あと7ステップ！高品質なデータ分析プロジェクトの作成

データアナリストが高品質のデータ分析プロジェクトを持たないわけがないですよね?では、披露する価値のあるプロジェクトを作成するにはどうすればよいでしょうか?この記事では 7 つの手順を説明します。この記事を見た友達は早く覚えるべきです！

毎年年末になると、学生の中にはため息をつく人がいます。「忙しい一年が終わった後、決まりきったデータレポートばかりで、自慢できるようなプロジェクトすらないような気がする！」では、高品質なデータ分析プロジェクトはどのように実行すればよいのでしょうか?

1. 高品質とは何を意味しますか?

この質問に答えるには、まず「高品質な」プロジェクトとは何かを明確にする必要があります。本質的には、データ分析はサポート的なポジションであり、仕事の質は主に担当部門によって決まります。企業に勤めている場合は、主に経営・事業部門の評価意見によって決まります。面接中の場合、評価は主に面接を担当する人事/採用リーダーによって行われます。重要なのは、相手のニーズを理解し、相手の悩みを解決することです。

学生はここで混乱することが多く、線形回帰モデルの使用（複雑なモデルの使い方を知らない）/派手なグラフの使用/数値を検索するために 2,000 行の SQL の記述が「高品質」であると考えますが、これらのことがビジネスに役立つかどうかは無視し、当然結果は冗談になります。

数日前、クラスメイトが急いで私のところに来て、離脱ユーザーを予測するモデルを構築したと言いました。運営は「何をしているんだ？予測されても使い方が分からない！」と発言。その後、プロジェクトは失敗に終わりました...これは孤立して作業した場合の典型的な結果です。

では、ビジネス上の問題点にどう対処すればよいのでしょうか?

2. コアニーズを特定する

データ分析は、夜に忍び込んでくる風のように、ビジネスのために静かに潤いを与えてくれます。多くの場合、見るべきデータがある場合、人々はそれをあまり印象的だとは思いませんが、見るべきデータがない場合、不安になる人もいます。したがって、ビジネスの問題点を見つけたい場合は、販売を強要しないのが最善です。「100% 正確な人工知能 AlphaGo モデルがあります。試してみませんか?」代わりに、まず他の部門が最も懸念している問題は何か、最も不足しているデータは何かを調べます。

データが欠落する一般的なケースは 4 つあります。

1. 基礎データがなく、データを見るのが楽しみです。
2. データはありますが、それをどう解釈すればよいか分かりません。とても不安です。
3. データと解釈があり、自分の考えをさらに検証したいと思っています。
4. データと解釈があり、さらに予測を立てたいと思っています。

ビジネスニーズを受け入れるときは、その真のニーズを明確にする必要があります。たとえば、「ユーザー ポートレート」は、プロジェクトを開始するときに単に口先だけで言及されるだけかもしれません。事業者側がユーザーの現状を把握できていないのか、それとも肖像画をもとにして何かしたいのかをきちんと把握することが重要です。プロジェクトが最初から明確でない場合は、中間プロセスも徐々に明確にする必要があります。そうでなければ、たくさんのラベルを貼って、人々が「これは何の意味があるの？」と質問してきたら、あなたはただのオウレンを食べている愚かな人です...

III.レポートベースのプロジェクトのポイント

レポートベースのプロジェクトは最も数が多いですが、データ アナリストによって見落とされやすいプロジェクトです。多くの初心者は、技術的に単純であるためにそれらを常に嫌います。しかし、実際には、レポート型のプロジェクトが最も成果を上げやすいのです。重要なのは、リーダーが関心を持ち、リーダーが目にすることができることを実行することです。要望を受ける際には、レポートの利用者を区別し、リーダーの要望を直感的に感じられるよう可視化することを優先します。

また、レポート型プロジェクトを通じて、取引先の協力姿勢を効果的に把握することができます。ビジネス側の姿勢が良ければ、深い協力関係を築くことができます。ビジネス監視レポートが作成されたので、次のステップは異常なビジネス傾向を分析することです。まず、業務に関係のないアクティブな行動によって発生した異常なポイントを記録し、その後、詳細な分析を実施します。

• どの程度の変化が異常とみなされるのでしょうか?
• 異常の原因となる要因は何ですか?
• データを通じて異常を事前に検知する方法

これらの蓄積により、自動化された例外リマインダー + 問題診断をさらに実行できるようになり、単純なデータ表示をより高いレベルに引き上げ、その後の詳細な分析のための強固な基盤を築くことができます。

4. 分析プロジェクトのポイント

多くの人の本来の印象では、データ分析とは、大量の数字を取得し、Prajna Mommy がそれらを分析して、企業がさらに 180,000 を稼ぐのに役立つ 3 つの文章を企業に伝えることです。

