データ分析の目的、考え方、フレームワークと統計

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データ分析の考え方 昨今もてはやされている「データ分析」というキーワード。 これを読んでいる方々はデータ分析に対してどのようなイメージをお持ちだろうか? データ分析がビジネスの課題を何でも解決してくれるのだろうか? データ分析には役割と守備範囲、正しい手法というものが決まっている。 間違った使い方をすると間違ったインサイトを導き出すことになる。 何でもデータ分析が解決してくれるわけではなく、データ分析の守備範囲とそうでない部分は峻別しなければならない。 データ分析を正しく理解して実務に役立てていくために実務上、最低限抑えておけばいいところをまとめていく。 そもそもデータ分析とは何なのかを整理し データ分析と向き合う正しい姿勢と最低限の知識を説明する データ分析の目的 データ分析には目的がある。主に以下の4種類に分けられる。 予測:売上予測、クリック率予測 意思決定:どの変数がどれだけのインパクトで効いているのか →アクションの方向性・タイミングを見出す、配信アルゴリズムを決める レコメンド:どんな商品をレコメンドするのがいいか 分類:セグメントを作る、何と何を同じものとして扱えばいいか 目的に応じて手法が変わってくる。いま直面しているイシューはどれに当てはまるだろうか。 いずれにせよ「だから●●」というアウトプットがある、示唆を得ることが重要になる。 分析とは? 分けていくこと 分…

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About Me

Option合同会社 マーケティングテクノロジスト 柳井 隆道 フリーランス(一人会社)で事業会社、広告代理店などのデジタルマーケティングの支援に従事。特に「テクノロジーやデータの力を使ってマーケティング活動を強化するお手伝い」に注力している。 データ計測の設計、実装から分析、時にはマーケティングオートメーションや広告運用などの施策との連携まで扱う。 アクセス解析に限らず、時には実店舗の顧客データベースからのデータ抽出や分析なども行う。GoogleアナリティクスもAdobe Analyticsも扱い、RやPythonやSQLを書いたりもする。 実際の仕事はクライアント企業に常駐して行うことも多く、時間をともにして並走しながら進める形が多い。

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