最も包括的な要約、データ分析の標準的なプロセス、保存してください。
このタイプのプロセスには通常、質問 → データ → 回答という3 つのステップがあり、ビジネス部門は一般的にこのパスに沿って考えます。たとえば、営業マネージャーであれば、自分のパフォーマンスを最も気にするので、まず次の点を確認します。
もちろん、もっと深く考えることも可能です。たとえば、同社では現在、業績ランキング賞を設けており、毎月、前年比成長率が最も高い国内上位 5 チームにボーナスが支給されます。もう20日ですが、賞品を獲得できる可能性はあるのでしょうか。 次に、さらに次のことを分析します。
知らせ!質問 2 は質問 1 よりもはるかに複雑です。質問 1 では履歴データの統計のみが求められるのに対し、質問 2 では今後 10 日間の傾向を予測する必要があるためです。 予測する方法はいくつか考えられます。たとえば、
これはよく「複雑な要件」と呼ばれます。要件が複雑になると、主にデータリンクにおいて、データ分析プロセスも長くなります。方法が複雑になるほど、より多くのデータ準備が必要になります。では、複雑な方法とは何でしょうか? 複雑さレベル 1: 現在の状況を理解する。これは最も簡単な方法です。履歴データを直接カウントできます。例えば、1月3日時点の今年度の新規ユーザー追加数/累計販売実績など。 1月3日に在庫がどれくらいあるかなどお知らせ!単にデータを列挙するだけでは、現状が良いのか悪いのかを説明することはできません。問題点を発見するには、累計販売実績+業績評価基準などのデータ+判断基準が必要です。 この場合のデータ分析プロセスは、企業が現状を把握したい→統計データ指標+判断基準→現状の説明、となります。 複雑度レベル 2: 原因分析。典型的な質問としては、たとえば、「なぜ私のパフォーマンスは目標を達成しなかったのか?」というものがあります。ビジネスが仮定を立てる場合と立てない場合では、処理フローが異なることに注意してください。 つまり、さらに深く掘り下げたい場合は、ビジネス上の質問について仮定を立てる必要があります。そうしないと、データが指標を細分化した場合、「人数が少ないので基準を満たしていません。人数を増やすことをお勧めします!」などの表面的な結論しか出ない可能性が高くなります。出力されます。 複雑さレベル 3: パフォーマンスの最適化。典型的な質問としては、「最高のパフォーマンスを達成するには何をすべきか?」などがあります。この時点で、結論に達する前に、前の 2 つの複雑さの問題をすべて完了する必要があります。 したがって、パフォーマンスの最適化プロセスは特に長くなります。多くのデータアナリストは、ビジネス改善のための提案をどのように行うべきかを知りません。実際のところ、それは前のステップでの準備が不足しているためです。彼らは状況を全く理解しておらず、直接的な提案をすることもできません。 複雑さレベル 4: トレンドの予測。前のセクションで予測の例を示しました。実際、すべての予測問題は非常に複雑です。合理的な予測を行うには、少なくとも現状を把握し、問題点を知り、事業に改善計画があるかどうかを知り、多くの情報を収集する必要があります。 現時点では:
つまり、ビジネス上の質問が複雑になるほど、分析プロセスは長くなり、事前の準備も必要になります。そうしないと、価値のある結論を出すことが難しくなります。 ビジネス側が積極的に要件を提起しない状況もありますが、データアナリストが率先してデータからビジネス上の意味を読み取り、ビジネス上の問題を発見する必要があります。このときの基本的なプロセスは、データ → 質問 → 回答です。 しかし!このプロセスはしばしば続行できません。多くのデータアナリストはデータを見ることしかできず、ビジネスの状況を理解していないからです。したがって、この数字をどう解釈したらよいかわかりません。例えば:
そこで、本稿では、毎日レポートを見つめている学生たちに、ビジネスとのコミュニケーションをもっと深め、ビジネスの背景や現状に対する理解を深めてもらうために、ビジネスの観点から分析を行う方法について多くのスペースを割いて紹介します。幸いなことに、ビジネスとデータのコミュニケーションがまだ非常に密接な企業が多く、「データ→質問→回答」という基本的なプロセスを最適化することができます。
上記のすべてのプロセスは、便宜上、次の図にまとめられています。 コラムニスト 堅実な陳先生、WeChat公開アカウント:『誰もがプロダクトマネージャー』のコラムニスト、堅実な陳先生。インターネット、金融、日用消費財、小売、耐久財、美容など 15 の業界でデータ関連の豊富な経験を持つ上級コンサルティング コンサルタント。 この記事はもともと「Everyone is a Product Manager」に掲載されました。無断転載は禁止です。 タイトル画像は、CC0 プロトコルに基づいて Unsplash から取得したものです。 この記事で述べられている意見は著者自身の意見のみを表しており、人人士品夢家プラットフォームは情報保存スペースサービスのみを提供します。 |
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