クエリを変えずにデータ分析の精度を上げる７つの方法

2023年7月16日 08:56

SQLの初学者はクエリを書くことに気を取られがちですが、より良いデータ分析のためには、注意できるポイントがたくさんあります。クエリを書く以外でできることを７つまとめました。

1.目的を明確にする

データ分析を始める前に、分析の目的や研究の質問を明確にします。言語化しておくのがおすすめです。分析の方向性を考えるヒントになるし、途中で悩むことがあった時に立ち戻るポイントにもなります。

データが目的に適しているかどうかを評価し、必要な情報を提供するデータを選択します。大規模なデータの場合、より適切なテーブルがある場合もあります。データの品質や信頼性にも注意を払いましょう。

データの変換や正規化、特徴量の生成など、データの品質を高めるために必要な処理を行いましょう。

グラフやチャートを使用してデータを視覚化し、パターンや傾向を見つけることができます。また、自分だけではなく、周りの人にデータのインサイトを伝えるのにも役立ちます。
データ可視化ツールを利用したり、PythonやRなどのプログラミング言語を使用して可視化を行うことも一般的です。

データの性質や目的によって選択する必要があり、SQLでの抽出以外にも必要な処理があるかもしれません。例えば、統計的手法、機械学習アルゴリズム、時系列分析などです。

洞察を得るためには、複数の視点からデータを分析することが重要です。例えば、以下のような視点が考えられます。

トレンドや季節性パターン、過去のデータから将来の予測を行うことができます。時系列データのプロット、季節性の分解、移動平均などの手法を使用します。

データが地理的な要素を持つ場合、地図上にデータポイントやヒートマップをプロットすることで、地理的な要素からの洞察を得ることができます。

各カテゴリーの特性や比較を行うことで、異なるグループ間のパターンや相違点を把握できます。カテゴリーごとの集計やグラフの作成、パイチャートの表示などを活用します。

ユーザーの行動や顧客の特性に注目し、セグメンテーションやユーザープロファイリングを行います。特定の顧客セグメントの傾向や行動パターンを把握することで、マーケティング戦略やパーソナライズドなアプローチを構築することができます。

複数の要素や指標を組み合わせて分析を行うことで、データの多面的な関係性を把握できます。クロス集計、散布図行列、因子分析などの手法を使用します。

分析結果を適切に解釈し、洞察をビジネス上のアクションに反映させましょう。データは、抽出したりインサイトを見つけて終わりではありません。それを活用して、世界をより良い方向へ少しでも変えていくことが重要です。

これらのコツを念頭に置きながら、SQLを使ったデータの分析を進めることで、より価値ある洞察を得ることができます。また、経験や知識の積み重ねも重要ですので、実践を通じて自身のデータ分析スキルを磨いていくことも大切です。