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カフェ経営者になったつもりで「データ分析」を学ぶ

Last updated at Posted at 2024-12-12

はじめに

初めまして!リンクアンドモチベーションの高尾です。

データサイエンス業界に足を踏み入れて早3ヶ月。
何も分からない状態から日々いろんな知識をインプットしまくっています。

最近はYoutubeで「スタビジ」さんの動画をご飯食べながら見たりしてるのですが、
こちらの「【6分で分かる】データ分析の本質について考えてみる!」という動画がとてもためになったので、
「データ分析とは」について知れる記事を書きたいというモチベーションが湧きました。
(スタビジさんいつもありがとうございます!)

機械学習を学んでいくと、
「機械学習かっこいい!」「使ってみたい!」という感情になるのですが、
いざ使おうとすると何すればいいのか分からなくなってしまいます。

これは、なんのために分析するのかという目的が定まっておらず、

  • どんな手法を使えばいいのか
  • どんなデータがあればいいのか

が曖昧になっているためです。
そんな時に「スタビジ」さんの動画に出会って感銘を受けました。

カフェ経営とデータ分析

自分は学生時代に少しだけカフェ経営に携わってまして、

  • 「近辺のお客さんはどんな豆が好きなんだろう」
  • 「最近の傾向からどれだけ仕込んだらいいんだろう」

という悩みを抱えていました。

今となってはデータ分析すれば傾向とか分かりそうと思うのですが、
当時の自分は経験と勘で対応していました。

今回は当時の気持ちを思い出しながら、
カフェ経営者の視点でデータ分析について紹介していこうと思います。

job_cafe_tenin_man.png

データとは

データ分析を紹介する前に、まずそもそもの「データ」について紹介します。

データとは事実や観測結果を数値や文字、画像、音声などの形で記録したものです。

少し堅苦しいですが、簡単にいうとカフェ経営に関わるあらゆる「情報」のことです。

例えば、

  • どの時間帯にお客さんが多く来店したか
  • どのメニューがよく売れるか
  • どの曜日が忙しいか
  • どんな支払い方法をお客さんが使っているか

といった情報のこと。

これらデータは大きく「構造データ」と「非構造データ」に分けられます。

構造データ

行と列で整理された表形式のデータのことで、整理がされており分析や検索がしやすいのが特徴で、
データベースやExcelシートでよく見られる形式です。

例えば、カフェの「売上データ」や「顧客データ」などが構造データです。

  • 売上データ
日付 商品名 価格 販売数 合計売り上げ
2024/12/12 ホットコーヒー 400 40 16000
2024/12/12 カフェラテ 600 20 12000
  • 顧客データ
顧客ID 年齢 性別 購入履歴 購入日
0018 38 男性 ホットコーヒー 2024/12/12
0107 24 女性 フラットホワイト 2024/12/11

非構造データ

表形式ではなく特定の形式がないデータのこと。
動画、音声、画像、口コミなどさまざまなデータが非構造データに含まれる。

  • お客さんの口コミやアンケート
    • 「コーヒーがとてもまろやかで心があったまった」
    • 「店内が狭くて席が少なく仕方なく持ち帰りにした」
  • SNS
    • お客さんがインスタに投稿した画像やコメント

カフェ経営に関わるあらゆる「情報」が「データ」である

データ分析とは

データ分析とは集めたデータを分析するプロセスのことです。

目的は「データから意味や知見を引き出して、意思決定や問題解決に役立てること」です。

データを分析したり比較すること自体が目的ではない

カフェ経営者の視点でデータ分析を行うことは、
お店の売上向上や顧客満足度を高めるための重要な手段となります。

カフェ経営で得られたさまざまなデータを駆使して分析していきます。
例として売上データを用いた分析を紹介します。

売上データ分析

カフェ経営において日々の売上は非常に重要な指標ですが、
売上が伸び悩んでいるときはこんな疑問を生まれそうです。

  • 「売上が思うように伸びないのは何が原因なんだろう?」
  • 「人気な商品はなんだろう?曜日や時間帯で変わるのかな?」

売上データを分析してこの疑問を解決していきます。

曜日や時間帯別の売上分析をした結果、

「平日の午前はホットコーヒーがよく売れ、休日の午後はコーヒーと一緒にスコーンを購入されることが多い」

ということがわかったとします。

データ分析の過程で機械学習等を用いる

この分析結果を踏まえると、カフェの売上を向上させるために

「平日午前にはホットコーヒーを多く準備しておいて、休日午後に向けてスコーンを多めに仕込んでおこう!」

と意思決定することができます。

つまりデータ分析することによって新たな意思決定がなされました。
この意思決定によって売上が上がると価値にもつながります。

これがデータ分析の目的であり本質だと思います。

データ分析の本質は、分析した結果を用いてどうビジネスに活かすのか、どんな価値を生み出すのか

最後に

今回はデータ分析についてカフェ経営者の視点で紹介しました。

データサイエンスを勉強していくと、機械学習など分析手法に関する知識が蓄えられて、
機械学習を用いて分析結果を出力できることに満足してしまうなんてことが起こり得ると思います。

しかし、データ分析では分析した結果をどうビジネスに活かすのか、どう価値に繋げるのかが大事になってきます。

カフェ経営でも売上や顧客満足度に繋がらないデータ分析は、意味がなく時間の無駄になってしまいます。

データ分析を始める前には、

  • 「なぜデータ分析を行うのか?」
  • 「分析によって何を知りたいのか?」
  • 「なんの意思決定をしたいのか」

といった目的を明確にし、
その目的に対してどういうデータが必要なのか、どういう分析手法が適切なのか考えることが大事になりそうです。

参考

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