23年3月28日　Coursera google data analyst　日誌12日目

①Coursera data analyst講座

進捗管理＞ステップ1-8
現状＞
ステップ1-5／1-5　4月9日まで　3月23日完了！
ステップ2-3に進む／2-4　4月14日まで

実施内容

動画視聴（復習含む）
解説読む（復習含む）
用語集で復習
クイズ
2-2テスト

学習内容

先日（復習分）
Les rapports et les tableaux de bord sont utiles pour la visualisation des données. Mais il y a des avantages et inconvénients pour chacun d’eux.

Un rapport est une collection statique de données, qui est présenté aux partenaires périodiquement. 
Un tableau de bord, d’un autre côté, surveille des données entrantes, en direct.
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Un critère est un type unique et quantifiable de données qui peut être utilisé à des fins de mesure.

Un objectif de critère est un objectif mesurable fixé par une entreprise qui est évalué à l'aide de critères. Et tout comme il y a beaucoup des critères possibles, il y a également de nombreux objectifs possibles.

Les critères peuvent également être combinés dans des formules, dans lesquelles vous pouvez intégrer vos données numériques.
ex. 
Le chiffre d’affaires, par exemple, est le nombre de ventes multipliées par le prix de vente.
Le ROI, ou retour sur investissement est essentiellement une formule conçue à l’aide de critères qui permettent à une entreprise de connaitre le rendement d’un investissement. Le ROI est composé de deux critères, le bénéfice net sur une période donnée et le coût de l’investissement.

Les objectifs de critère et les formules sont d’excellents moyens de mesurer et de comprendre les données.

本日分
La pensée mathématique est une ressource puissante pour résoudre des problèmes et voir de nouvelles solutions. Alors, prenons le temps de parler de ce qu’est la pensée mathématique, et comment vous pouvez commencer à l'utiliser. Utiliser une approche mathématique ne signifie pas que vous devez devenir un as des mathématiques. Cela signifie examiner un problème et le décomposer logiquement, étape par étape, afin de voir la relation des modèles dans vos données, et l’utiliser pour analyser votre problème.
Ce genre de réflexion peut aussi vous aider déterminer les meilleurs outils d’analyse car cela permet de voir les différents aspects d’un problème et de choisir la meilleure approche logique.

Small data
Décrit un jeu de données composé de mesures spécifiques sur une courte période bien définie
Généralement organisé et analysé dans des tableurs
Susceptible d’être utilisé par les petites et moyennes entreprises
Simple à collecter, à stocker, à gérer, à trier et à représenter visuellement
Généralement déjà d’une taille gérable pour l'analyse

Big data
Décrit des jeux de données volumineux et moins spécifiques qui couvrent une longue période
Généralement conservé dans une base de données et interrogé
Susceptible d’être utilisé par les grandes organisations
Nécessite beaucoup d'efforts à collecter, à stocker, à gérer, à trier et à représenter visuellement
Doit généralement être divisé en plus petits ensembles afin d’être organisé et analysé efficacement pour la prise de décision

**il y a des inconvénients et des avantages concernant le Big data

Les trois (ou quatre) V pour le big data
Volume La quantité de données
Variété Les différents types de données
Vélocité La vitesse à laquelle les données peuvent être traitées
Véracité La qualité et la fiabilité des données

振返り

どのようなビジネスのためのメトリックス・判断基準（仏語＜Critère）や公式（仏語＜Formule）があるかは、実際のビジネス運営の中でそれぞれの目標によって変わるというのは分かるが、どのようなものがあるかをROIやTurnOver（売上）以外にも分かっていきたいところ。

データアナリストがどのような知識・考え方を土台に仕事を遂行しているのか、今までの講義のおかげで見えてきたが、実践演習（アウトプット）がないと流れだけが分かったまま（インプットしたまま）で何となく不完全燃焼な気持ちだが、外国語を学ぶときと同じように、現状は一通りの基礎を突き進んだ後、復習という意味合いで実践演習していければと考える。