データ分析プロセス: 方法、プロセス、およびタイプ

企業は毎日大量のデータを生成して保存していますが、その後はどうなるのでしょうか? データは、加入者、顧客ネットワーク、およびビジネスに関する有用で価値のある情報をまとめるのに役立ちます。 問題は、常に利用可能なデータ量の不足ではありません。 むしろ問題は、データを正確に処理して使用する方法が不明であることです。 データ分析は、他の科学分野と同様に、段階に分けられた系統的なプロセスです。 各段階で、異なる一連の能力と背景知識が必要になります。 ただし、関連する洞察を得るためには、プロセスを包括的に理解する必要があります。 このガイドでは、定性データ分析プロセスとデータ ライフ サイクルの主な手順について説明します。

データは、企業が新製品の見通し、マーケティング セグメント、ワークフロー プロセス、その他多くのものを見つけるのにも役立ちます。特に分析ソフトウェアとリンクしている場合はそうです。 綿密な検討に耐えうる結果を生み出すには、基礎となる構造を持つことが非常に役立ちます。 そして、これはあなたが必要とする基本的な構造かもしれません。

データ分析とは何ですか？

データ分析とは、生データをクレンジング、変更、および処理して、有用で適切な情報を取得するプロセスです。 この情報は、企業が重要かつインテリジェントなビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 この手法は、有用で重要な情報と統計を提供するため、意思決定に本質的に関連するリスクの軽減に貢献します。 これらは通常、チャート、グラフ、写真、および表の形式で提供されます。

「ビッグデータ」という概念は、データ分析に関する会話の中で頻繁に出てくる概念です。 大量のデータを有用な情報に変換するには、データの分析とプロセスに大きく依存します。

データ分析プロセスとは?

データ分析プロセスは、データの傾向を認識したり、ビジネス上の意思決定に到達したりするために、データを調査および分析するプロセスです。 データを分析するプロセスでは、さまざまな方法、プロセス、およびテクノロジが使用されます。 また、データの分析は、ビジネスが現在どのように実行されているかを理解し、収益性の向上につながるパフォーマンスの潜在的な改善を特定する上で非常に重要なステップです。 

その過程でデータ分析を行う場合、いくつかの段階を経る必要があります。 これらには、プロジェクトの問題ステートメントの策定が含まれます。 さまざまなソースからデータを収集します。 それを掃除します。 探索的データ分析の実行; 異常値の特定と除去。 図やグラフなどの視覚的表現に変換します。 統計分析の適用; 機械学習モデルの構築。

データ分析プロセスのステップ

データ分析プロセスは、利用可能なデータを理解し、論理的に理解するために完了する必要がある一連の手順です。 通常、データ分析のどの部分が最も重要かを判断するのは簡単です。 ただし、データを正しく評価し、結果が有用であり、行動に移せるようにするために、各ステップは次のステップと同じくらい重要です。 データ分析プロセスの全体的な流れを構成する基本的な手順を見ていきましょう。

＃1。 ビジネスを理解する

ビジネスのためには、確かな知識とその活動の完全なアイデアが必要です。 どのような決定を下し、どのデータを分析し、どのような目的で使用するのでしょうか? 多くの人は、データ セットを利用できればあらゆる種類のパターンを分析するのに十分だと考えていますが、これは正しくありません。 私たちが知る限り、データを分析するために設計された単一のデータ セットはありません。 必要なのは、これらの質問がデータ セット自体を定義できるようにすることだけです。

#2.質問の定義

目標を定義することは、データ分析プロセスの次のステップです。 これは、データ分析用語で「問題ステートメント」と呼ばれます。

目標を設定するには、仮説を立て、それをテストするための戦略を立てる必要があります。 「解決策を提供しようとしているのは、どのようなビジネス上の問題ですか?」と自問してください。 始めるには良い場所です。 したがって、この質問に答えて目標を決めてください。 これは簡単な作業のように見えるかもしれませんが、見た目よりも難しい場合があります。 たとえば、あなたの会社の経営陣は、「なぜ顧客を失っているのか?」と尋ねるでしょう。 および「当社の顧客ベースに何が起こっているか?」 ただし、これらの質問が問題の根本に到達していない可能性があります。 データ アナリストの役割は、最も効果的な方法で問題を定式化できるようになるまで、ビジネスとその目標を理解することです。

