データ分析は物語だと感じてきた

 

これを読みました。

 

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"様々なメディアが理想を持ってそこに近づこうと努力していますが、点と点ばかりでコンテンツの文脈がつながってないところが非常に多い。

たとえばリスティング広告運用会社のオウンドメディアではリスティングのノウハウやアップデート情報ばかり扱っている。リスティング広告で成果をあげるためには、UI/UXを考えなくてはいけません。"

 

 

こんなツイートをしました。

 

 

 

データ分析における点と点を繋げるとはどういうことか、ということで、ちょっとまとめてみましょう。

 

分析はどこから？

「こんなデータあるんだけど何か分かる？」とか言われても、正直何もわからないことが多いです。

 

分析をするからには何か目的があるはずです。例えば、ユーザーの傾向を知りたい、グループ間の比較をしたいなどが言えるでしょう。

 

目的が決まれば、次は方法です。データをどうやって集めるか、集めたデータをどうやって分析するか、その計画を立てることになります。

 

 

計画を立てずにデータを集めると、データの検証がうまくできなくなったり、データ数が足りなかったり、多すぎたりします。

 

きちんとした計画を立てるのは統計家の重要な仕事の一つなのではないでしょうか。

 

 

データを集める

計画が決まったら、ここで初めてデータを集めます。とりあえずちょっと集めてみて、データ分析、計画修正後、きっちりデータ分析をするのがセオリーです。

 

少量のデータでデータ分析をする理由は、必要なデータ数をきちんと把握するためです。データを集めるのもタダじゃないので、必要データ数を把握するのは重要だと思います。

 

そういう意味では、統計家を雇うことで、データ分析を安く済ませることができると言えるんじゃないでしょうか。

 

分析、そして公表

必要なデータさえそろってしまえば、あとは簡単です。分析するだけです。

実は、データ分析をする上で一番大変かつ重要なのはデータを集めることです。お金もかかりますし、時間も労力もかかります。

 

なので、冒頭のように、「こんなデータあるんだけど何か分かる？」とか言われても、必要十分なデータがそろってないのに、わかることはほとんどないのです。何か目的をもってデータ分析する場合は、初めに統計家に頼りましょう。

 

必要なデータを集め、分析もしました。ほしかった結果も得られそうです。

 

ここで、最後の難関がやってきます。

 

得られた結果を、統計を知らない人たちに分かりやすく伝えるという、非常に難しい問題が残っています。

 

「分かりやすく」といえば聞こえは良いですが、それはつまり簡単に、難しい部分を飛ばして説明することになり、必然的に論理は飛躍します。さらに、統計家にとっての「分かりやすく」とビジネスマンにとっての「分かりやすく」は違うように感じます。

 

せっかくお金と時間と労力をかけて出した結果も、意思決定者にうまく伝わらなければ、何の成果もなかったことになってしまいます。。

 

もちろん、得られた結果を意思決定の役に立てることができればいいのですが、それすらできなかった場合、分析の価値は０だと思います。役に立ってはじめて、分析の目的達成と言えるでしょう。

 

終わりに

データ分析と一言に行っても、目的→計画→データ収集→解析→結果の公表→意思決定と長いプロセスがあります。

 

これらが１つの物語みたいだなあと思い、データの解析だけでデータ分析と言ってしまうのは残念だと感じます。

 

出来れば目的の決定段階から、悪くても計画段階からデータ分析に関われたら、うれしいなと思っています。