データ分析能力を迅速に向上させる方法

データ分析は現代のビジネス運営に欠かせない要素ですが、特に企業の業務と組み合わせてデータ分析機能を迅速に向上させ、迅速な成果を達成する方法は、多くのデータチームが直面している課題です。この記事では、データ分析機能の 3 つのレベルを体系的に紹介し、参考となる実用的な方法とツールを紹介します。

クラスメイトから「現状、データチームの分析能力は比較的弱い。分析能力を高めて、会社の業務と融合させ、すぐに成果を出せるようにしたい」という質問がありました。 ...今日は体系的に紹介したいと思います。データ分析機能は3つのレベルに分かれており、層ごとに改善していく必要があります。

1. 能力要件の3つのレベル

• 主な能力: SQL、Python、その他のツールを使用して、データ表示のニーズに応じてデータを抽出します。
• 中級レベル: ビジネスプロセスに基づいて、指標システムを積極的に整理し、データダッシュボードを開発し、散発的かつ一時的なデータ収集のニーズを固定データ監視に置き換えます。
• 高度な機能: データ監視に基づいてビジネス上の問題を積極的に特定し、実行可能な提案を提供し、ビジネス ソリューションをテストするための実験を設計します。これを実行することによってのみ、データは真に効果を発揮することができます。

インターネット上には、次のような基本的なスキルの紹介が数多くあります。

• 数字抽出の能力を向上させるためにたくさんの練習をしましょう
• 採用時には、作品内の複雑な質問をテスト問題として使用し、正しく回答できる人を選択します。
• サンプルテーブルとクエリロジックを提供し、AIツールを使用してSQLの記述を支援します。
• 「データ収集エラーブック」を作成し、エラーが発生した指標を繰り返し練習する

つまり、練習を重ねることで完璧になり、さらに練習することで適切なデータ取得ツールを作成できます。

しかし、中級レベルからは、データとビジネスを組み合わせ、独自の洞察力を持つことが求められます。この分野についてはオンラインでほとんど共有されておらず、そのほとんどは AARRR などの一般的なプラクティスを紹介するものです。今日は、

2. ポイント1: 標準テンプレートを使用して散在するデータを置き換える

一般的なデータ分析の要件は 4 つあります。

1. ビジネス状況を監視する

2. 問題の原因を分析する

3. ビジネストレンドを予測する

4. ビジネスアイデアをテストする

その中で、監視は最も需要が高く、最も多くの時間を費やします。分析能力を向上させたい場合は、指標体系を事業ライン（営業、業務、製品、マーケティング、物流など）ごとに整理し、固定の監視テンプレートを生成する必要があります（下図参照）。これにより、初心者の業務理解が深まり、一時的なデータ取得の作業負荷が大幅に軽減され、より高度な内容に取り組むための人員を確保できるようになります。

3. ポイント2: 全体的なビジネス動向をまとめる

「データを扱う人がデータを理解できない」というのは、多くの基礎学習者にとっての悩みの種です。監視指標を確立したら、まずはビジネス評価のための主要指標（売上高、利益、新規ユーザー数、アクティブユーザー数など）の定期的な傾向を把握する必要があります。

特別な注意が必要なルールは 3 種類あります (以下を参照)。

1. 自然周期: 指標が季節の変化や休日と関連しているかどうか
2. ライフサイクル: 発売から廃止までの主要なビジネス指標の傾向
3. コホートの変化: ユーザー登録後のN期間にわたる傾向

通常の傾向を理解して初めて、初心者は「通常の傾向」が何を意味するのかを理解し、実際の指標の異常を発見することができます（長期間にわたって 1% の変動をランダムに分析するのではなく）。これが詳細な分析の出発点です。

IV.ポイント3：徹底したビジネスプロセス

データに基づいて洞察を得るには、まずビジネスを深く理解する必要があります

たとえば、営業では次のことを理解できます。

• 販売プロセスにはいくつのステップがあり、どのようなデータが記録されますか?
• 販売チャネルにはいくつの種類があり、それぞれのパフォーマンスはどうですか?
• 販売されている商品の数と各商品の割合はどれくらいですか?

例えば、供給は理解できます

• 原材料から完成品までにはいくつかのステップがあります
• 各ステップで消費されるリソース
• 各ステップでどのような結果が得られますか?

ビジネスを理解する過程では、次の点に注意してください。

• 各リンクで収集されるデータの量
• ビジネスではどの側面に最も注意を払っていますか?
• 一般的なビジネス慣行とは何ですか?

理解した後は、ビジネスプロセスと一般的なプラクティスに従って指標システムを構築できます（下図を参照）。これにより、盲点のないデータ監視が可能になり、ビジネスの観点から問題を検討できるようになります（「データベースにどのような指標があるか、それをすべてダンプする」のではなく）。

5. ポイント4: ビジネスアクションの効果を定量化する

頻繁に実行される重要なビジネスアクションについては、定量的な監視メカニズムを確立する必要があります。

例えば、企業が販売実績を向上させたい場合

1. マーケティング部門がプロモーションを実施している場合、データを使用してどの注文がプロモーション注文であるかを記録し、プロモーション注文の増加を観察し、アクティビティの収益を計算できます。

2. 営業部門が営業能力研修会を開催した場合、各人がどの程度向上したかを記録するデータがない場合があります。この時点で、次善策として、どの個人/企業がトレーニングに参加したかを記録し、指標が変化するかどうかを確認することしかできません。

そうすることで、一方では新人のビジネスに対する理解を深めることができ、他方では、まず結果からさまざまなビジネスアクションの効果を理解するのに役立ちます。さらに詳細な分析によってのみ、資料が得られるでしょう。自社の事業が何をしたかというデータすら知らない企業もあり、後から質問しなくてはならない…これは「詳細な分析」ではない

6. ポイント5: ビジネス上の問題を分割し、分析仮説を立てる

まず仮定を立て、次に証拠を見つけることを学ぶことは、中級から上級への重要なステップです（以下に示すように）

分析の仮定は、次の 3 つのソースから得られます。

1. 過去のルール、経験、傾向に基づいて仮定を立てる
2. ビジネス上の懸念に基づいて仮定を立てる
3. 構造的/階層的分析で発見された主要な問題に基づいて、仮説が提案される。

これら 3 つの方法はすべて、前の手順の積み重ねを必要とします。単純な「雨がパフォーマンスに与える影響」など、考えられる仮説が多数ある場合、上級アナリストはそれをいくつかの状況に分類できます (以下を参照)。こうした粗いものから細かいものまで考えるには、長期にわたる訓練が必要です。このステップを突破することによってのみ、マスターのランクに進むことができます。

まとめると、分析能力の向上には

1) ビジネスプロセスとビジネスの詳細に関する深い理解

2) ビジネスルールを理解し、ビジネス慣行を測定する

3) 合理的な仮定を立てて重要な要素を見つける

さらに、多くのトレーニングが不可欠です。