先日、上司から「データ分析のセミナーを受けてきて」と言われた。有料セミナーの中から「座学だけでなく、ワークショップがあるもの」をチョイスして受けてきた。これが思ってた以上に面白く、ためになったので備忘録。データ分析のよくある誤解データ分析を学びたい人のよくある誤解。手元にあるデータをグラフ化したり比較したりしても、何も見えてこない。これはきっと分析ツールや分析手法を知らないからだ。テクニックを覚えれば、このデータの中から新たな事が見えてくるかもしれない!>これは誤解。月次の利益がこの半期で下がってきている。この原因をデータ分析で見つけるにはどうしたらいいか?結論は「わからない」このデータからわかる事は「利益がこの半期で下がってきている」と言うことだけ。言われてみれば当たり前のことだけど、なかなかそこに気づけない人が多い。「そのためにはどんな指標が必要か?」を明確にするところから始める。人はこのデータをこねくり回して何か新事実がないかをぼんやり眺め始める。そんなこといくらやっても何も出てこない。前年同月比を並べてみたりする。「ここからなにかわかんないかなー」とぼんやり眺め始める。「これ出して何がわかるんだっけ?」と我に返る。これは「分析」ではなく、ただデータを整理しただけ。データ分析とデータ整理の違いデータ整理はそのデータ(主に1軸)の特徴を見ている。例)売上げが落ちている、商品Aの方が売れているこれに対しデータ分析は、複数の軸から傾向や一般性を導く。通常、2軸以上で比較しないと見えてこない。長くなるので、続きは次回にしよう。関連記事05分析した結果をどう見せるか?データ分析の最終回。前回までで課題を定義し、原因を特定し、次のアクションも見えてきた。あなたがただ自分の疑問を解消するための分析ならこれで終わりかもしれない。データ分析04「なぜそうなのか?」を数値化するデータ分析の続き。前回までで、データの「何を見るのか?」「どうみるのか?」は見えてきた。ここからは「なぜそうなのか?」を見ていこう。データ分析03データ分析のアプローチ前回はデータ分析とデータ整理の違いについて解説した。今回は実際にデータ分析するにはどういったアプローチが必要かについて。データ分析はたいていの場合、何か目的があって始めるはず。データ分析この投稿へのコメントコメントはありません。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。この投稿へのトラックバックトラックバックはありません。