データ分析から結論を導き出す能力を向上させる方法

データ分析の真の核心は、膨大なデータからいかにして価値ある結論を引き出すかにあります。この記事の著者は、分析の目標を決定し、ビジネス認識を向上させ、継続的に学習およびレビューすることで、データ分析から結論を導き出す能力を向上させるお手伝いをします。見てみましょう！

友人が私に質問しました。データ分析から結論を導き出す能力を向上させるにはどうすればいいでしょうか?

データ分析は、単にデータを蓄積し、グラフを描き、レポートを作成するだけではありません。データ分析の真の核心は、膨大なデータからいかにして価値ある結論を引き出すかにあります。

そこで今日は、データ分析から結論を導き出す能力を向上させるのに役立つ 3 つの方法を紹介します。

1. 分析の目的を決定する

まず、データ分析の目的を明確にする必要があります。

データ分析の目的は何ですか?それは実際的な問題を解決することです。目標に基づいて分析を行わないと、何らかの結論を導き出すことはできるかもしれませんが、その結論は何の役に立つのでしょうか?

質問の目的自体も間違っています。そのビジネスマンはあなたの分析を利用して、責任を自分に転嫁しようとしています。このような要求はあなたのエネルギーを奪い、結論は役に立たないので、当然、改善することはできません。

では、分析の目的をどのように決めればよいのでしょうか?

データ分析を始める前に、どのような問題を解決しようとしているのかを理解する必要があります。具体的には、次の側面から問題を特定できます。

ビジネスコンテキスト: ビジネス分析の目的は何ですか?ビジネスの発展状況を把握し、データ分析の価値を明確にします。
ユーザーのニーズ: ユーザーは何を望んでいるのか?ユーザーのニーズを理解し、データ分析のエントリポイントを見つけます。
データの特性: 今何ができるのか?データの特性を理解し、データ分析の方法と手法を決定します。

多くの場合、分析が何に使用されるのかがわからないため、データ分析機能を向上させることができません。自分が何をしているのか分からなければ、落ち着いて改善することはできないのは当然です。

目標指向的思考はデータアナリストにとって最も重要な思考スタイルの 1 つであり、条件反射的思考の習慣を身につける必要があります。

私のことをよく知っている友人は、誰かが私に質問すると、私の最初の返答がたいてい同じであることを知っています。「あなたの目標は何ですか？」

2. ビジネス意識の向上

2番目の方法は、ビジネス認知度を高めることです。

データ分析能力を反映する非常に重要な点は、データを活用してビジネスに関する価値ある判断を導き出せるかどうかです。

ビジネスを理解していなければ、数字、つまり純粋な数字ゲームについてしか話せず、コンバージョン率が低すぎるので増やす必要がある、または GMV の進捗が目標を下回っているのでさらに 1,000 万ドル稼ぐ必要がある、という結論しか導き出せません。

このような結論は、実際には実行されていない。

もう 1 つの可能性は、ビジネスを理解しておらず、完全に間違った結論に達してしまうことです。

たとえば、特定のチャネルのコンバージョン率が特に高い場合、データアナリストはそのチャネルの配信を増やすことを推奨する場合があります。実際のところ、このチャンネルは非常にニッチであり、頭打ちになっているのかもしれません。あるいは、季節パターンの影響を知らずに過去のデータに基づいて将来の売上を予測し、まったく非現実的な結果を導き出す可能性もあります。

では、ビジネス認知度を高めるにはどうすればよいのでしょうか?

業界に対する深い理解：業界の発展の歴史、競争環境、市場規模などを理解することで、ビジネスの全体像を把握するのに役立ちます。
ユーザーのニーズに注意を払う: ユーザーのニーズの変化に注意を払い、ユーザーの悩みやニーズを理解することで、データ分析の入り口を見つけることができます。
競合他社の研究: 競合他社の長所と短所を研究し、その戦略と動向を理解することは、的を絞った結論を導き出すのに役立ちます。

ビジネス認知度の向上は難しい。データアナリストは一般的にビジネスと直接接触することがなく、ビジネスに関する知識自体も比較的曖昧だからです。

より多くのビジネス知識を学ぶことが推奨され、それを自分でまとめるよりも実践と組み合わせた理論的な指導を受ける方が良いでしょう。

3. 継続的な学習と復習

データ分析から結論を導き出す能力を向上させる 3 番目の方法は、学習と改善を続けることです。データ分析は反復的なプロセスであり、能力を向上させるためには常に新しい知識、スキル、方法を学習する必要があります。

学習能力は、職場で人と人の間の格差を広げる中核的な能力です。以下の学習方法が推奨されます。

1. 体系的な学習

昨今の職場では断片的な学習が奨励されていますが、断片的な学習では表面的な学習しか得られません。いくつかのスキルやツールを断片的に学んでも大丈夫です。学んだらすぐに使うことができます。

しかし、データアナリストには深く考える能力が必要であり、学習後に知識を繰り返し消化するのに十分な時間を残す必要があるため、体系的な学習がより重要になります。

したがって、知識体系をよりよく習得できるように、体系的なコースや学習リソースを選択することをお勧めします。

2. メモを取る

学習プロセス中に、メモを取る習慣を身につけましょう。

この習慣は学生だけが習得する必要があるスキルのように思えるかもしれませんが、誰もがメモを取る習慣を身につけることを強くお勧めします。とにかく今は電子メモがとても便利で、音声入力も使えます。

データアナリストに求められるスキルは非常に多岐にわたり、統計、ツール、方法、テクノロジー、思考、ビジネスなど、さまざまな分野の知識が含まれます。メモなしですべてを覚えておくのは困難です。

問題に遭遇した後、その問題を解決するために必要な知識について考え、関連するメモに戻って見ることがよくあります。

3. レビュー

考えずに勉強すると混乱してしまいます。勉強せずに考えると危険になります。私たちは、日々の仕事をするとき、通常、この仕事をうまくこなすにはどうすればよいか、つまり「頭を下げて荷車を引く」ことを考えます。カートを引くために頭を下げるだけでなく、上を見て道路を確認する必要があります。いくつかの事例を分析した後、これらの経験をタイムリーに要約し、これらの経験と学んだ知識を組み合わせて、独自のものを抽出する必要があります。

4. 他の人とコミュニケーションをとる

業界の交流活動に積極的に参加し、同僚と経験や洞察を共有します。これは知識を広げるだけでなく、人間関係を構築し、コミュニケーションスキルを向上させるのにも役立ちます。私はこれまでいくつかのオフラインの集まりに参加してきましたが、さまざまな業界、役職、レベルの人々から得られた視点から、データアナリストの仕事の特性と価値について多くの新しい考えを得ることができました。