データ分析
##データ分析とは何ですか？
データ分析は、生データを分析してその情報について結論を出す科学です。データ分析の手法とプロセスの多くは、人間が消費するために生データを処理する機械的なプロセスとアルゴリズムに自動化されています。
##データ分析を理解する
データ分析は、さまざまな種類のデータ分析を含む広義の用語です。あらゆる種類の情報をデータ分析手法にかけ、物事を改善するために使用できる洞察を得ることができます。データ分析技術は、そうでなければ大量の情報で失われるであろう傾向と測定基準を明らかにすることができます。次に、この情報を使用してプロセスを最適化し、ビジネスまたはシステムの全体的な効率を高めることができます。
たとえば、製造会社は多くの場合、さまざまなマシンのランタイム、ダウンタイム、およびワークキューを記録し、データを分析してワークロードをより適切に計画し、マシンがピークキャパシティの近くで動作するようにします。
、本番環境のボトルネックを指摘するだけではありません。ゲーム会社は、データ分析を使用して、大多数のプレーヤーをゲームでアクティブに保つプレーヤーの報酬スケジュールを設定します。コンテンツ会社は、同じデータ分析の多くを使用して、コンテンツをクリック、視聴、または再編成して、別のビューまたは別のクリックを取得し続けます。
データ分析は、企業のパフォーマンスを最適化するのに役立つため、重要です。これをビジネスモデルに実装することは、企業がより効率的なビジネスの方法を特定し、大量のデータを保存することにより、コストを削減できることを意味します。企業は、データ分析を使用して、より良いビジネス上の意思決定を行い、顧客の傾向と満足度の分析を支援することもできます。これにより、新しい、より良い製品やサービスにつながる可能性があります。
SQL
現代のデータ分析の初期のいくつかは、SQLによるものです。 1979年に作成されたこのコンピューティング言語を使用すると、リレーショナルデータベースを照会し、結果のデータセットをより簡単に分析できます。 SQLは今日でも広く使用されています。
###データ分析の手順
データ分析に関連するプロセスには、いくつかの異なるステップが含まれます。
1.最初のステップは、データ要件またはデータのグループ化方法を決定することです。データは、年齢、人口統計、収入、または性別によって分けられる場合があります。データ値は数値である場合もあれば、カテゴリごとに分割されている場合もあります。
1.データ分析の2番目のステップは、データを収集するプロセスです。これは、コンピューター、オンラインソース、カメラ、環境ソースなどのさまざまなソースを介して、または人員を介して行うことができます。
1.データが収集されたら、分析できるように整理する必要があります。これは、統計データを取得できるスプレッドシートまたはその他の形式のソフトウェアで発生する可能性があります。
1.次に、分析前にデータがクリーンアップされます。これは、スクラブして、重複やエラーがないこと、および不完全でないことを確認するためにチェックされることを意味します。この手順は、分析対象のデータアナリストに進む前に、エラーを修正するのに役立ちます。
##データ分析の種類
データ分析は、4つの基本的なタイプに分類されます。
**記述的分析：**これは、特定の期間に何が起こったかを説明します。ビューの数は増えましたか？今月の売り上げは先月よりも強いですか？
**診断分析：**これは、何かが起こった理由に焦点を当てています。これには、より多様なデータ入力と少しの仮説が含まれます。天気はビールの売り上げに影響を与えましたか？その最新のマーケティングキャンペーンは売上に影響を与えましたか？
**予測分析：**これは、短期的に発生する可能性が高いものに移行します。前回暑い夏だった時の売り上げはどうなりましたか？今年の暑い夏を予測する気象モデルはいくつありますか？
**規範的な分析：**これは一連の行動を示唆しています。これら5つの気象モデルの平均が58％を超えているため、暑い夏の可能性を測定する場合は、醸造所に夕方のシフトを追加し、生産量を増やすために追加のタンクを借りる必要があります。
シックスシグマプログラムを含む、金融業界の多くの品質管理システムを支えています。重量であれ、生産ラインの100万個あたりの欠陥数であれ、何かを適切に測定していない場合、それを最適化することはほぼ不可能です。
セクターのいくつかには、ターンアラウンドが迅速である可能性がある旅行およびホスピタリティ業界が含まれます。この業界は、顧客データを収集し、問題がある場合はそれがどこにあるのか、そしてそれらを修正する方法を理解することができます。
Healthcareは、大量の構造化データと非構造化データの使用を組み合わせ、データ分析を使用して迅速な意思決定を行います。同様に、小売業界は、買い物客の絶えず変化する要求を満たすために大量のデータを使用しています。小売業者が収集および分析する情報は、傾向を特定し、製品を推奨し、利益を増やすのに役立ちます。
2021年12月の時点で、米国のデータアナリストの平均合計は93,000ドル強でした。
##データ分析手法
