データ分析メソッド、タイプ、およびベストプラクティス
近年、デジタルと技術の進歩により、ビジネスや業界向けに非常に多くの効率性と生産性ツールが提供され、経営陣や経営陣が追いつくことが困難な状況にあります。データ主導型企業は、新しいデータ分析パラダイムとテクノロジーのハードウェア改善をもたらし、毎年市場に投入されるソリューションの津波を加えています。
組織は、目まぐるしく大量のデータを毎日生成しています。一部の業界では、毎秒数万個のデータポイントをストリーミングしています。これは技術的に一度は実現可能ではありませんでしたが、今では組織にすべての業務を劇的に改善する機会を与えてきました。
マイクロソフトや Google などの大企業では、意思決定にビッグデータを導入しています（その規模により、その多くがビッグデータを導入しています）。一方、中小企業、小売業者、医療機関、政府機関、その他多くの業界もデータ分析を採用しています。
データ主導型の組織になるプロセスのように、データ分析の背後にある方法論はに適応することは困難です。重要な原則や概念に精通し、次にいくつかの簡単なアイデアを実践するだけの問題です。
データ分析：定義
だから、正確にデータ分析は何ですか？要するに、データ分析は、1つまたは複数の分析ツールを使用してデータを評価するプロセスです。そうすることで、組織の目標と目標に提供されるデータの関連性を決定することができます。さまざまなソースからのデータを収集し、検討し、最終的に分析して結論や結論に達します。
多くの特定のデータ分析方法があります。これらのいくつかは、データマイニング、テキスト分析、ビジネスインテリジェンス、およびデータの視覚化のような領域を含みます。
データ分析を掘り下げる前に、しかし、データの2つのタイプ、およびそれらの違いを理解することが不可欠です。
データの種類データ
分析を理解する最初のステップは、これら 2 つの分類を認識することです。定性的データと定量的なデータは明確に異なりますが、組織内で分析されるすべてのデータを網羅しています。
定性的データは 、非統計情報で構成され、緩やかに構造化される傾向があります。これは、出力用のハードナンバーを生成するために使用するのではなく、さまざまな識別子に基づいて分類されます。定性的なデータは、通常、基本的な質問に答え、より具体的な質問を引き起こす可能性があります。
自然界での調査では、定性的なデータは、理論、仮説、および初期の洞察を開発するために使用されます。
質的データは、通常、ドキュメント、画像、トランスクリプト、オーディオおよびビデオメディア、観察、メモ、およびフォーカスグループからの情報によって集約されます。
定量データは ハードデータです。より厳格に定義され、統計的であり、通常は数値やその他の値を使用して表されるため、データ分析のためのより準備が整った候補になります。
定量データは、離散データと連続データの2つのサブセットに分解できます。
- 離散データは、より少ない部分に分解することができない特徴的な、特異的な情報です。離散データの例としては、チップジャー内の金額や、特定の年に何台のスマートフォンが販売されたかなどが挙げられます。
- 連続データとは、小さな部分に分割できるデータ、または継続的に変化するデータです。連続データの例としては、飛行中の旅客機の速度や、反復作業を完了するのにかかる時間などがあります。
データ分析方法データ分析とはどのようなデータ分析であり、データのクラスを決定
したら、データを分析する方法を特定する必要があります。これらに精通することは、定性的な洞察力、定量的研究の方向性に到達する上で重要であり、組織のデータ分析のための明確なロードマップを付与します。
実装のタイミングは、組織のニーズに基づいて自明になりますが、これらは正確な順序で取るべき手順ではなく、データ分析の実践に組み込むための方法であることを念頭に置いておくと便利です。
方向性の 決定
このプロセスは、組織内の利害関係者を関与させ、戦略的目標を決定し、組織に最適なインサイト（データから導出される）の種類について、利害関係者と意思決定者の間で理解を深める必要があります。
パラメータを確立
するプロセスの最も重要な部分の1つですが、それでも簡単なものです。
パラメータの設定は、本質的に、データから最高の洞察を得るために回答する必要がある質問を決定することを含みます。
データは、質問と同じくらい良いものになると言われてきました。一部の専門家は、最良のアプローチは、組織内の問題点を最初に特定することであると示唆しています。これは、優れたデータから得られた洞察が組織に最も役立つ領域であるためです。この方法は、関連する質問を生成するだけでなく、円滑で明確なプロセスを促進します。
データの集約
回答が必要なパラメータと質問を設定したら、データ収集を開始します。ここで、意思決定者は、組織に最も価値のある洞察を提供するデータソースを決定します。
進捗状況の 追跡
組織のデータ分析の進捗状況を追跡するための実証済みの方法は、新しい方法ではありません。ここでは、質的データと量的データの両方に主要業績評価指標（KPI）を設定しています。KPIは、さまざまなパフォーマンスパラメータを見て、その運用目標と戦略目標を達成する企業の成功を測定し、事業活動のパフォーマンスを評価します。[
無関係なデータを集 める
