"分析"ってなんだろう
1:はじめに
そもそもなんで書こうかと思ったかというと、
ビックデータを使うプロダクトが持つ価値ってなんだろうと考えていた。
分析ってそもそもなんだろうと改めて考える機会があった。
先輩にSNSで発信したほうがいいよと言われた。
なんか、頭から離れなくなってしんどかった。
Etc…
みたいなことが重なったので、せっかくだから書いてみようかと思った。
本来はかっこよく「複数の書籍を読んでまとめました。」と言いたかったが、正直そんな読んでいたら熱量も失われるし、読む時間かかるしとめんどくさがり屋の側面が出てしまったので、過去読んだ本で残っている記憶や最近先輩から指摘されたことなどを踏まえて書いてみようと思う。
そもそも複数の書籍が出版されており、複数の玄人が定義などを書いてくださっているので、今回はそのような大層なものは目指さない(実現できない)。
あくまで自分が"データアナリスト"として働かせていただいた中で感じてきたことを言語化してみようという程度の試みにしようと思う。
2:"分析"とは
定義をWikipediaから持ってきてみたけど、あんまりしっくり来なかった。
言葉としての定義は分けて、析けて(わけて)、細かくしていくことで対象を理解していくことを定義しているのだろうと思う。
しかし、実際に分析が求められるときには、上記の定義では説明しきれないと思っている。
なので、個人的には"分析"という言葉の定義は、「意思決定に貢献すること」だと思っている。
そもそも分析をするときって、何かしらの判断をしたいけど、根拠(判断をするに足る情報がない)がないときに行っていることが必要とされると思う。
例えば
売上を3倍にしたいから、現状の売上構造を分析して、改善できる部分を探す
HPでのCV率を上げるために、HP上でのユーザーの行動ログを分析して、どこで離脱しているかを探す
自分にとって最良の環境を探すために、自己分析をする
もしくは上記の目的達成に対して、選択の結果の実現精度を上げたい場合に分析をすることがあると思う。
3:改めて分析とは
分析が必要な状態は
何かしら達成したい目的があること
目的達成のために必要なアクションを決める必要があること
アクションを選択するために、判断のもととなる根拠が必要なこと
高い精度で目標達成の実現を求められること
みたいな感じなのかなと思う。
その上で上記条件を満たすことで、意思決定に貢献することが分析なんだと思う。
だから、意思決定に繋がらない"分析"は分析ではない。
じゃあ、意思決定につながるためには
みたいなテーマで思考を深めて見ようと思う。
そもそも、分析でできることは現在という状態を明らかにすることではないかと思っている。
データというものは定性/定量双方とも、現在のものも、未来のものもない。
すべてデータとして取得した瞬間に過去のものになる。
だから、過去のものを使って、現在という時間軸に近い過去を解像度高く理解することが分析でできることなんだろう。
しかし、理解するだけでは意思決定には繋がらない。
理解した上で、目的達成のための打ち手を考えることもセット。
現在を解像度高く理解することで、どこに改善余地があるのか/ないのかを明らかにする。
その上で、どういう施策(アクション)を起こすことができるのかを考えることが必須。
多分、ここが分析をする上での醍醐味なのかもしれない。現在を解像度高く理解したとしても、その先の未来に対してどういったアクションを打つかはかなり自由度がある(※もちろん制約があるケースも多々ある)。
そのアクションを考えること、提案することが分析者の色というか、腕というかが如実に出るポイントなんだろうな。
時系列データを使った未来予測とかあるけれども、それは過去のデータを特定のアルゴリズムを使って、未来の可能性を示しているだけに過ぎないとおもう。
人が解釈して想定することを、アルゴリズム側でよしなに解釈してくれているように見えているだけなんだと思う(※精度は人より高いのだろう)
まとめてみる
時間がないから、今までの思考をまとめてみる。
分析:意思決定に貢献すること
貢献するためには以下のセットが必須。
・分析という手段で、過去を情報をもとに"現在"を解像度高く理解すること。
・目的達成に貢献できる解決策を検討すること。
分析の評価とは、意思決定に繋がったかどうか
うーん、書いてみたけど、あやふやなところが多いな。反省。
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