運用データ可視化分析（スキル習得：データ可視化分析のやり方を教える）

スキル習得: データ視覚化分析の方法を教えます

今日は、Gou Mei がデータ視覚化分析の方法論を紹介します。

データ視覚化分析方法論構造図

まずはデータ可視化分析の「構築目標」を理解しましょう。 「構築目標」を説明する前に、データ分析のモードの一つであるデータ可視化分析についてお話ししたいと思います。データ コンテンツのプレゼンテーションを重視し、データ コンテンツを視覚化し、データの視覚的特性を使用してデータの背後にある特性を説明します。

データ可視化分析の入力データは、単純に処理された元のデータ、または線形回帰データやクラスタリング特徴データなどの機械学習アルゴリズムモデルによって処理された出力結果のいずれかになります。

処理には、クリーニング、変換、加工、視覚化設計、視覚化公開が含まれます。

データ視覚化分析のコンテンツ出力は視覚的であり、動的なインタラクティブな視覚化チャートをサポートします。結果出力は、データ視覚化機能と発見されたデータの洞察に基づいています。

ここで思い出す必要があるのは、データ視覚化のコンテンツ出力はデータ分析のプロセスにすぎないため、データ視覚化のコンテンツ出力は結果出力と同じではないということです。視覚化出力の内容に基づいて、人間と機械の洞察の後にデータの結論を導き出す必要があり、統合後にのみデータ視覚化分析の最終結果を得ることができます。

次に、建設目標についてお話しします。これはビジネスに役立ち、データ駆動型の運用、データ駆動型のマーケティング、データ駆動型の意思決定など、デジタル変革において企業が直面するビジネス データの問題を解決するために使用されます。

構築目標は、ビジネス問題の解決を中心としたプロセスであり、ビジネスの提示、問題の発見、問題の分析、原因の特定という 4 つのステップに分かれています。

データ可視化分析構築ターゲットマップ

1. 現在の事業

データ視覚化分析の主な目的は、リアルタイムのビジネス データ、データ変更の履歴傾向、データの空間分布、データ構成分布などの視覚的なチャートの形式で、ビジネスの状況をリアルかつ完全な方法で提示することにより、ビジネスの問題を発見するための強固な基盤を築くことです。

システム構築レベルでは、対応する業務を提示する業務システムは業務運用監視システムとなることが多いです。

通常、私たちが目にするビッグデータ画面、例えば天猫双12データ画面、公安交通指令センターデータ画面などは、ビジネスをプレゼンテーションする典型的な例です。

2. 異常を発見

ビジネスを理解した後、比較の違い、時間の変化の傾向、空間分布、構造の異常など、データの異常を検出するために、関連データを多次元で監視する必要があります。このステップは、手動で実行することも、システムによって自動的に実行することもできます。一般的なデータ視覚化システムには、異常データ監視機能が統合されます。

3. 問題を分析する

問題を分析するには、多くの場合、人間の介入が必要になります。ビジネス現象と異常なパフォーマンスに基づいて、時間次元、空間次元、構造次元、関係次元を通じて異常の考えられる原因を分析し、一つずつ検証します。

問題分析は通常、手動 + システムの方法で完了します。システムは問題分析に必要な機能を提供し、人間はそれらの機能を使って操作し、問題の原因を検証します。

4. ポジショニングの理由

原因の特定は、人間の介入だけでなく、データのパフォーマンスに基づいた対応する製品および運用戦略の策定、A/B テストによる仮説の検証、問題分析中に行われた推論のビジネス検証など、根本原因を発見するための複雑なシステム エンジニアリング プロジェクトです。

たとえば、商品の価格が売上減少の原因である可能性があることが判明した場合、値下げやプロモーションなどの適切なマーケティング活動を通じて、この仮説が正しいかどうかを検証できます。

上記の 4 つの側面は、データ視覚化分析の構築目標であるだけでなく、データ視覚化分析に基づいてビジネス上の問題を解決するための 4 つのステップでもあります。それらは論理的に相互に依存しています。システム構築と活用の観点からは、業務監視、データ駆動型運用、データ駆動型マーケティング、データ駆動型意思決定のプロセスです。

データ可視化分析システムを構築することで、業務運営上の意思決定を効果的にサポートし、既存のビジネス プロセス モデルを最適化できます。

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