解決につながるか
- その企業の製品やサービスを必要としているのは誰か、どのような人が使う可能性が高いのか
ステップ 5：共有
グラフやダッシュボードなどのツールを使って、データの分析結果をわかりやすく、魅力的にビジュアル化し、結果をまとめましょう。このステップは、あなたがステークホルダーの課題を解決し、どのようにしてそこに到達したかを示すチャンスです。得られた結果を共有することは、以下の点においてチームの手助けとなるでしょう。
- チームの意思決定がよりよいものとなる
- より多くの情報に基づいた意思決定を行える
- より大きな成果をもたらすことができる
- 調査結果を正しく共有できる
このステップで自分に問いかけるべきこと
- どうすればステークホルダーに魅力的かつ、わかりやすいプレゼンができるか
- 自分が聞き手だったとして、何をもってしてこれを理解するか
ステップ 6：行動
さて、いよいよデータをもとに行動する時です。データ分析から学んだことをすべて、活用しましょう。行動とは、データに基づいた意思決定ができるように、調査結果に基づく推奨事項をステークホルダーと共有することを意味します。
このステップで自分に問いかけるべきこと
- 実際にステークホルダーのニーズや期待に応えるためには、ステップ 5 の分析で得たフィードバックをどのように活用すればよいか
構造化思考
これら 6 つのステップを踏むことで、データ分析プロセスをより小さく、管理しやすいパーツに分割することができ、これを構造化思考と呼びます。
構造化思考には以下の取り組みが含まれます。
- 現在起きている問題や状況を認識する
- 活用できる情報を整理する
- 生じているギャップや機会を明らかにする
- 考えうる選択肢を特定する