データ分析の仕事内容

戦略と戦術とデータ分析

戦略と戦術 まず、戦略と戦術について説明します。 戦略・・・目標達成のためのおおまかな方針 戦術・・・具体的な方法やアクションプラン 例えば、あなたが田舎の高校生だとして、将来都会の大企業で働きたいという目標を持っていたとします。 そこで例えば…

問題発見のスキル

ハーバードビジネスレビューの記事で紹介されていたとある事例を元に、「問題発見のスキル」について検討してみましょう。 データサイエンティストが磨くべき4つのスキル 幅広い役割に対応するために | データ経営|DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー …

神は細部に宿る

データに関わる仕事をされている方は、当然ながらデータに触れる機会は日々あると思います。 しかし、その多くは「そのとき担当する業務に関するデータだけ」ということはないでしょうか。 例えば、売上が急に下がったり逆に上がったりするとその原因を調べ…

分析する必要のないデータ

今やプロダクトやサービスはオンライン化がどんどん進み、取得可能なログデータもどんどん増えつつあります。 それに伴い、各機能の利用状況、利用頻度、利用傾向など様々なものが可視化できるようになり、多くのレポートが開発されています。 しかし、それ…

「データ活用の基本」というテーマで勉強会を実施したよ

先日、勤めている会社にて「データ活用の基本」というテーマで社内勉強会を実施しました。 自分のミッションとして、社内のデータ活用を進めるというのもあるのです。 ちなみに勉強会の対象は全社員です。 とはいえ、参加は任意で興味ある人だけ聞きに来てね…

データ分析をどこまで行うかのケーススタディ

データ分析は正解がありそうで、実はそうでもない業務です。 データの集計や統計処理に限れば、正解といえるものはあります。 しかし、どのデータをどの手法を使ってどのように分析するかは、人によります。 データの解釈も何と比較するかで変わってくる可能…

KPI設計はデータ活用の基本でもある

最近データ活用について改めて色々考えているのですが、データ活用がうまく進められないのは、「そもそも適切なKPI設計ができていない」というのが大きな原因ではないかと思うようになりました。 なぜそう思うようになったのかというと、あちこちでデータ活…

データ分析の向き不向き

NECの新人データサイエンティストの方々が、野菜の値動きに関して分析されていました。 jpn.nec.com オープンデータを使って、野菜の値動きと相関の高い指数は何か?を色々調べられています。 単に相関状況はこうでした、で終わるのではなく、なぜそのような…

データ分析で見つけるべきもの

最近、探索型のデータ分析をしていて改めて感じたことがあります。 特に明確な目的なくあれこれ分析していても、意外な結果なんてものはそう滅多に見つからなくて、ごく当たり前の結果が出てくることがほとんどです。 たまに自分が気づいてなかった事実や、…

筋の良い仮説を立てられるようになる方法

みなさんはランチに何を食べるか悩んだことはないでしょうか? そういう場合はたいてい思いつく選択肢も少なくて、結局いつもよく行くお店やよくたのむメニューに落ち着いたりしないでしょうか? いつものお店の定番のメニューであれば、後で美味しくなかっ…

フリーランスの時にどんな仕事をしていたかと今後の展望を少し語ってみる

私は昨年までフリーランスのデータ分析コンサルタントをしていました。(というか今も一応継続中ですが。。。) 私の場合は積極的にバリバリ仕事をしたいというわけではなかったので、フルタイムの業務委託を受けるということはせずに、単発の仕事を時々受け…

簡単BIシステムで作業効率化

Redashの紹介 今の仕事ではRedashをよく使っています。 redash.io RedashはオープンソースのBIソフトウェアです。 WebからSQLを書いて、結果を表・グラフ・それらを組み合わせたダッシュボードなどで可視化できます。 上記の公式サイトのデモ動画を見るとど…

有用なデータ分析をするには

データ分析で効果を出すには、「見るべきデータを見る」ということに尽きると思います。 そうでないデータばかりに目が向いてしまっていると、あまり役に立たないアウトプットしか出せません。 例えばあるサービスの売上が減少した原因を明らかにしたい場合…

データアナリストが書くSQLの行数を考えてみる

Twitterで少し話題になってたので、トピックとして取り上げてみました。 そもそもですが、分析基盤となるDWHがきちんと作られていないと、それを使ってデータの集計を行うデータアナリスト側の負荷は高くなります。 複雑なデータの集計処理を行いたい場合、D…

顧客単価を上げるためのデータ分析とドメイン知識

データ分析をしても、なかなかその結果が業務に活かされなくてジレンマを感じるということはないでしょうか。 特にクライアントが見たいデータを集計して返すだけといった業務に慣れてしまっていると、とりあえず仕事をした感はあると思いますが、成果という…

