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