＃3。 データ収集

次はデータ収集の段階です。 ここでは、質問への回答を提供するために収集する必要がある情報について具体的に説明します。 目標を特定したら、さまざまな方法でデータを収集して組み合わせることができます。 とにかく、必要なデータを把握することが不可欠です。 まず、必要なデータが会社に既にあるかどうかを確認します。 これには、販売数、顧客レビュー、または他の従業員や以前の従業員からの調査結果が含まれます。

必要なものがすべて揃っているかどうか、または他の場所で探す必要があるかどうかを考えて評価することができます。 または、後者の場合は、実験または別の調査を実施することを選択できます。 どの方法を選択するにせよ、このフェーズの最終的な目的は、対処しようとしている問題について、完全で包括的かつ完全なアイデアまたは評価を得ることです。

＃4。 データクリーニング

次の段階は、収集したデータを分析用に準備することです。 多くの情報源からデータを収集し、それらを組み合わせるという素晴らしい仕事を成し遂げました。 しかし、まだ作業着を着て作業を始める時ではありません。 その理由は、生データが現在の形で役立つことはめったにないからです。 欠損値などのエラーが見つかるのはよくあることです。 最も単純なミスでさえ、無害に見えても結果に影響を与える可能性があります。

このセクションでは、データが良好な状態であることを確認するために時間を費やします。 「データクリーニング」という用語は、間違ったデータや冗長なデータを特定して修正し、不一致や欠落がないかどうかを確認する行為を指します。 いくつかの例には、文字や記号の間の不要なギャップを削除したり、重複を削除したりすることが含まれます。

データの質が最終的に研究の正確性を決定するため、これは重要な段階です。

＃5。 データの分析

データ分析プロセスのステップの次のフェーズは、データをクリーンアップした後に分析することです。 さまざまなツールを使用して、有用な洞察を得るためにデータをスライスおよびダイシングするプロセスを開始します。 データ分析の方法と手法を使用して、大量のデータのパターンと接続を明らかにします。

データ分析は、基本的にプロジェクトの目的に依存します。 ただし、さまざまな方法を自由に使用できます。 より一般的なタイプの分析には、単変量または二変量分析、時系列分析、回帰分析などがあります。 最も重要なのは、カテゴリ自体ではなく、さまざまな種類をどのように使用するかです。 それはすべて、経験から何を学ぶことを期待しているかによって異なります。

＃6。 結果の解釈と共有

これで調査は完了です。 これで、独自の洞察のセットが得られました。 データを分析したら、調査結果を一般の人々または組織の利害関係者に伝える必要があります。 これには、単に研究の結果をそのまま提供するのではなく、幅広い人々が理解できるように解釈して提示する必要があります。 定期的に意思決定者に情報を提示することになるため、導き出す結論が非常に明確であることが重要です。 したがって、このコンテキストでは、視覚的に魅力的な表現を使用するだけでは十分ではありません。 調査結果を実践に移したい場合は、これらの意思決定者や利害関係者に説得力のあるわかりやすい方法で調査結果を提示することが不可欠です。 

結論を裏付けるために、データ アナリストはレポート、ダッシュボード、およびその他のインタラクティブな表現を採用しています。 解釈と観察に応じて最も適切なチャートとグラフを選択することで、視覚的な表現を構築できます。 また、「データ ストーリーテリング」と呼ばれるものを使用して、データを視聴者と共有できる魅力的な物語に変えることができます。

結果を解釈して提示する方法は、多くの場合、会社の方向性に影響を与えます。 あなたの会社は、あなたが提供した情報に照らして、再編、新製品の導入、または部門全体の閉鎖を決定する場合があります。 そのため、得たすべての事実をあるがままに提示することが重要であり、特定の部分に偏ったり焦点を合わせたりするのではありません。 調査結果を明確かつ簡潔に提示することで、結論が純粋な事実に基づいており、科学的に有効であることを示すことができます。 明確にする必要があるデータのギャップや解釈を指摘することも重要です。

＃7。 自分の欠点を受け入れる

間違いを受け入れることは、データ分析の最後のステップです。 データ分析は予測が難しいため、同じプロジェクトは XNUMX つとありません。 データを並べ替えると、新しい疑問が生じる可能性があります。 最初からやり直す必要があるかもしれません。 さらに詳しく調べると、新たな事実が明らかになるかもしれません。 主な分析が間違っているか、間違った考えを与えている可能性があります。 これらはすべて、データまたはプロセスの問題が原因である可能性があります。

