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「Infused Analytics」全く新しい第三世代BIツール

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マーケティングチーム
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2021年08月30日

データ分析の手法をワンランクアップさせる5つのテクニック

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BIツールを組織に導入することは、単にデータを追加で収集するだけではなく、そのデータを実用的なインサイトに変換しなくていけません。

今日、組織はさまざまなソースから大量のデータを収集することができますが、これにより、組織の内部を把握し、どのプロセスが機能しているかを理解し、チームが将来のトレンドに備えることが可能になりました。

しかし、収集したデータを適切に分析・理解しなければ、そこにあるのは意味のない数字や数値だけです。

 

さらに重要なことは、データを分析する正しい方法は一つではないということです。お客様のニーズや収集するデータの種類によって、適切なデータ分析の方法は変わってきます。そのため、それぞれのデータの種類を理解し、どの方法が最良の結果をもたらすのかを知る必要があります。それでも、効果的であるがゆえに、ほとんどのデータ分析ソフトウェアに含まれている共通の手法があります。

これらの5つのデータ分析手法は、より価値の高い、実用的なインサイトを生み出すのに役立ちます。

定量的データと定性的データ、その違いは何か?

データセットに適したデータ分析手法を選択するための最初のステップは、データの種類が定量的なものか定性的なものかを理解することから始まります。

定量的データとは、その名のとおり、数量や数字を扱うデータです。売上高、クリック率などのマーケティングデータ、給与データ、収益など、客観的に測定できるデータが対象となります。

 

一方、定性データは組織の解釈や主観的な側面に関わるもので、正確に把握するのは少し難しいです。これは、お客様へのアンケートや従業員へのインタビューから得られる情報を含み、一般的には量よりも質を意味します。そのため、分析方法は定量的な手法よりも構造化されていません。

定量的なデータの測定

定量的な分析方法は、確固たる事実に基づいてデータを正確に数え、解釈する能力に依存します。

分析力を高めるための最初の3つの方法は、定量的なデータに焦点を当てています。

1. 回帰分析

回帰分析は、将来の傾向を予測する必要がある場合に優れた分析となります。回帰分析では、従属変数(測定したいもの)と独立変数(従属変数を予測するために使用するデータ)の関係を測定します。

従属変数は1つしかありませんが、独立変数の数はほぼ無限にあります。また、回帰分析では、トレンドや要因間の関係を明らかにすることで、オペレーションの最適化が可能な領域を発見することができます。

2. 仮説の検証

この分析手法は「Tテスト」とも呼ばれ、業務に関して立てた仮説や仮定に対して、手持ちのデータを比較することができます。また、自分が下した決断が組織にどのような影響を与えるかを予測することもできます。Tテストでは、2つの変数を比較して相関関係を見つけ、その結果に基づいて意思決定を行うことができます。例えば、「労働時間が長いほど生産性が高い」と仮定します。労働時間の延長を実施する前に、評判の悪い方策を避けるために、実際に関連性があるかどうかを確認することが重要です。

3. モンテカルロシミュレーション

予測できない変数が特定の要因に与える影響を計算する最もポピュラーな方法の一つとして、モンテカルロシミュレーションは、リスクや不確実性の予測に役立つ確率モデルを使用しています。仮説やシナリオを検証するために、モンテカルロシミュレーションでは、乱数やデータを用いて、あらゆる結果に基づいて、あらゆる状況で起こりうる様々な結果をステージングします。これは、プロジェクトマネジメント、ファイナンス、エンジニアリング、ロジスティクスなど、さまざまな分野で非常に有効なツールです。様々な可能性を検証することで、乱数が計画やプロジェクトにどのような影響を与えるかを理解することができます。

参考までに下記Sisenseのダッシュボードをご覧ください:

 

定性的データの測定

定量的なデータとは異なり、質的な情報は純粋な統計学から主観的なアプローチへと移行する必要があります。しかし、必要に応じてデータ分析の手法を使い分けることで、有用なデータを抽出することができます。

ここでは定性データに焦点を当てた2つの手法を紹介します。

4. 内容分析

この手法は、質的データから浮かび上がる全体的なテーマを理解するのに役立ちます。特定のテーマやアイデアを色分けするなどの手法を用いることで、テキストデータを解析し、最も共通するスレッドを見つけることができます。コンテンツ分析は、ユーザーからのフィードバック、インタビューデータ、自由形式のアンケートなどのデータを扱う際に有効です。これにより、改善のために焦点を当てるべき最も重要な領域を特定することができます。

5. ナラティブ分析

この種の分析では、ストーリーやアイデアが企業内でどのように伝達されているかに焦点を当て、組織文化の理解を深めることができます。これには、従業員が自分の仕事に対してどのように感じているか、顧客が組織をどのように見ているか、業務プロセスがどのように見られているか、などの解釈が含まれます。企業文化の変更を検討したり、新たなマーケティング戦略を立案する際にも役立ちます。

 

統計解析には、王道の方法や正しい方法はありません。収集したデータや抽出したいインサイトの種類に応じて、最適な手法を選択する必要があります。適切なデータと分析をマッチングさせることで、組織を最適化するためのより良いインサイトを明らかにすることができます。

 

※本記事は、「5 Techniques to Take Your Data Analysis Methodology to Another Level」を翻訳・加筆修正したものです。

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