データアナリストがデータを処理して情報を抽出するために使用できる分析方法と手法はいくつかあります。最も一般的な方法のいくつかを以下に示します。
-回帰分析では、従属変数間の関係を分析して、ある変更が別の変更にどのように影響するかを判断します。
-因子分析では、大きなデータセットを取得し、それを小さなデータセットに縮小します。この操作の目的は、他の方法では見るのがより困難だったであろう隠れた傾向を発見しようとすることです。
-コホート分析は、データセットを類似したデータのグループに分割するプロセスであり、多くの場合、顧客の人口統計に分割されます。これにより、データアナリストやデータ分析の他のユーザーは、データの特定のサブセットに関連する数値をさらに詳しく調べることができます。
-モンテカルロシミュレーションは、さまざまな結果が発生する確率をモデル化します。多くの場合、リスクの軽減と損失の防止に使用されます。これらのシミュレーションには複数の値と変数が組み込まれており、他のデータ分析アプローチよりも優れた予測機能を備えていることがよくあります。
-時系列分析は、時間の経過とともにデータを追跡し、データポイントの値とデータポイントの発生との関係を固めます。このデータ分析手法は通常、周期的な傾向を特定したり、財務予測を予測したりするために使用されます。
##データ分析ツール
数値を計算するための幅広い数学的および統計的アプローチに加えて、データ分析は技術的能力において急速に進化してきました。現在、データアナリストは、データの取得、情報の保存、データの処理、および調査結果の報告を支援する幅広いソフトウェアツールを備えています。
データ分析は、常にスプレッドシートやMicrosoftExcelとの結びつきが緩いものでした。現在、データアナリストは、生のプログラミング言語と対話してデータベースを変換および操作することもよくあります。 Pythonなどのオープンソース言語がよく利用されます。 Rのようなデータ分析用のより具体的なツールは、統計分析またはグラフィカルモデリングに使用できます。
データアナリストは、調査結果を報告または伝達する際にも役立ちます。 TableauとPowerBIはどちらも、情報を編集し、データ分析を実行し、ダッシュボードとレポートを介して結果を配布するためのデータ視覚化および分析ツールです。
データアナリストを支援する他のツールも登場しています。 SASはデータマイニングを支援できる分析プラットフォームですが、 ApacheSparkは大量のデータを処理するのに役立つオープンソースプラットフォームです。データアナリストは現在、自社に提供する価値をさらに高めるための幅広い技術的能力を備えています。
##結論
情報と統計の収集にますます依存するようになっている世界では、データ分析は個人や組織がデータを確認するのに役立ちます。さまざまなツールと手法を使用して、生の数値のセットを、意思決定と思慮深い管理を推進する有益で教育的な洞察に変換できます。
##ハイライト
-データ分析は、生データを分析してその情報について結論を出す科学です。
-データ分析へのさまざまなアプローチには、何が起こったのか（記述的分析）、なぜ何かが起こったのか（診断的分析）、何が起こるのか（予測的分析）、または次に何をすべきか（処方的分析）を調べることが含まれます。
-データ分析は、ビジネスがパフォーマンスを最適化し、より効率的に実行し、利益を最大化し、またはより戦略的に導かれた決定を行うのに役立ちます。
-データ分析の手法とプロセスは、人間が消費するために生データを処理する機械的なプロセスとアルゴリズムに自動化されています。
-データ分析は、スプレッドシート、データの視覚化、レポートツール、データマイニングプログラム、またはオープンソース言語に至るまでのさまざまなソフトウェアツールに依存して、最大のデータ操作を実現します。
＃＃ よくある質問
###データ分析が重要なのはなぜですか？
データ分析は、企業のパフォーマンスを最適化するのに役立つため、重要です。これをビジネスモデルに実装することは、企業がより効率的なビジネスの方法を特定することでコストを削減できることを意味します。企業は、データ分析を使用して、より良いビジネス上の意思決定を行い、顧客の傾向と満足度の分析を支援することもできます。これにより、新しい、より良い製品やサービスにつながる可能性があります。
4種類のデータ分析とは何ですか？
データ分析は、4つの基本的なタイプに分類されます。記述的分析は、特定の期間に何が起こったかを説明します。診断分析は、何かが起こった理由に焦点を当てています。予測分析は、短期的に発生する可能性が高いものに移行します。最後に、処方分析は一連の行動を示唆します。
###データ分析を使用しているのは誰ですか？
データ分析は、旅行やホスピタリティ業界など、ターンアラウンドが迅速ないくつかのセクターで採用されています。この業界は、顧客データを収集し、問題がある場合はそれがどこにあるのか、そしてそれらを修正する方法を理解することができます。ヘルスケアは、大量の構造化データと非構造化データの使用を組み合わせたもう1つのセクターであり、データ分析は迅速な意思決定に役立ちます。同様に、小売業界は、買い物客の絶えず変化する要求を満たすために大量のデータを使用しています。