失望しても落胆しないでください。 間違いを見つけて修正することは非常に重要です。 データ分析が簡単だったら、それほど面白くないでしょう。 間違いは必ず起こりますが、そこから学びましょう。 それが基本的に、有能な人から進歩する方法です データアナリスト 優れたものに。

定性的データ分析プロセス

定性データ分析プロセスとは、定性データが何を表しているかを理解するために、定性データを収集、整理、解釈することです。

定性的と言われるデータは数値ではなく、特定の方法で整理されていません。 最も一般的な種類の質的データはテキストであり、アンケートの質問やユーザー インタビューに対する自由回答が含まれている場合があります。 一方、定性的データにはオーディオ、 写真、 とビデオ。

ビジネスでは、顧客からのフィードバックを定性的なデータ分析にかけることがよくあります。 また、この議論の範囲内で、「質的データ」という用語は、証言、苦情、チャット メッセージ、サポート センターでの出会い、顧客インタビュー、ケース ノート、ソーシャル メディアのコメントなどの情報源から得られる逐語的なテキスト データを指すことがよくあります。

定性的データ分析プロセスの方法?

個々の研究目的と収集したデータに応じて、情報を取得して保存したら、さまざまなデータ分析アプローチから選択できます。 以下は、選択できる最も一般的な方法です。

• 内容分析
• ナラティブ分析
• 談話分析
• 主題分析
• 基礎理論

定性的データ分析プロセスへのステップ

定性データ分析プロセスには、XNUMX つの基本的な手順があります。

＃1。 定性データの収集と調査の実施

データ収集は最初のステップです 定性的研究. データ収集とは、分析に備えてすべてのデータを収集する行為です。 一般的な状況は、質的情報が多数の情報源に配布される場合です。

＃2。 定性データを接続して整理する

最初のステップを完了すると、必要なすべての定性データが得られます。 ただし、まだ問題があり、その問題はデータの構造化です。 データは構造化されていません。 すべてのフィードバックを調べて何らかの価値を与える前に、すべてのフィードバックを XNUMX つの場所にまとめる必要があります。

このデータがすべて XNUMX か所にあり、一貫した方法で評価されている場合は、このデータに基づいてより迅速に要約して意思決定を行うことができます。

＃3。 定性調査結果のコーディング

すべてのフィードバック データが XNUMX か所にまとめられました。 フィードバックの保存と分析に使用できるスプレッドシート、CAQDAS、フィードバック リポジトリ、またはフィードバック分析ツール。 次のステップとして、フィードバックを提供した後、実用的な洞察を引き出すためにそれをコーディングする必要があります。

コーディングとは、データ内のテーマとこれらのテーマ間の関係を見つけることができるように、データにラベルを付けて配置する行為です。 フィードバック分析ツールを使用すると、この手順の大部分を自動化して完了することができます。

＃4。 データを分析する

データを分析することで、新しい洞察が得られます。 このセクションは、あなたが持っている研究上の疑問に取り組み、答えを始めるところです。 

それは、データを理解することに関係しています。 そして、これはすべて、コードをふるいにかけ、それらの間の重要なつながりを見つけることです. また、それぞれの洞察が異なり、十分な証拠によって裏付けられていることを確認することも重要です。

この調査には、各コードがさまざまな人口統計やクライアント プロファイルにどの程度関連しているかを判断すること、およびこれらのデータ ポイントが何らかの方法で関連しているかどうかを判断することが含まれます。

＃5。 レポートで調査結果を説明する

物語を語ることは、質的データを評価する最終段階です。 コードが完成したので、視聴者にストーリーを伝えることに集中しましょう。

利害関係者は、関連する一連の行動を考え出す前に、定性調査、調査結果、および洞察を明確に理解する必要があります。

まとめ

ほとんどの研究者が経験する重要な要素は、データの並べ替えです。 しかし、今日の情報化時代では、最も勤勉な研究者でさえ、すべての努力を圧倒するデータの猛攻撃に常に直面しています。

データ分析プロセスは、この情報をより正確で適切な形式に変換する上で重要な役割を果たします。 これにより、研究者は自分のタスクを達成しやすくなります。

データ分析プロセスは、学者に、より優れたデータと、このデータを調査および研究するためのより優れた手段の両方を提供します。

データ分析プロセスに関するよくある質問

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