データ分析プロジェクトをどこから始めるか、決めるのは決して簡単ではありません。 プロジェクトが始まると、「プロジェクトのゴールは何か」など、常にいくつかの疑問に直面するのではないでしょうか？ どうすればもっと身近に感じられるようになりますか？ 取り組もうとしている課題は何ですか？ 解決の可能性は？ どのような能力が必要ですか？ どのようにモデルを評価するのか、そして最も重要なことは、どこから手をつけるのか。
まあ！ しっかりとした計画と手順を策定することは、プロジェクトを軌道に乗せるための重要な第一歩です。 データモデルを作成する際には、常にきちんとしたプロセスにこだわるべきです。 このブログでは、データ分析プロジェクトを成功させるためのいくつかの重要な段階について説明します。
データアナリティクスプロジェクトとは
データ分析プロジェクトは、最も基本的なレベルでは、過去と現在のプロジェクトデータを使用して、効率的なプロジェクト提供の決定を可能にすることです。
これには、次のようなものがあります。
- 記述的分析は、最も効率的な方法で情報を提供します。 何が起こっているのか、何が起こったのかをよりよく理解するために、既存の分析ツールを使って現在の情報を記述したり、要約したりする。
- 診断分析では、過去のパフォーマンスを振り返って、何が問題だったのかを判断します。 分析ダッシュボードは、分析の結果であることが多い。
- 予測分析は、過去のデータに基づいて将来のパフォーマンスを予測する方法です。予測分析や機械学習ベースのモデルは、起こりうる結果を予測するために使用されます。
- 規定分析とは、予測分析の一種で、データを調べるために必要な1つまたは複数の手順を推奨するものです。
データの使い方は、プロジェクトの進め方にも影響を及ぼします。 データとテクノロジーの両方が、意思決定を支援し、プロジェクトの完了を促進することで、私たちのプロジェクトをよりよく管理するのに役立ちます。 データとテクノロジーは、実はプロジェクトの成功に欠かせない要素なのです。 プロジェクトの成功事例では、70％以上のプロジェクト担当者が必須と考えています。 ここでは、プロジェクトを成功させるための要素についてご紹介します。
データ分析プロジェクトガイド
データ分析のフレームワークを調査し、プロジェクトのライフサイクルの各ステージを通じて、最も必要なスキルと要件の概要を説明します。 データ分析イニシアティブのための7つのプロセスは、エラーの可能性を減らしながら、各プロジェクトを最大限に活用するために役立ちます。
XYZエンタープライズが家電製品を販売する企業であるとする。 今年の夏は、営業が予想したほどエアコンが売れなかったそうです。 専任の担当者を置くことで、なぜこのような売上減少が起こっているのかを調査することにした。 この提起された問題の結果を判断するために、このアナリストがどのように動くべきかを確認しよう。
業界を認識する
データプロジェクトを支援する企業や活動を理解することは、データ分析プロジェクトを成功させるための最初のステップです。 プロジェクトを成功させるためには、合理的で具体的な組織の目標を満たす必要があります。 私たちの場合は、この夏のエアコンの売れ行きが落ちていることでしょうか。
膨大なオープンデータをダウンロードするだけでは、データ構造を理解することはできません。 インスピレーション、方向性、目的を持つために、明確なデータゴールを定義します。 このフェーズは、プライベートなプロジェクトやデータセットやAPIを調査している場合には、重要でないように見えるかもしれません。 指定調査機関は、事業領域を熟知しており、事業がどのように機能しているかを正確に把握しているはずである。
お客様の情報を取得する
データ分析プロジェクトの第二段階である、データの検索を開始するときが来ました。 素晴らしいデータプロジェクトを開発するためには、様々なソースから情報を収集する必要があります。
アナリストがデータを取得する方法の1つは、ITチームやデータチームにデータベースへのアクセスを依頼することである。 また、CRMなど、企業が使用するすべてのツールやデータにAPIでアクセスできるようにすることも検討すべきです。 多くのCRMシステムには、店舗や販売店から販売データを収集・蓄積するPOSシステムが搭載されています。 必要であれば、アナリストは会社が持っているデータを補完するために、オンラインで無料のデータを探すかもしれない。
不適切なデータの調査・削除
データプロジェクトでは、次のステップであるデータ準備に膨大な時間が費やされる。 データ分析プロジェクトの第3段階は、データを入手した後に始まります。 データアナリストは、深く掘り下げることで、自分たちが何を持ち、それをどのように使えば最初の目的を達成できるかを判断することができます。 そして、ビジネス担当者やITチームなどにインタビューを続け、初期データに含まれるすべての変数の意味をより深く理解する。
