新しいメディア運用データ表（入門から上級までのデータ分析、知識体系構築に役立つ9つの図解）

データ分析入門から上級まで、知識体系構築に役立つ9つの図解

測定しなければ成長できないとよく言われます。データ分析は、企業の商業価値を高める上で重要な役割を果たします。職場では、日常業務のニーズを満たすために、体系的かつ科学的でビジネスに準拠した一連のデータ分析知識を習得する必要があります。

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職場の人々がデータ分析を学ぶべき理由は何でしょうか?

データ分析とは、作業の指針となる貴重な情報を得るためにデータを収集、処理、分析するプロセスです。ビジネスの進捗状況や変化を把握し、問題を特定し、作業の方向性を導き、作業の有効性を測定するのに役立ちます。

データ分析は企業の発展にとってますます重要になってきており、90%以上の企業がデータを活用しているか、活用する予定です。同時に、データ分析は、問題を分析し解決するための効果的な手段として、オペレーション、製品、マーケティング、人事、コンサルティング、投資など、さまざまな職種の職場の人々にとって不可欠な中核的な能力となるでしょう。

職場に新しく来た人にとって、データ分析スキルがあれば、より早く仕事を見つけ、より高い給料を得るのに役立ちます。分野の専門家は、専門分野における詳細な調査を実施し、業界の権威を迅速に確立することができます。データはあらゆる意思決定の基礎であり、中小企業の管理者にとって、正確なデータを習得することは企業/プロジェクトの有効性を確保することができます。データは、データに基づいてビジネス上の洞察を得て、迅速に機会を特定する上級リーダーの意思決定に大きな影響を与えます。

データ分析も多くの業界や職種に必要なスキルです。例えば、インターネット業界では、日常的なユーザーの行動分析、トラフィック指標分析、広告分析、従業員の能力評価などに活用されています。電子商取引/小売業では、日々の販売監視、製品の選択、店舗の拡張、プロモーション活動にこれを使用します。人事・財務部門では、指標構築、効率性、業務内容、ビジネス上の意思決定の改善によく使用されます。広告/マーケティングでは、広告効果テスト、メディア配置の推奨、リアルタイムのコスト管理、ソーシャルリスニングなどを実施します。

データ分析の価値は、職場にいる私たちのような普通の人が非凡になれる重要な能力なので、誰もがデータ分析能力を持つべきです。

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データ分析のアイデアを素早く得るにはどうすればよいでしょうか?

データ分析のアイデアを得るには、まず一般的な分析手法を習得する必要があります。これらのよく使われる手法を理解すれば、データ分析のアイデアが自然に生まれます。

1. 一般的に使用されるデータ分析手法

一般的に使用されるデータ分析方法は何ですか?ビジネスシナリオにおける分析目的に応じて、異なる分析方法が使用されます。

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上記の一般的に使用される分析方法で満足できない場合は、より包括的なデータ モデルの補足を以下で提供します。

2. 必ず学ぶべき35のデータ分析モデル

データ分析モデルは一般的に次の 3 つのカテゴリに分類されます。

1) 純粋な理論であり、データとは関係ありません。たとえば、SWOT や PEST などです。このモデルは厳密には、データを分析するのに役立つ思考方法です。

2) 指標計算に基づくモデル。例えば、データ分析業務で最も広く使用されているファネル法、AARRR、マトリックスモデル、デュポン分析などは、企業のKPIに直結しており、企業の業務分析やデータシステムでよく使用されています。

3) アルゴリズムベースのモデル。アルゴリズム モデルには、時系列などの単純なもののほか、機械学習、回帰、クラスタリングなどが含まれます。

図に挙げた35の必修データ分析モデルには、純粋に理論的なモデルと指標計算に基づくモデルという最初の2つのモデルが含まれており、これらは誰にでも思考法と分析法の両方を提供します。

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データ分析の知識ポイント

一般的に使用されるデータ分析方法とモデルを習得し、特定のデータ分析プロセスにおける専門的な分析知識とツールを備えることによってのみ、データ分析の目的を達成できます。

