業務におけるデータの見方（データ分析の5つのステップ）

運用の基本: データ分析の 5 つのステップ

仕事で問題に遭遇したとき、多くの場合、データを使用して問題を解決し、データを使用して意思決定を導く必要があります。完全なデータ分析を実施するプロセスは、目標の決定、データの収集、データの整理、データの分析、データの視覚化の順に、次の 5 つのステップに分けられます。

1. 目標を決める

データ分析を行う前に、自社の業務を踏まえてデータ分析の目的と測定可能な指標を定め、指標を細分化し、データを収集する最小単位を見つける必要があります。これにより、ターゲットを絞ったデータ分析が可能になり、データ操作の効率が向上し、無駄なデータの浪費につながる過剰なデータ収集を回避できます。

2. データを収集する

目標を決定したら、ターゲットを絞ってデータを収集する必要があります。ここで収集されるデータには、埋め込みポイントを通じて収集されたユーザーのライフサイクル全体のデータ、業界データレポートなど当社がオンラインで収集したデータ、および訪問や電話を通じて取得された手動で分類されたデータが含まれます。具体的にどのデータを使用するかは、データ分析の目的によって異なります。

3. データを整理する

データを収集した後は、特に埋め込みポイントで収集されたデータ、オンラインで収集されたデータ、手動で整理されたデータなど、データが多数のソースから取得される場合は、データを整理する必要があります。重複や混乱などが発生することもあるため、データの精度を最大限に高めるためにデータを整理する必要があります。

4. データを分析する

諸葛軍はデータ分析を何度もあなたと共有してきました。国慶節期間中の8つのデータ分析モデルを使用してデータを分析します。データ分析の過程では、自社製品を組み合わせて適切なデータ分析モデルを選択する必要があることに留意する必要があります。必要に応じて、独自の分析モデルを定義する必要があります。簡単に言えば、方法はここにあり、それをどのように使用するかはあなた次第である、という考え方です。

5. 視覚化

データオペレーターとして、データ分析の結果をリーダーやチーム全体に報告する必要があることがよくあります。このとき、データ分析結果を視覚的に、通常はグラフの形で提示する必要があります。データ分析を通じてビジネス上の問題を見つけ出し、独自の解決策を提案します。理由だけでなく、何をすべきかも知っておく必要があります。

要約: 上記の 5 つのステップは、目標の検討から最終的な視覚化、問題の発見から解決策の提案まで、完全なデータ分析プロセスを構成します。データオペレーターとして、私たちは全体的な考え方を持ち、プロセス全体からデータ分析方法を把握できる必要があります。また、細部を追求し、各ステップを最適化する必要があります。たとえば、データをより速く、より正確に収集する方法を最適化の目標として使用できます。全体的視点と詳細的視点の両方から容易にデータ分析を行えるようになれば、あなたは有能な、あるいは優秀なデータオペレーターです。