【データ分析】データ分析業務に必要なこと ーライトなデータ分析から始めようとしている人向けー
「データ分析」というワードについて最近、インプットしたことを整理する。
実務では手を動かしながら、書籍やブログから学んだこと。
結論としては抽象度を上げると、データ分析に関わらず、他の業務も勘所は同じ。ウォータフォール型のPJでも、普段の仕事の進め方でも同じ。本来目的と何を解決しないといけないのかを関係者と合意を取りながら、最後に手段選択する。
データ分析において、特に注意すべきは、データ分析の本来目的を忘れずに、設計を行なった上で、分析すること。データ分析と聞いた時に連想するようなHOWの部分ではなく、設計の部分を言語化/明確にすること、いきなり方法論に入らないことがどのソースを見ても言われていること。
自分もまだまだなので、念仏のように唱えながら業務をしていきたい。
具体的な話でいうと、
データ分析の本来目的は、意思決定に関わる問いに対し解を出すこと、その解の影響度が大きければ大きいほど価値がある。
そのため、まずは、以下を設計、言語化し、現場と共通認識を作ること。その上で、具体の分析作業に入ること。
①問いは何か
②問いに対する解はどのような観点でどのような要因を検証できれば良いか
特にどう分析するかという手段の話は、分析設計を決めてから決める。手戻り時間を無駄にすることになる。
どんな言語やツールを使うか：プログラミング言語（Python/R）
どんな分析方法を選択するか：決定木/クラスター分析/相関分析/回帰分析....
▽参考
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