データ分析品質を高める3つのポイント

第4回

 適切なアクションにつながらないデータ分析は無価値です。「準備する」「集める」「分析する」「表現する」「伝える」の5つの品質が高いとき、適切なアクションが起こります。料理上手が食材の可能性を引き出すのが上手いように、分析上手はデータから価値を引き出すのがとても上手いです。今回は、データから価値を引き出し「分析品質」(ステップ3:分析する)を高め「分析上手」になるための3つのポイントについて説明いたします。

[公開日]

[著] 高橋 威知郎

[タグ] データ・アナリティクス

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分析上手はデータから価値を引き出すのがとても上手い

データの質を高めるサイクル図1:ありもののデータでなんとかするのが一流

 分析は料理に例えられます(分析者が料理人、データが食材、分析ツールが料理器具)。料理上手が食材の可能性を引き出すように、分析上手はデータから価値を引き出します。ありもののデータ(食材)で、ありもののツール(道具)を使って、シンプルに分析(料理)し価値を生み出すのが一流の分析者です。

 しかし、なかなかそうはいきません。分析の得意な人ほど色々な罠に陥りやすい。たとえば、マニアックな分析ツールにこだわる。難しい分析手法にこだわる。より理想的なデータにこだわる。私にも経験があります。Excelでできることをマニアックな分析ツールで出力し他人を困らせる。分析が上手くいかない責任をデータになすりつける。簡単な手法で十分なのに、興味本位で難しい手法に手をだしたものの結論となるアクションは何も変わらず、周囲を混乱させる。そして一番多いケースが、定量データの分析にこだわり定性データの分析まで手が回らない。それではアクションに結び付けることはできません。

 では、どのようにすれば分析品質が高まるのでしょうか? 次の3つの点に注意します。

  • 大まかな分析から始め、徐々に細かい分析に入っていく
  • できるだけ簡単な分析手法を効果的に組み合わせる
  • アクションに繋げるには定性分析が必須

 次のページから、それぞれについて説明していきます。

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