] この方法では、組織は上記の KPI を使用して、無関係または無関係と見なされるデータを除外します。これにより、データソースが無駄になり、ソースデータよりも洞察がはるかに豊かになる可能性があります。さらに、それはより明確な洞察につながる、分析の取り組みのより良い焦点を促進します。
統計分析の実行
データ分析の最も包括的な側面の 1 つ、この定量的手法により、組織はインサイトを促進する難しい事実にドリルダウンできます。統計分析は、クラスター、回帰、因子、コホート、データモデリング、予測分析などを中心としています。
Employデータマイニング（Employ
Data Mining）とは、統計学、人工知能（AI）、機械学習（ML）を用いて、大規模なデータセットのパターンを明らかにするデータ分析の手法である。データマイニングでは、外れ値を特定し、意思決定プロセスからこれらを除外するために、大量のデータを処理することができます。
データ管理プラクティスの確立
この方法では、組織内のデータを効率的に管理、保存、活用するのに役立つ体系化されたプラクティスを策定する必要があります。これは、組織、運用目標、使用中のデータソースに固有です。完了したら、手順はスケーラブルでなければならず、全体的な解析手法を最適に機能させるのに役立ちます。
テクノロジー
を活用コアデータ分析と統計的手法データ分析のための適切なテクノロジーを統合することは、データ分析プロセスにとって不可欠です。また、多くの場合、データソースがすでに特定されているため、プロセスの早い段階で対処される場合もあります。
Microsoft Excel や同様のツールを使用して取得できる組織もありますが、KPI などの動的な入力を処理しながら、貴重なソースからの重要なデータの検査を容易にする堅牢な分析プラットフォームやビジネスインテリジェンススイートを必要とする組織もあります。
データの可視化を採用
データの可視化は、2つの理由のために強力です：一つは、それはより効果的にデータから洞察を導き出すために視覚的に学ぶ人を可能にし、データを分析するためのすべて包括的な方法であり、2。データ可視化ツールの例は、さまざまな関連する指標を分析して表示するオンラインダッシュボードです。
物語の構築
データの視覚化と同様に、データを分析し、洞察を構築する過程で、データが組織に伝えていることを中心に物語を構築することは、分析を行う人々にビジョンを付与する簡単で簡単な方法です。
もう一度、多くの人々は視覚的な学習者であり、ストーリーテリング（すなわち、物語を構築する）は、数千年にわたって情報を伝える非常に効率的な方法であることが証明されています。そうすることで、分析は大部分が理解できないものから、簡単に消化できるものへと進むことができます。
診断分析の活用
診断データ分析により、アナリストや意思決定者は、業務の過程でイベントが発生した理由を理解することができます。2つの主要なタイプ予測分析があります。予測分析は、既存の傾向と過去のパフォーマンスに基づいてデータを利用し、見込みのある結果を予測します。予測分析は、組織や部門の現在の状態のスナップショットに基づいて応答性の高い戦略を開発しようとしています。
テキスト分析を考え
るビジネス組織は、毎日バイトのデジタルデータを生成します。このデータの多くはテキストベースですが、残念なことに、この多くは無関係なデータパイルに降格されます（上記参照）。テキスト分析のツールは、さまざまなソースからのテキストデータの関連性を判断するのに役立ちます。したがって、どのデータをさらに分析するために渡す必要があります。
データ分析に役立つその他のリソースには、人工知能（AI）と機械学習（ML）があります。これらの自律技術はもちろん開発中であり、専門家は今後数年間でビジネスや新興技術の開発においてますます役割を果たすだろうと予測しています。これらのリソースはまた、テキスト分析を多用します。
パースペクティブ
の維持データ分析の有用性は、膨大な量のデータによって新しい方法論を継続的に開発する必要があり、テクノロジーが進化し、ビジネスニーズの変化に応じてそれを継続して行うことができるという点で、両刃の剣です。これは、データ検出、インテリジェンス、および改善の明確な目的のために設計されたデジタルツールやスイートの方法で提供されていることがさらに増加しています。
データ分析、データ駆動型パラダイムとこれらのプロセスを容易にするために利用可能な無数のツールは、組織の根本的な変化を引き起こしており、プロセスや技術ツールに最新の状態に保つことは、多くのマネージャーやエグゼクティブのためのフルタイムの仕事となっています。
これらのツールのいくつかは、組織が関連性を正確に判断するのに役立ち、それ自体は小さな作業ではありません。すべてのデータ組織が集約されているうちの 1% の約半分しか分析されていないが、キューにバイトのキンティリオンがあると、それはまだ膨大な量のデータを表しています。
進む
要するに、データ分析は、組織にとって有益である可能性があることを発見するために、統計やその他のツールによるデータの評価を包含します。データ分析プロセスを適切に処理する方法を知ることで、組織はデータを最大限に活用し、適切な意思決定を行うことができます。
意思決定者は、データから得られた洞察を調べるように、彼らは統計的有意性だけでなく、データの実用的な有意性の両方を考慮することが重要です。もちろん、これらはすべてある程度の解釈に開放されています。これは、人間のコンポーネントが逃げられないままであるという事実を反映していますが、データ分析を採用することで、組織は継続的に優れた成果を生み出すことに期待できます。
