人事の領域における代表的なデータ活用に「離職者予測」があります。 各種データから辞めてしまう可能性の高い社員を見つけ出すことです。 離職者予測はそれほど難しいものでもなく、よくある人事・勤務データや面談記録のデータ、定期的に実施されるアンケ…

ログ分析とは むかしIT業界にいたころ、ログ分析という業務がありました。（今もありますが） 今でいうところの「データ分析」とは少し異なり、ITシステムのログを元に下記のような業務を行うことです。 ・システムリソースが枯渇していないかの確認 ・バッ…

データ分析関連の仕事をしている人は、データアナリスト、データサイエンティスト、データ分析官など様々なジョブタイトルが名刺に入っていると思います。 おそらくその中に「データ」という単語が入っていないタイトルはほとんどないのではないでしょうか。…

今回は先々週に書いてたデータ分析の失敗事例の続きです。 分析結果が採用してもらえなかった 前回の「分析しただけで終わってしまった」とは少し似て非なる失敗です。 こちらは、分析目的は明確であるがそれを達成するのに十分な分析ができてなかったという…

前回に続いて他の失敗事例の紹介です。 分析しただけで終わってしまった（次に何もつながらなかった） これもよくある失敗事例かと思います。むしろこの経験のないデータアナリストなどいるのでしょうか？いや多分いないw 原因として非常に多いのは、「目的…

データアナリストをしているとデータ分析によって業務効率を格段に跳ね上げたとか、新たなサービスの開発や改良につなげた、KPIの改善に大きく貢献した、などなど素晴らしい実績や事例に遭遇することも少なくありません。 しかし、誰もがそのような華やかな…

データサイエンティストに必要なスキルセット データサイエンティストに関してのスキルセットは、データサイエンティスト協会が参考となるものを策定しています。一般社団法人 データサイエンティスト協会 先日、プレスリリースにて最新のスキルチェックリス…

PDCAにおける典型的な課題 PDCAは、Plan、Do、Check、Actionの頭文字をつなげたものですが、これらをひとつのサイクルとして繰り返し回していくことで、改善を進めていくものです。 前回の「KPI」に負けず劣らず、「PDCA」もビジネスの世界では非常に使用さ…

KPI設計は難しい KPIを設定している企業や組織はたくさんありますよね。 うまく運用できているところもあれば、そうでないところもあると思いますが、大体最初にどのような指標をKPIとするかの設計業務はみなさん苦労されていると聞きます。 KPIをテーマにし…

カメラ兄さんさんによる写真ACからの写真 第一節 企業を車だとすると、データアナリストはカーナビのようなものである。 マーケットの中で、今自分（企業）がどこにいるのかを教えてくれる。 目的地を設定すれば、そこへの適切な行き方を示してくれる。 しか…

依頼者たちの悩み データ活用が様々な業界・業務で進んでいることから、データアナリストが一緒に仕事をするパートナーも今や多様な業種の方々に拡大傾向にあります。 私の場合はマーケターやプランナー等とよく一緒に仕事をしています。 基本的にはそのよう…

新人や若手など経験のない人が、いきなりデータ分析の実務の仕事を任されることはあまりありません。 最近は学生時代にPythonの経験がある人も増えましたが、それでもいきなりデータ分析を担当するのは厳しいので、やはり最初は丁稚奉公しながら仕事を覚えて…

顧客データを分析・レポートする際に、性年代別の人数や構成比を集計したことがある人はたくさんいるのではないかと思います。 性年代別集計は、顧客の特徴を示すのに最も典型的なレポートなので非常によく利用されていることでしょう。私も過去色んな案件で…

データアナリストの役割 データアナリストの仕事は多岐にわたりますが、何を期待されているかで考えると大きく２つに分かれるかと思います。前回は以下の１について論じてみました。 １．データを提供する２．データ処理を自動化する custle.hatenablog.com …

とある小売事業者のPOSデータで売上1000円以上のレシート枚数を集計する必要があるときに、SQLだと条件句に以下のように書くと思います。 where 売上>=1000 ビジネスの実現場ではこの集計だと間違っているかもしれません。 もしPOSシステムのデータの仕様が…

データアナリストの役割 データアナリストの仕事は多岐にわたりますが、何を期待されているかで考えると大きく２つに分かれるかと思います。 １．データを提供する２．データ処理を自動化する 今回は上記１のデータを提供するという役割について論じてみたい…

はじめに 前回はまず仮説を立てるに当たって目的や状況（タイミング）をきちんと踏まえて行うことが大事であるという話をしました。そうでないと、その後に適切な検証やデータ分析ができなくなってしまったり、やってもあまり意味がないという事態に陥る可能…

データ分析とデータ見物 データ分析において、仮説を立てることは非常に重要です。データをとりあえず抽出・集計して見やすくした後で、そこから何かを読み解けないだろうか？と数字をただじーっと見物しているだけで何かの気づきや示唆を得られることはあま…

今回はよくある分析テーマとして、「顧客分析」のやり方を紹介してみます。 顧客分析は、顧客を複数の顧客群（セグメント）に分けて、その顧客群同士を何らかの指標で比較することで違いを明らかにすることです。 例えばある施策を実施したときに、反応した…

データ活用に取り組む企業はあちらこちらで見かけます。そこではデータ分析基盤の導入あるいはリニューアル、データサイエンティストの採用や育成、分析専門組織／チームの立ち上げ、勉強会や研修・セミナーへの参加の奨励、など様々な取り組みを行っている…

データサイエンティストという職種が生まれる前からデータ分析という言葉はありますので、表題の「データサイエンティストじゃないけど、データ分析する人たち」もたくさんいます。シチズンデータサイエンティストなどと呼ばれたりもするようです。 例えば、…

データサイエンティストという職業に色んな意味で注目が集まるようになりました。 ただ、新しい仕事でもあり具体的なロールモデルもまだあまりいないので、その業務内容や守備範囲を明確に定義するのは難しく、現状は豪華なスキル要件のみ整理されているよう…

＃前提として私の知る範囲なので、全てこの限りではありません。 現在私の所属する会社では、会員ビジネスをやっています。会員を集めて各種サービスを提供し、対価を得ています。また社内ではこの会員をいかに増やせるか、また新規会員を定着させて優良顧客…