データ分析の課題タイプ6つ

　データ分析は情報収集だけでなく、課題の解決に深く関わります。その核心に迫り、実用的な解決策を見つけるためには、クリエイティブな思考が欠かせません。データアナリストが日常的に取り組む6つの課題について、具体的な例を交えて紹介します。

１．予測を立てる（例：新規広告戦略）

　例えば、新しい広告戦略を立てたい企業がいます。データアナリストは、過去の広告データや媒体の効果などを分析して、最適な広告手法を予測します。これにより、ターゲット層にリーチする最良の方法を見つけることが期待されます。

２．物事を分類する（例：顧客満足度の向上）

　企業が顧客満足度を向上させるためには、データアナリストが問い合わせをキーワードやスコアに基づいて分類します。これにより、優れたカスタマーサービス担当者を特定し、特定の行動と満足度の高さを関連付けることができます。

３．異常を見つける（例：スマートウォッチの健康データ）

　スマートウォッチ企業が異常を検知するソフトウェアを開発する場合、データアナリストは健康データを集計・分析し、通常と異なる傾向を示した場合にアラートを鳴らすアルゴリズムを決定します。

４．テーマを特定する（例：ユーザーエクスペリエンスの向上）

　UXデザイナーがユーザーインタラクションデータを分析するとき、データアナリストの力が必要です。製品の機能に優先順位をつけるため、テーマの特定が必要であり、これによりリサーチャーがデータの特定の側面を深堀りするのに役立ちます。

５．つながりを発見する（例：物流効率向上）

　物流会社が他社と協力して顧客への貨物配送を時間通りに行うため、データアナリストは異なる出荷拠点での待ち時間を分析し、スケジュール変更の最適な方法を見つけます。

６．パターンを見つける（例：故障予測）

　故障による遅延を最小化するため、データアナリストはメンテナンスデータを分析して、定期メンテナンスの遅れが故障の発生とどのように関連しているかを見つけ出します。