1. データ分析の概要

2023 年のデータ分析パノラマの最新版では、データ分析方法論、ビジネス指標システム、データ分析モデル、データ分析方法、データ分析ツールの 5 つの側面からデータ分析を詳細に紹介しています。包括的かつ専門的であり、誰もがデータ分析について予備的かつ包括的に理解するのに役立ちます。

2. データ分析の基礎知識

データ分析の実際の運用においては、データ分析の基礎知識を理解し、習得することも必要です。この図は、統計的予備力、分析言語とツール、アルゴリズムの原則という 3 つの側面から構成されています。統計や技術などの専門知識を持たない初心者にとって、始めることはエベレスト登頂のようなもので、落胆してしまいがちです。落ち着いて！

3. データ分析とマイニング

データマイニングとは何ですか?データ マイニングとは、大量の不完全でノイズが多く、あいまいでランダムなデータから、暗黙的で未知だが潜在的に有用な情報や知識を抽出するプロセスです。

データマイニングの焦点は、未知のパターンと法則を見つけることです。最も有名な事例の一つは「ビールとおむつ物語」です。

アメリカでは、赤ちゃんがいる家庭では、スーパーマーケットにおむつを買いに行く若い父親が、同時に自分たちの分もビールを買うことが多い。その結果、ビールとおむつという一見無関係な2つの品目が同じ買い物かごに入っているという現象が頻繁に発生します。この現象を発見した後、スーパーマーケットは、若い父親たちがこの2つの商品をすぐに見つけて買い物を済ませられるように、店内の同じ場所にビールとおむつを置くことを試みました。

このストーリーは、データマイニングの結果に裏付けられたため、より多くの売上収益を獲得しました。

4. 一般的な Excel 数式

Excel は私たちの仕事でよく使われるツールです。 Excel を使いこなすことで、データ処理の効率が向上するだけでなく、データ分析がシンプルかつ効率的になり、単調で反復的な作業から解放されます。

5. Excel ピボット テーブル

Excel で最もよく使用されるデータ分析ツールはピボット テーブルです。ピボット テーブルは、詳細なデータ テーブルに対してさまざまな分類の概要をすばやく実行できるデータ分析ツールです。基本的に基本的かつ単純なデータ分析のニーズを満たすことができ、学習もそれほど複雑ではありません。リーダーに報告する場合、ピボット テーブルを上手に使用すると、表現がより詳細かつ正確になります。

6. 共通データ指標

すべてのデータが指標と呼ばれるわけではありません。ビジネスにとって参考価値のあるデータのみを指標と呼びます。

データ指標は多数あります。優れたデータ指標は、ビジネス行動を変え、ユーザーを維持し、口コミを広め、ブランドを最大限に高め、それによってポジティブなブランドイメージを確立し、より多くの収益を生み出すことができます。優れたデータ指標は、製品ビジネス ラインの開発段階にガイダンスを提供する必要があります。

一般的なデータ指標には、製品の全体的な状況を反映する総合指標、ユーザーの使用行動を反映するプロセス指標、特定のビジネス状況を反映するビジネス指標の 3 つがあります。業界によって重点を置くデータの状況は異なり、データを取得する方法も数多くあります。具体的な方法や違いについての答えはこの画像からわかります。

7. Googleデータ分析手法のまとめと共有

Google の事例を紹介しましょう。データ分析によって解決できる実際の問題、データ分析の仕組み、基本的なデータ分析用語、広告キャンペーンを通じて監視されたデータを解釈する方法、監視リンクの適用シナリオなどの観点から 23 の側面を整理します。前回の記事の乾物と組み合わせたケースです。この記事を読めば、データ分析に対する理解が深まると思います。

有能な専門家は、イベントの企画、製品の成長、製品の最適化に関する意思決定など、総合的な専門スキルと方法に注意を払うだけでなく、データ思考でビジネス全体を分析する能力も備えていなければなりません。

おそらく、これまでデータ能力の育成に注意を払ったことがなかったかもしれません。その場合は、会社の業務にもっと触れて理解を深め、もっと実践し、もっと分析するようにしましょう。達成感が増えていくにつれ、データの魅力を実感して頂けると思います。