データ分析の講座受けたので共有

Udemyの以下講座を受けてみて感想、サマリー残しておきます。

1.説得力を高め問題解決に導く！実務直結”データを活かした”戦略的ストーリーメイキング講座(https://www.udemy.com/course/storymaking/)

2.【数字を味方につける：初級編】ビジネスの現場で使えるデータ分析(https://www.udemy.com/course/data_nyumon/)

感想

・データ分析は闇雲にすればいいものではない。なにか目的を持って行うことが重要と改めて感じた

・基本的なことだが定量、定性分析どちらにも活用していくことができそう

・これから分析の際には下記ステップに基づいているか検証しつつ進めていきたい

・何かを提案する際と現状の問題を解決する場合の2パターンに分けられていたので、状況に応じて活用ができそう

以下2つ受講してみてのサマリー

前提として
・何を言いたいか/知りたいかを考えてデータを扱うのが大事
・データありきで何かしらパターンを読みだそうとするのはNG

以下フローに準ずるのが大事

提案と問題解決の2パターンについて

▼数値分析をするのには大きく分けて2パターン

1.提案：具体的な困りごとはない

2.問題解決：具体的な困り事がある

以下フローに準じて進めていくのが大事

提案編

・目的の定義
　・何を実現したいのかを決めること
　・できるだけ具体的に記載することが重要
　・方策を入れない(この時点でhowを入れるのはNG)

・現状分析　
　・今どうなっているかを客観的に示す
　・現状だけでなく他と比較も行う事が重要

・要因の仮説
　・現状と理想のギャップがなぜ埋まらないかの仮説をたてる
　・自分だけでなく、他の意見を聞くことが重要

・要因の特定
　・上記要因の仮設のどれが本当の要因かを特定する。
　　・要因の確認方法
　　　・クロス集計分析
　　　　・アンケート分析の基本手法
　　　・相関分析
　　　　・相関の検定手法。0〜1で正の相関、負の相関を検定

・方策の策定
　・要因を直接解決、実現する方法
　・提案したものは直接解決するものか？自分の思いこみが入りすぎていないかを確認することが重要

問題解決編

・問題の仮説
　・何を解決したいのか？何に困っているのか？
　・できるだけ具体的に記載することが重要
　・方策を入れない
　　→誰が何に困っているのか？を表す

・問題の特定
　・以下を客観的に示す
　・仮説で上げた問題は現状どう見えるのか？
　・現状だけでなく他と比較も行う事が重要(業界内との比較など)
　・データを見せることが重要
 　　・具体的な分析手法の例
　　　・RFM分析
　　　　・下記3つを軸に顧客をセグメント分けし、分析する手法
　　　　　・最新購入日
　　　　　・購入頻度
　　　　　・購入金額
　　　　　　・https://jp.marketo.com/content/rfm-analysis.html

・要因の仮説
　・現状と理想のギャップがなぜ埋まらないかの仮説をたてる
　・自分だけでなく、他の意見を聞くことが重要

・要因の特定
　・要因の仮設のどれが本当の要因かを特定する。
　・データを活かし、客観的に示す事が重要
　・要因自体が事実ということを示すのではなく、要因が正しいかつ、問題につながっているかを検証することが大事

・方策の特定
　・要因を直接解決、実現する方法

受講してみましたが、これらの数値分析のフローを知っていると様々なPJTで汎用的に使えそうでした。今までも数値分析の機会が何度かありましたが、データ量が膨大にあるため何から手を付ければよいか、不明瞭な部分がありました。しっかり、目的と仮設をたててそれに基づいた分析をすることの重要さに気づきました。