今日に至るまで、私たちはプロセスや取引のさまざまな場面でデータを収集しており、それは私たちの仕事のやり方をより良く変える大きな可能性を持っています。 しかし、このデータ分析は、製品やサービスを向上させるための知見を得るために分析してこそ、ビジネスの価値を高めることができるのです。 それは は、情報を知り、解釈して、バリューポイントを特定することができます。 でもwデータ分析とは何か、簡単に言うと？
データ解析とは？
データ分析とは、データを検証し、様々なテーマについて意思決定や知識の拡張を行うための情報を結論づける科学である。 データを操作の対象とすることからなる。 これは、データ収集によって具体的な困難が明らかになることで、これまで定義できなかった業務など、目標達成のための正確な結論を得るために行われるものです。
“この多くの [data analysis] は、起こることすべてに関するデータがあるので、人間がより賢く、より速く仕事をするのに役立ちます」。 –ダニエル・バルス ビジネスコンサルタント、ビジネスとイノベーションの問題に関する講演者。
データ解析のメリット
現在、多くの産業では、データを使って結論を出し、実行すべきアクションを決定しています。 なお、科学では、既存の理論やモデルを検証したり、破棄したりするためにデータ分析を行うこともある。
データ分析が正しく行われることのメリットは1つだけではありません。 以下はその例です。
- 事実に裏打ちされた、より迅速なビジネス上の意思決定を行うことができます。
- 対策が必要なパフォーマンス上の問題を特定する。
- お客様の要望をより深く理解することで、より良いビジネス関係を構築することができます。
- 予防策を実施するためのリスクに対する意識を高める。
- データの異なる次元を可視化します。
- 競争優位を獲得する。
- 業績の把握がしやすくなる。
- コストを削減し、利益を増加させる方法を特定する。
これらの質問は、さまざまなタイプのデータ解析の例です。 お客様を対象としたイベント後のアンケートに記載することができます。
- 定性的な調査分析では、意見、態度、信念に焦点を当てます。意見、態度、信念に焦点を当てる。
- で始まる質問。 なぜ？ どうやって？
定性データの分析例。ディスカッションを行い、消費者にその場の好き嫌いをインタビューするパネル。
- 定量的な調査分析が中心を重視します。複雑なデータや、数えることのできる情報に焦点を当てています。
- などと質問してデータを収集します。 何人？ 誰？ 頻度は？ どこ？
定量的なデータ分析の例。売上、傾向、報告、認識などの測定に焦点を当てた調査。
データ解析の用途
支店を問わず、多くの産業で使われています。 これは、意思決定や仮説が正しいかどうかを確認するための根拠となるものです。
- マーケティング主に研究者がデータ分析を行い、消費者の行動を予測し、それに基づいて企業が市場に製品やサービスを配置するのを支援する。 例えば、販売データを分析することで、特定の層にはあまり人気のない製品群を特定することができます。 現在のマーケティングキャンペーンを微調整して、ターゲットとより密接につながり、彼らのニーズに応えるためのヒントを得ることができます。
- 人事部組織は、データ分析を利用して、従業員に素晴らしい体験を提供し、優れた職場環境を確保することができます。 また、データを活用することで、組織の目標に合ったスキルセットを持つ最適なリソースを見つけることができます。
- 学問の世界。大学や教育機関は、データ分析によって学生の成績を測定し、特定の行動がどのように教育をさらに向上させるかについての洞察を得ることができます。
解析のためのテクニック
生データを理解するためには、ITによる分析が不可欠です。 収集する情報の種類によって様々な手法に頼らざるを得ないので、実施する前に手法を定義することが肝要である。
- 質的なデータ分析。研究者は、根底にある感情、ボディランゲージ、表情から質的なデータを収集します。 その基礎となるのは、言語による回答のデータ解釈である。 この情報を得る最も一般的な方法は、オープンエンドインタビュー、フォーカスグループ、観察グループであり、研究者は一般的にデータ収集段階を通じて観察のパターンを分析する。
- 定量的なデータ分析定量的データは数値で示される。 具体的な成果を重視する。
データ分析は、研究者の現在の知識のみに基づいて結論に達することに重点を置いています。 データをどのように収集するかは、それをどのように分析し、利用するかということと関連しているはずです。 また、正確で信頼できる情報を収集する必要があります。
データ収集の手法はいろいろありますが、専門家が最もよく使う手法はオンライン調査です。 従来のデータ収集方法と比較して、時間やコストを削減できるなど、大きなメリットがあります。 があります。
QuestionProでは、プロフェッショナルとしてより良い意思決定を行うための正確なデータ分析ツールを用意しています。
データ分析ガイドのステップス トゥ ステップ
この5つのステップを踏んでデータ分析を行うことで、より良いビジネス上の意思決定ができるようになります。
ステップ1：質問を明確にする
正しい質問を選ぶことから始めましょう。 質問は、測定可能で、明確で、簡潔であるべきです。 具体的な問題に対する可能な解決策を定性的に判断できるように質問を設計する。
ステップ2：測定の優先順位を設定する
このステップは、2つのサブステップに分かれます。
- 何を測定するかを決める。どのようなデータが必要かを分析する。
- 測定方法を決めるデータをどのように測定するかを考えることは、特にデータ収集の段階の前に、同じくらい重要です。測定プロセスは、後のテーマ分析をサポートしたり、不信感を与えたりするからです。
ステップ3：データ収集
質問を明確に定義し、測定の優先順位を決めたら、次はデータを収集します。 データを管理・整理する際には、これらの重要なポイントを忘れないようにしましょう。
- 新しいデータを収集する前に、既存のデータベースや情報源からどのような情報を収集できるかを判断します。
- チームメンバー全員が協力し合えるように、ストレージやファイルのネーミングシステムをあらかじめ決めておく。 このプロセスは、時間を節約し、チームメンバーが同じ情報を二度収集するのを防ぎます。
- アンケート、観察、インタビューなどによるデータ収集が必要な場合は、事前にアンケートを作成し、一貫性を持たせ、時間を短縮する。
- 収集したデータは、収集日を記録して整理し、出典のメモを追記します。
ステップ4：データの分析
ステップ1の質問に答えるための正しいデータを集めたら、次はより深い統計分析を行う必要があります。 関係性の発見、トレンドの特定、変数に応じたデータのソートとフィルタリングを行います。 データを解析していくうちに、必要なデータが正確に見えてきます。
ステップ5：結果の解釈
データを分析し、場合によってはさらなる調査を行った後、いよいよ結果を解釈することになります。 このような重要な質問を自分に投げかけてみてください。
- そのデータは、あなたの最初の質問に答えてくれていますか？ どうやって？
- そのデータは、反論を防御するのに役立ちますか？ どうやって？
- 結論に限界はないか、考えていない角度はないか。
これらの質問と考察のもとでデータの解釈が成り立つのであれば、生産的な結論に達したと言えるでしょう。 あとは、データ分析プロセスの結果をもとに、どのように行動するかを決めるだけです。
最も頻繁に使用される質問タイプと、調査結果を効果的に分析する方法についてご紹介します。
正しい方法でデータを分析し、正しい判断を下そう
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