データ分析の概要
データを使用してストーリーを伝える前に、データをストーリーで使用できるようにするプロセスを実行する必要があります。 データ分析は、データの識別、クリーニング、変換、モデリングを行って意味のある有用な情報を検出するプロセスです。 この後、データは、重要な意思決定プロセスを支援するために、分析用のレポートを使ってストーリーにまとめられます。
世界でデータ ドリブンが進むにつれて、データ分析によるストーリーテリングは、大小の企業にとって、重要な要素や側面になってきています。 組織がデータ アナリストの雇用を続けるのは、そのためです。
データ ドリブン ビジネスでは、データが語るストーリーに基づいて意思決定を行いますが、今日のデータ ドリブンの世界では、データが最大限に活用されておらず、それは、ほとんどの企業が直面している課題です。 データ分析は、すべての組織にとって、顧客センチメントの評価、市場と製品の調査の実施、傾向やその他のデータ分析情報の特定など、ビジネスへの影響を判断するために役立つ重要な側面であり、そうである必要があります。
データ分析のプロセスでは、データのクリーニング、モデリング、視覚化のタスクに重点が置かれていますが、データ分析の概念と、ビジネスにとってのその重要性を軽視することはできません。 データを分析するために、分析の中心的なコンポーネントは次のカテゴリに分類されます。
- 記述的
- 診断的
- 規範的
- 処方的
- 認知的
記述的分析
記述的分析は、履歴データに基づいて、何が起きたかという質問に答えるのに役立ちます。 記述的分析手法では、大規模なセマンティック モデルを要約して、結果を利害関係者に説明します。
KPI (主要業績評価指標) を開発することにより、これらの戦略を使用して、主要な目的の成功または失敗を追跡することができます。 多くの業界では、投資収益率 (ROI) などのメトリックが使用されており、特定の業界の業績を追跡するための特殊なメトリックも開発されています。
記述的分析の一例としては、組織の売上と財務データを把握するためのレポートの生成があります。
診断的分析
診断的分析は、イベントがなぜ発生したかという質問に答えるのに役立ちます。 診断的分析手法は、基本的な記述的分析を補完するもので、記述的分析から得られた結果を利用して、それらのイベントの原因を究明します。 その後、業績評価指標を詳細に調べて、これらのイベントが改善された、または悪化した原因を究明します。 通常、このプロセスは次の 3 つの手順で行われます。
データ内の異常を特定します。 これらの異常は、メトリックまたは特定の市場の予期しない変化である可能性があります。
これらの異常に関連するデータを収集します。
統計的技法を使用して、これらの異常を説明する関係や傾向を見つけ出します。
予測的分析
予測的分析は、将来何が起こるかという質問に答えるのに役立ちます。 予測的分析手法では、履歴データを使用して、傾向を特定し、再発する可能性があるかどうかを判断します。 予測的分析ツールは、将来発生する可能性のあることについて貴重な分析情報を提供します。 技法としては、さまざまな統計的技法や、ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリー、回帰などの機械学習技法があります。
処方的分析
処方的分析は、目標またはターゲットを達成するためにどのアクションを実行する必要があるかという質問に答えるのに役立ちます。 組織は、処方的分析から得られた分析情報を使用して、データ ドリブンの意思決定を行うことができます。 この手法により、企業は、不確実な状況であっても、情報に基づいた意思決定を行うことができます。 処方的分析手法では、大規模なセマンティック モデル内のパターンを検出する戦略の 1 つとして機械学習に依存しています。 組織は、過去の意思決定やイベントを分析して、さまざまな結果の可能性を推定することができます。
認知的分析
認知的分析では、既存のデータやパターンから推論を引き出し、既存のナレッジ ベースに基づいて結論を導き出した後、将来の推論 (自己学習のフィードバック ループ) のために、これらの結論をナレッジ ベースに追加することを試みます。 認知的分析は、状況が変化した場合に何が発生する可能性があるかを理解し、そのような状況にどのように対処するかを決定するために役立ちます。
推論は、ルール データベースに基づく構造化クエリではなく、複数のソースから収集され、さまざまな信頼度で表現される非構造化仮説です。 効果的な認知的分析は、機械学習アルゴリズムに依存し、いくつかの自然言語処理の概念を使用して、コール センターの会話ログや製品レビューなどの以前は活用されていなかったデータ ソースの意味を解明します。
例
ある小売企業では、レポート作成やデータの視覚化を実現することにより、記述的分析を使用して、以前の年の購入パターンを調べ、翌年に人気が出る可能性のある製品を決定しています。 また、この企業では、サポート データを調べて、特定の商品が人気だった理由や、その傾向が続くかどうかを把握し、その製品の仕入れを続けるかどうかを判断するのに役立てる場合もあります。
企業は、特定の製品が特定の期間にわたって人気があったと判断した場合、 分析を使用して、マーケティング活動やオンライン ソーシャル活動が売上増加に貢献したかどうかを見極めることができます。
データ分析の根底にあるのは、企業がデータを信頼する必要があるということです。 実際、データ分析プロセスでは、信頼できるソースから取得したデータを使用して、使用可能で、意味があり、簡単に理解できる形に変えて、意思決定プロセスに役立てます。 データ分析により、データ ドリブンのプロセスと意思決定を通じてデータを完全に理解できるため、企業は自信を持って意思決定を行うことができます。
データ量が増加するにしたがって、データ アナリストの必要性も高まります。 データ アナリストは、情報を整理し、抽出して、意味のあるわかりやすい形に変える方法を知っています。 データ アナリストは、適切なデータを収集する方法とその取扱い方、つまり、データ オーバーロード内のデータを解明する方法を知っています。