データ分析の目的とは

データアナリストの中には、データ分析をしてもビジネスや業務に何も活かされなかったという経験のある人も多いと思います。 クライアントから依頼されたけれど、求められたのはデータ分析というよりも彼らの見たいデータをまとめるだけで、結果を報告しても…

実践的なデータ分析とは

実践的の意味 業務でデータ分析を行う人であれば、「実践的なデータ分析」ができるようになりたいと思う人もそこそこいるかもしれません。 ただ、実践的なデータ分析ってどういったものなのでしょうか。 まず、勉強や好奇心などで行うデータ分析ではなく、実…

KPIマネジメントを成功させるには

データ分析は地味で泥臭い作業が多くある、という意見をよく聞きます。 私も確かにその通りだと思います。 ただ実はデータ分析だけでなく、その周辺の業務にもさらなる泥臭さはあふれているとも思います。 例えば各所との調整ごとや交渉ごと、申請、稟議など…

定性的な分析

定性的な分析は、よく定量的な分析とセットで語られます。 定量的な分析のほうは数値で表す分析で、定性的な分析は数値で表せない分析のようです。 前者はイメージしやすいと思いますが、後者はちょっとわかりにくいですね。 後者の例としては、アンケートの…

雑談のすすめ

みなさん仕事中に雑談とかしていますか? テレワークが増えてオフィスに集まることが減っている昨今、なかなか雑談などしにくい環境ではないでしょうか? オフィスにいるときは雑談だけでなく周りの人たちにちょっとした質問や相談などもしやすかったと思い…

データアナリストの倫理観

自分のミスへの対応の仕方 データアナリストはどれだけ優秀な人でも人間なので何らかのミスをした経験はあると思います。 ミスに気づいたときに、これまでどのような行動をとってきたでしょうか。 データ分析で最も多いミスはおそらくデータの集計ミスでしょ…

商品開発のためのデータ分析

あまり多くないケースかもしれませんが、今回は商品開発の際に行うデータ分析について紹介してみようと思います。 商品開発を行うときには参考として各種市場データを参照されることは多いようです。 そうしたデータを元に、今後のトレンドなどを判断して複…

前向きでない意思決定のためのデータ分析

色んな意思決定 データ分析は意思決定のために行うもの、とよく言われています。 ただ意思決定といっても、色んな意思決定がありますよね。 新企画を実施するかどうか、人手を増やすかどうか、システムを変えるかどうか、スケジュールを変更するかどうか、、…

データ分析の目的と事業目的の違い

データ分析においては、よく目的がないままやっても成果が出せないとよく言われます。 すなわち、データ分析はまず最初に目的をきちんと定めることが必要ということのようです。 ただし業務として行っている以上、そもそも目的なく行うということなどあるの…

ハンマーを手にすると全て釘に見えてくる

色々と分析手法を学ぶとそれを使ってみたくなると思います。 顧客の分類をするときに、とりあえずありもののデータを突っ込んでクラスター分析にかけるということをしていた時期が私にもありました。 またデータがあると聞けば、とりあえずそのデータを分析…

MAUの見積もり方

MAUとは何か MAUとは、Monthly Active Users(月間アクティブユーザ数)の略です。 WebサービスやアプリなどのKPIとしてよく使用される指標です。 ダウンロード数や登録数を増やしても、コンテンツなどに問題があってユーザがどんどん離脱しているようではMA…

データアナリスト向けドメイン知識習得方法を考えてみる

ドメイン知識とは データ分析に携わる方であれば、ドメイン知識の重要性はあちこちで語られるのを聞いたこともあるでしょう。 ドメイン知識とはある専門分野に特化した知識であり、一般的な知識と対比されるもの、とのことです。(wikipediaより) 担当する…

仮説の立て方3 原因を探る

以前に仮説の立て方について記事を書きました。custle.hatenablog.comcustle.hatenablog.com 今回は何らかの問題解決のためにその原因を調べる場面での仮説立案ということで、しばらくぶりですが第三弾の記事になります。 事象の原因を調べる ・売上が急に下…

データアナリストに必要なコンサル系スキル

データアナリストには最低限データの処理スキルが必要になります。 企業の分析環境にもよりますが、大体はSQLやSAS/SPSSといったツールなどで自由自在にデータの抽出・集計・加工などができることが求められます。 しかし、それだけで十分かというとそうで…

データ集計者のキャリア

データ活用があまり進んでいない企業や組織では、「とりあえずデータを見るだけ」業務が多量に発生してしまいがちです。 そうした企業ではデータ活用のための適切なKPI設計を行える人も、そのために必要なデータの収集や管理を行う人もほとんどおらず、逆に…