データアナリストが習得しなければならない6つの方法論と8つのメソッド！ いくつ知っていますか？
目 次
データ分析のプロセス
データ分析の方法論
データ分析の理路
データ分析を知っている方が多いが、実際にうまく使用ている方がそうではあいと思います。 大量のデータに直面すると、混沌とした方法でデータを処理するか、どこから始めればよいかわからないことがよくあります。 これは、理論的な知識のサポートが不足していることを示しています。 次に、この記事では、データ分析の導入をもとに、データ分析で一般的に使用される方法論とアイデアを取り上げます。
一、データ分析のプロセス
データ分析の方法論とアイデアを紹介する前に、データ分析のプロセスを見てみましょう。これは、次の6つのステップに簡単に分けられます。
1.分析の目的を明確にし、質問をします。分析の目的を理解することによってのみ、分析要素を正確に配置し、質の高い質問を提起し、明確なガイダンスを提供することができます。
2.データを取得します。元のデータを収集するために、データソースは、一般的にデータベース、インターネット、市場調査などを含めます。サードパーティメーカーの統計ツールを使用することもいいです。
3.データを処理します。収集された生データの処理には、主にデータクリーニング、データグループ化、データ取得、データ抽出などの方法が含まれます。
4.データを探索します。探索的分析を通じて、仮説値の形成がテストされ、データの新しい機能が見つかり、データセット全体の包括的な理解を得て、後の分析戦略を選択できます。
5.データを分析します。データを並べ替えた後は、データの総合的な分析とそれに関連する分析を行う必要があります。製品、ビジネス、テクノロジーなどを十分に理解している必要があり、分類や集計などのデータ収集アルゴリズムがよく使用されます。使用済み。 Excelは最も単純なデータ分析ツールであり、専門的なデータ分析ツールにはBIレポートツールが含まれています。
6.結果を視覚化して示します。可視化データを利用して、ピラミッド図、マトリックス図、目標到達プロセス図、パレート図など、提示したい情報、意見、提案を効果的かつ直感的に表現できます。また、レポートやその他のフォームを使用することもできます。
二、データ分析の方法論
データ分析には多くの方法論がありますが、より一般的な6つの理論を紹介したいと思います。
1.PEST分析法
PESTは、政治（Politics）、経済（Economy）、社会（Society）、技術（Technology）とも呼ばれ、マクロ環境の現状と変化する傾向をさまざまな側面から把握し、主要なユーザー産業を分析することができます。
一般環境とも呼ばれるマクロ環境とは、すべての産業や企業に影響を与えるさまざまなマクロ力を指します。
マクロ環境要因を分析する場合、業種や企業ごとに特性やビジネスニーズが異なるため、具体的な分析内容は異なりますが、一般的には政治、経済、技術、社会を対象として企業に影響を与える要因を分析します。
政治環境：政治制度、経済制度、財政政策、税制、産業政策、投資政策など。
社会環境：人口規模、性比、年齢構成、ライフスタイル、購買習慣、都市特性など。
技術環境：減価償却と陳腐化の速度、技術の更新の速度、技術の普及の速度、技術の商業化の速度など。
経済環境：GDPと成長率、総輸出入量と成長率、金利、為替レート、インフレ率、消費者物価指数、居住者の可処分所得、失業率、労働生産性など。
2.5W2H分析法
これには、Whyー理由（なぜ行う）、Whatー何（何をするか）、Whereーどこ（どこで行うか）、Whenーいつ（いつ行うか）、Whoー誰が含まれます。 Howーどのように（どのようにそれを行うか））、How muchーいくら（費用はいくらですか）。主にユーザーの行動分析、ビジネス上の問題の主題分析、マーケティング活動などに使用されます。
5W2H分析方法は、「七つの何の分析方法」とも呼ばれ、非常にシンプルで便利で実用的なツールです。例として、ユーザーの購入行動を取り上げます。
理由：ユーザーが購入するのはなぜですか？ 製品の魅力はどこにありますか？
内容：製品はどのような機能を提供しますか？
誰：ユーザーグループとは何ですか？ このグループの特徴は何ですか？
いつ：購入頻度はどれくらいですか？
場所：最も人気のある製品はどこですか？ どこで売るの？
方法：ユーザーはどのように購入しますか？ 購入する方法？
いくら：ユーザー購入の費用はいくらですか？ 時間の費用はいくらですか？
3.SWOT分析
SWOT分析は状況分析とも呼ばれます。S（ strengths）は長所、W（weaknesses）は短所、O（opportunities）は機会、T（threats）は脅威またはリスクです。
SWOT分析は、会社自身の内部の長所、短所、および外部の機会と脅威を特定するために使用される方法です。調査を通じてそれらをリストし、マトリックスの形でそれらを配置し、次に体系的な分析のアイデアを使用して、分析のためにさまざまな要因を互いに一致させます。
この方法を使用することで、企業の戦略と企業の内部リソースおよび外部環境を有機的に組み合わせるために、調査対象の状況について包括的で体系的かつ正確な調査を行うことができます。
4.4Pマーケティング理論
