課題があるときにどのように対処するかのパターンを挙げてみます。 一番典型的なのは、その課題の原因を無くして課題でない状態にするということでしょう。 例えば今年の売上が目標に達しない見込みがあってその原因を調べたところ、とある大規模案件が成約…
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…
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…
以下の記事では分析しすぎて決断できなくなる人が紹介されています。business.nikkei.com 物事をじっくり分析するのは良いことだが、「分析マヒ」の状態に陥るのは禁物だ。あらゆるリスクを排除できるほど、あるいは迷いなく判断を下せるほど十分な情報やデ…
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…
少し時間が経ちましたが、前回データ分析の使い道という記事を書いたので、今回はその具体例を色々探してみようと思います。 例えば、プロモーションやブランディング。 シンプルにデータを活用するということであれば、自社の顧客数（ユーザ数）や実績、市…
データ分析を行う人はデータや分析手法に興味を持つことでしょう。 一方データ分析を利用したい人は、データ分析によってもたらされる効果や便益に興味を持つのではないかと思います。 そうなると「何に」データ分析を使えばどれくらいの効果が期待できるの…
今回はギャップ分析を紹介したいと思います。 データ分析ではよく行うものですが、あまり語られることも少ないようなのでトピックとしてとりあげてみました。 ギャップ分析とはその名の通り、「ギャップ＝大きな相違、隔たり」を分析して明らかにすることで…
探索的データ分析（EDA：Exploratory Data Analysis）とは 少し前から探索的データ分析という言葉をネットで時々見かけるようになりました。 機械学習のモデルを作る際に、まずデータの特徴を理解するために行う作業のようです。 データの特徴を理解すること…
一般的な評価制度 企業における従業員の評価は、おおよその職位に分かれて実施されているかと思います。 年功序列型の企業ではその職位は平社員→主任→課長→部長→役員といった形でステップアップするようになっていると思いますが、社員が増えてくると役職も…
データ分析の民主化とは 「一握りの専門家だけでなく、誰もがデータ分析を行えるようになる」 データ分析の民主化とはおそらくこのような状態を指すのでしょう。 データ分析の民主化自体は大きな方向性として目指すのは間違っていないと思います。 データ分…
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…
データドリブンな企業を目指されているところはたくさんあることでしょう。 データドリブンとは、企業内の様々な意思決定やアクションをデータをもとに行っていく状態を指すようです。 こうしたデータドリブンを実現するにはどのようにすればよいのでしょう…
先日「データアーキテクト」という職種について書かれた記事を読みました。 データアーキテクトは、エンタープライズデータ管理のフレームワークの可視化や設計の任に当たり、業務要件から技術要件への変換や、データの規格および基準の定義といった役割を担…
ブログのプロフィールのところに少し載せていますが、データ分析のオンライン学習動画を作成しました。 タイトルは「データ分析の基本的なやり方」で、元ネタは昔のブログ記事です。それをワークショップや演習問題をつけるなどしてブラッシュアップしてみま…
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…
こうしてブログ等でデータ分析について情報発信していると、ありがたいことに無名の私にもご相談をいただくことがあります。 しかし、業務でデータ活用やDXなどを任されたけれどどうしてよいか困っているとか、データ分析のスキルを身に着けたいけれどどうし…
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…
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…
社会人に必要なスキルのひとつとして、「質問力」というものが話題にされることがあります。 これを磨くとコミュニケーションを円滑に進められるようになるそうです。 結果的にそうした側面もあるかと思いますが、ひとまず質問力とは「求める回答を得られる…
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…
広告はたくさん出すのが良いのか TV、ネット、街中など色んな場所で多くの広告を日々みかけます。 ある調査ではWebのトラフィックの4割以上を広告が占めているそうです。 確かにいくら良い商品やサービスを開発しても、まずは人々に認知されないとなかなか購…
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…
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…
とあるデータ分析について紹介します。 データや結果には興味があるのですが、諸々の理由でおそらく実現しない分析と思われます。 なので内容は経験談などではなく、単なる私の空想です。 ではさっそく中身に入ります。 普段よりカレンダーツールを使ってス…
ID-POSデータとは POSデータはPoint of Salesの略で、いつ、どの商品が、どれくらい販売されたかが分かるデータです。 ID-POSデータは顧客を特定するIDがPOSデータに紐づいています。 POSデータとの違いはそれだけですが、ID-POSデータであれば「誰が購入し…
デジタルトランスフォーメーション（DX）を進めようとして、外部からそのための人材を採用しようとするとき、まずデータサイエンティストやデータエンジニアなどを求める動きがあるようです。 おそらく彼らデータ分析関連人材には、データを使って業務を効率…
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…
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、、…
データアナリストは通常「必要と思われたデータ」を抽出・整理してその結果を読み解きます。 必要と思われたデータとは、クライアントから依頼されたデータそのものであったり、アナリスト自身がこのデータを見れば仮説が検証できるかもしれないと判断したデ…