次に、データのクリーニングです。 通常、分析者はスペルミスの修正、カスタム変数の作成、欠損データの処理などを行う必要がある。 販売データセットには、ユーザーが入力したデータが大量に含まれており、誤字脱字や不正確なデータが発生する可能性が高くなります。 型番の間違い、製品の価格や数量の間違い、メンテナンス情報の間違いなどは、次のステップに進む前にアナリストが処理する問題の一部です。 最後に各列をチェックし、きれいで均一なデータであることを確認する。
データセットの強化
データがきれいになったので、今度は分析者がデータを最大限に活用できるように変更します。 彼らは、様々なソースとチームのログを組み合わせて、データの本質的な部分に到達するために、データエンリッチメントのパートを開始する必要があります。 というように、データに時間的な要素を加えるのも一つの方法である。
- エアコンが販売された月、時間、曜日、週など、日付の一部を取得する。
- 2つの日付の列の差を見つける – エアコンが販売され、その後メンテナンスのために返却された期間
- 祝祭日をフラグにする – 店が休みの日や販売員が休みの日。
データセットの結合は、カラムを別のものに移すことでデータを拡張するもう一つの手法である。 販売データは、モデル情報のデータとは別に管理されることが多い。 2つのデータセットを組み合わせることで、データセット間の関係性がさらに高まります。 これはどんな研究でも不可欠な部分ですが、複数のソースがあると簡単にはいかないかもしれません。 プログラムによっては、特定の条件に基づいてデータを取得したり、データセットを接続したりすることが簡単にできるものもあります。
分析者は、データを収集、処理、変更する際に、意図しないバイアスやその他の望ましくないパターンを持ち込まないよう注意しなければならない。データ操作によって、データセットが偏った、不当な、あるいは不公正な結果につながる可能性のあるバイアスを再現したり強化したりしないようにする。
洞察に満ちたビジュアルを作るために
前述したようにマージによって、このステップで探索し、洞察に満ちたグラフを生成するための特別なデータセット（または多数）が生成されました。 膨大な量のデータを扱うデータ分析プロジェクトでは、可視化は次の段階となります。
やりがいは、グラフを見ながらインサイトに関する質問に答えることができることです。 グラフはデータを強化し、魅力的な機能を提供することがあります。 すべてのデータを地図上に配置すると、国や都市よりも情報量の多い地域があることがわかるかもしれません。
データアナリストは、基本的な折れ線グラフを通して、ある期間にどれだけの製品が売れたか、どのモデルが最も売れたか、昨年と今年の売れ行きを区別して見ることができるのです。 同様に、アナリストは販売動向やパターンを調べることで、調査目標に対する洞察を得ることができます。
予測力が成功の鍵
データプロジェクトの第6フェーズは、これからが本番です。 機械学習アルゴリズムやクラスタリング手法を用いて、グラフや統計データでは見えないパターンや顧客タイプを検出するモデルを設計することができます。 これらは、類似した事象のクラスターを形成し、どのような要素が重要であるかを示している。
予備的なデータから、過去の売れ行きの要因を探り、予測を立てるのである。 この最後の段階は、単なる情報ではなく、新しいモノや手続きにつながるものです。 エアコンを購入するお客様のタイプ、営業担当者がリードをコンバージョンできなかった理由、消費者が当社の製品に不満を持っていないかなどの要因を特定する。
ひとことで言えば、「繰り返す」。
企業のイニシアティブは、そのポジションを正当化するために、迅速にその価値を確立しなければなりません。 データの取り組みも同様です。 データクレンジングやエンリッチメントにかかる時間を短縮することで、プロジェクトを早く終わらせ、結果を出すことができるかもしれません。 これはデータ分析プロジェクトの最後のステップであり、データのライフサイクルにおいて非常に重要です。
この最初のデータベースプロジェクトを達成するためには、戦略が決して “完全 “ではないことを受け入れなければならない。 使いやすさと正確さを保つために、見直し、再教育、機能の追加を行う必要があります。 データアナリストの仕事に終わりはない、それが魅力です。
これらの段階を経て、データアナリストは売上が下がった理由と、次に何をすべきかを見つけ出すことができるのです。
結論
データ分析プロジェクトでは、しっかりとした計画と手順を策定することが、プロジェクトを軌道に乗せるための重要なステップとなります。 このブログでは、データ分析プロジェクトを成功させるためのいくつかの重要な段階を取り上げました。 この7つのプロセスを経ることで、各プロジェクトで起こりうるミスを減らしながら、最大限の効果を発揮することができます。
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