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…
データ分析、というよりAIやデータサイエンティストをテーマにしたトレーニングはよく見かけるようになりました。 数年前は統計知識や簡単な機械学習の使い方を教えるものくらいしかなかったと思いますが、現在は模擬プロジェクトやワークショップなどもカリ…
データ分析ビジネス ビジネスにおける一般的なデータ分析は、そのビジネスの改善のために行われます。 データ分析を行うことで、そのビジネスの現状、課題などを明らかにし、次にどうすれば良いかのヒントを探るという使い方です。 ただし、そのためにはデー…
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…
データアナリストのほとんどは何らかの顧客分析を行った経験があるかと思います。 しかし、その先につなげられなかったという人も多数いるのではないでしょうか。 ・特に意味のある分析結果が得られなかった・分析をまとめた報告やレポートが特に何も活かさ…
DX記事の第4弾です。 なぜDXが必要なのか ～2025年の崖～ 古い既存システムをそのまま使い続けた場合、システム担当者の引退、既存ソフトウェアやハードウェアのサポート切れなど様々な問題が今後起こってくることが想定されています。 これらの課題を放置し…
DXは小さく始めるべきか、大きな絵を描くべきか 前回はDXのTOBE像を構築するためのヒントを考えてみました。 custle.hatenablog.com 今回はTOBE像構築後のそこに至るためのロードマップの作成について検討してみたいと思います。 その前に、AI導入ではスモー…
DXの最初の壁 bBearさんによる写真ACからの写真 前回はDXの最初の壁とそれを避けて第一歩を踏み出してしまった場合の末路（！）について紹介しました。 custle.hatenablog.com DXを進めるにはまず最初にASIS（現状の姿）とTOBE（あるべき姿）を定めます。そ…
DX（Digital Transformation）とは 今回はDXについて書いてみようと思います。 fujiwaraさんによる写真ACからの写真 ちなみに経産省のガイドラインでは、DXとは「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニー…
データ活用の失敗パターン データ活用とはデータ「を」効果的に使うことですが、あくまでデータは主体ではなく別の何かのために補助的に使うことを指します。 しかしこの「別の何か」が暗黙の了解とされてしまったり、あるいは省略されてしまうということが…
Analytics translator is "must - have" role ? 最近表題の職種についてよく見かけるようになりました。元ネタはマッキンゼーのレポートのようです。www.mckinsey.com 以前からビジネスとアナリティクスの間を埋める役割が必要とされているという話はよく聞…
データ分析に関する無料相談を受け付けています！ 管理人は事業会社でデータ活用コンサルタントやデータアナリストとして長年働いており、その知見の範囲で回答させていただきます。 なお、それらの知見とはあまり関係のない内容の場合は回答を差し控えさせ…
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…
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…
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…
データを収集するやり方のひとつにアンケートがあります。 調査会社を通じたモニターや自社の会員等に質問をすることで、行動履歴ではわからない顧客のインサイトなどのデータを集めることが可能です。 ただし、裏付けのあるものではないため、嘘や適当に答…
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…
読み込んでいます…
新型コロナによる影響そのものについては、日々のニュース等によって感染者数の日次推移やエリア別の分析が紹介され、医療や感染症の専門家による今後の見通しなどが語られています。 さらにそうした環境においては、様々な商品やサービスも平常時とは異なる…
ビジネスマンなら誰しも仕事にやりがいを求めているのではないかと思います。 やりがいを感じられるとモチベーションも上がります。思考や行動もポジティブになります。また結果につながれば待遇や給与にも好影響をもたらす場合があります。 ではどうすれば…
先週は顧客分析が求められる背景を紹介しました。custle.hatenablog.com 今回は先週の続きで、顧客分析においてよく出てくる顧客満足度について考えてみたいと思います。 顧客満足度とは 顧客満足とは、顧客の期待を超えることとよく言われます。 リッツカー…
顧客志向の経営 企業の経営戦略やビジョンの中に「顧客志向」やそれに類するキーワードを掲げているところはたくさんあります。 「顧客の理解を深めよう」「顧客の声により耳を傾けよう」「顧客満足度を上げよう」などといった方針が経営陣から現場に出され…
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…
データ分析をしていると、ある数字を上げたいとか、逆に下げたいという要望をよく聞きます。 その数字は本当に上げるのが良いのか、あるいは下げるのが良いのか、少し気にしてみるのもおすすめです。 というのも基本的には上げる（下げる）ほうが良いのだけ…
部下目線のマネージャー ・相談しやすい ・いざというときサポートしてくれる いわゆる360度評価を行うと、上記のような上司へのコメントがよく上がってきてます。 確かに最近身近にもそのような管理職が増えているように感じます。 元々そうした性格の人が…
最近、大規模顧客を抱える企業・サービスの提携が進んでいます。 ・ヤフーとLINE ・ドコモとリクルート ・ドコモとメルカリ ・KDDIとローソン（w/Ponta） 一番の目的は顧客数の大幅拡大で、提携によってお互いの顧客を送客し合うことが狙いでしょう。 ただ、…
年収1000万円のデータサイエンティスト 数年前からデータサイエンティストという職業に注目が集まり、需要に対して供給が足りていないことから高給が期待できるとの話があちこちで叫ばれています。 大手IT企業では、データサイエンティスト等を含む高度IT人…
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…