4Pは、製品（Product）、価格（Price）、場所（Place）、およびPR（Promotion）です。マーケティングの分野では、この市場志向のマーケティングミックス理論が企業で最も一般的に使用されています。
企業のマーケティング活動はすべて、4P理論、つまり製品、価格、チャネル、プロモーションを中心に行われていると言えます。 4つの組み合わせと協調的な開発を通じて、企業の市場シェアを拡大し、最終的な利益を達成することができます。
製品：マーケティングの視点から、製品とは、市場に提供され、人々によって消費され、有形の製品、サービス、人々、組織、アイデア、またはそれらの組み合わせを含む、人々の特定のニーズを満たすものです。
価格：基本価格、割引価格、支払い期間など、顧客が製品を購入する際の価格を指します。 価格設定に影響を与える主な要因は、ニーズ、コスト、競争の三つです。
チャネル：製品が生産企業からユーザーの手に至るまでのプロセス全体で通過するさまざまなリンクを指します。
プロモーション：販売行動の変化を通じてユーザーの消費を刺激し、短期的な行動（割引、販促など）を通じて消費を促進し、他のブランドのユーザーを引き付けるか、事前に支出するように顧客を誘導することにより、売上を伸びます。 広告、プロモーション、個人販売、および販売促進は、プロモーションの四つの要素です。
5.ロジックツリー
ロジックツリーは、問題ツリー、推論ツリー、または分解ツリーとも呼ばれます。 既知の問題を「トランク」として扱い、既知問題がどの問題に関連しているかを考え始めます。これは「ブランチ」と呼ばれます。 ロジックツリーは、作業を操作しやすいタスクに細分化し、各パーツに優先順位を付け、個人に責任を明確に割り当てることにより、問題解決プロセスの整合性を確保します。
論理ツリーを使用するとき、次の三つの原則に従う必要があります。
要素化：同じ問題を要素に要約します。
フレーミング：閣要素をフレームに整理します。 繰り返しや脱落のない原則に従ってください。
相関関係：フレームワーク内の要素は、必要な相互関係を維持します。見やすくて関連します。
6.AARRRモデル
AARRRモデルは、顧客の獲得（Acquisition）、活性化（Activition）、既存顧客の維持（Retention）、マネタイズ（Revenue）、紹介（Refer）です。すべての運営者がこのモデルを理解する必要があります。
各リンクは、ユーザーの獲得から、アクティビティの増加、既存顧客の増加、収益の獲得、そして最終的の広い伝播まで、ユーザーライフサイクルの五つの重要なプロセスに対応しています。
三、データ分析の理路
データ分析の方法論は、主にマクロの視角からデータ分析を行う方法を紹介します。これは、データ分析の事前計画のようなものであり、明確なデータ分析フレームワークを構築します。次に、特定のビジネスシナリオについては、それらをサポートするために特定の分析方法に依存する必要があります。では、いくつかのデータ分析の理路を紹介します。
1.傾向分析
最もシンプルで一般的なデータ分析方法です。一般に、クリック率、GMV、アクティブユーザー数などのコア指標の長期追跡に使用されます。傾向の変化、周期性の有無、変曲点の有無などがデータから見られ、その原因を分析します。
2.多次元分解
つまり、データはさまざまな次元で分解され、より詳細なデータ洞察が得られます。たとえば、Webサイトのメンテナンスに対するデータ分析は、地域、アクセスソース、デバイス、ブラウザなどの次元に分割できます。
3.ユーザーのグループ化
特定の行動や背景情報を満たすユーザーにのため、特定の最適化と分析が実行されます。グループ化条件として多次元および多指標を使用して、ターゲットを絞った方法でサプライチェーンを最適化し、サプライチェーンの安定性を向上させます。
4.ファネル分析
既知のコンバージョン経路をたどり、ファネルモデルを使用して全体的なコンバージョンと段階的なコンバージョンを分析します。たとえば、ウェブサイトの重要なコンバージョン率分析にファネル図を使用すると、ユーザーの最終的なコンバージョン率だけでなく、各ノードのコンバージョン率も表示できます。
5.既存顧客の保持の分析
保持分析は、ユーザーのエンゲージメント/アクティビティを分析するために使用されるモデルです。最初経験したユーザーのうち、何人がその後の行為を行うかを検証します。保持を測定するための一般的な指標には、翌日の保持率、7日間の保持率、および30日間の保持率が含まれます。
6. A / Bテスト
A / Bテストは、目標を達成するために二つのプログラムを計画し、実験を通じて2セットの計画のデータ効果を観察し、二つプログラムの優劣を判断することです。妥当なグループ化サンプルを選択する必要があります。合理的なグループ化サンプルを選択し、データインジケーターを監視し、その後にデータを分析し、二つプログラムを評価します。
7.比較する
水平比較（自分と比較）と垂直比較（他の人との比較）に分けられます。一般的な比較方式には、A / Bテストがあります。A/ Bテストの鍵は、二つのグループに単一の変数が一つしかないことを確認することです。
8.クロス分析
クロス分析の方法は、複数のディメンションからの比較をクロス表示し、複眼的に組み合わせて分析し、最も関連性の高いディメンションを見つけて、データ変更の理由を調査することです。
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