そのため、分析プロジェクトに対しては高い期待が寄せられることが多いのです。しかし、現実には、分析プロジェクトは特に失敗しやすいのです。業務に対する理解が不十分であったり、監視データが不足していたり​​、異常分析の経験が不足していると、問題分析が表面的なものになってしまいます。プロジェクトを実行するときに、「大騒ぎ」になるのは普通のことです。

そのため、分析プロジェクトはレポートプロジェクトを基盤としてインキュベートされており、その成功率は比較的高いです。取引先が問題自体を十分に監視しておらず、問題に対する認識が曖昧であることが判明した場合は、レポートベースのプロジェクトに戻ることができます。ある程度の積み重ねを経て、成果を出したいのであれば、まずはビジネスの前提について合意し、ビジネス側が何に自信がなくて、何に自信があるのか​​を把握することがベストです。何かを証明するよりも反証する方が簡単であり、仮説を直接テストすることで結果を得る方が簡単です。

問題に、定量化が難しい困難で複雑な問題が多すぎる場合、別の解決策としては、問題をテスト プロジェクトに変換することです。ビジネス側が問題を解決するためにどのようなソリューションを用意しているかを直接確認し、どのソリューションが機能するかをテストします。これにより、問題に対する解決策も出力されます。

5. テストプロジェクトのポイント

テストプロジェクトは比較的簡単に成功します。本質的には、テストも「ビジネス データはないが、どうしてもデータを見たい」という状況に陥ります。ただし、何を測定したいのかを事前に明確に考えておく必要があることに注意してください。テストで最も重要なことは、結果に影響を与える要因を事前に理解し、テストしたい主要な要因をテストし、その他の干渉要因を制御することです。

したがって、一般的なページ デザイン テストは成功しやすいですが、消費者の結果テストは失敗しやすいです。ページ設計にテストポイントが少ないため、正確で安定した結果が出やすくなります。しかし、消費結果に影響を与える要因は多すぎます。テストを実行する前に十分に検討しないと、テスト計画間の比較可能性が低い、テスト グループに大きな違いがある、主要な干渉要因を排除できないなどの理由で、結果が不正確になりやすくなります。

したがって、テストを行う前に、基本的な分析作業が非常に必要になります。どの要因が影響を与えるか、また複数のテスト ソリューション セット間の違いがどの程度大きいかを整理する必要があり、これによりプロジェクトの品質を効果的に向上できます。

6. 予測プロジェクトのポイント

予測プロジェクトの鍵は、実際の予測ニーズを確認し、「100% の精度が欲しい」という盲目的な賭けを避けることです。それは不可能なだけでなく、意味もありません。例えば、冒頭で触れた離脱ユーザーの予測。失われたユーザーを呼び戻すことにすべてのリソースを投入する運用の場合は、目標を「どのユーザーが自然に戻ってくるか」という予測に変更すると、コストを節約できます。

操作で最大の効果を達成したい場合は、目標を「ユーザーがどのようなリコールに反応すると予想されるか」に変更して、複数回のプッシュを実行してユーザーの覚醒を最大化することができます。つまり、密室でモデルを構築するよりも、まず運用計画を理解した上で行動を起こす方がはるかに効果的です。

7. 儀式的な感覚が重要

データ分析プロジェクトでは特に儀式的な感覚が必要です。データ分析の結果が現金に変わることはほとんどないため、年末の総括の頃には、誰もがそのことをほとんど忘れている可能性があります。したがって、儀式を完全に実行する必要があります。例えば、プロジェクトが始まると、パートナーとミーティングを開き、正午に円卓で一緒に昼食をとります。

プロジェクトの終了報告の際には、わざわざ上司とアポイントを取り、報告後に集合写真を撮りました。プロジェクトの成果をできるだけ BI に反映させ、上司のオフィスに設置する専用の「データ資産大画面」を作成します。毎週展開して、どれだけの新しいデータが蓄積され、ビジネスにどれだけの利益がもたらされたかを確認します。もちろん、「ダブルイレブンバトルビッグスクリーン」を設置し、大スクリーンの前で仲間たちが応援する素晴らしい瞬間を記録するために写真を撮ることも忘れないでください...

具体的な方法は数多くあり、自社のスタイルに合わせて取り入れることができますが、核となる考え方はただ1つ、より多くの同僚を団結させ、より多くの会議を開催し、システムをより頻繁に使用するというものです。 PPT、Excel、CSV を黙って送信しないでください。内部も一生懸命作ったので、外観もきれいに仕上げなければなりません！

ここまで書いてきて、学生の中には「それでは、面接でプロジェクトの質の高さをどう証明すればいいのだろう？」と疑問に思う人もいるでしょう。面接中の考え方と実際の仕事が異なっているのは、面接中に認知のギャップが生じるためです。実際の業務においては、ビジネス側が非常に気に入っているものであっても、相手側は「これはごく普通で、特別なことではない」と考えている可能性があります。面接官に好印象を与えたいなら、別の手順が必要です。

著者: 地に足のついた教師チェン

出典：WeChat公開アカウント「地味な陳先生（ID：gh_abf29df6ada8）」