あなたの組織に適したビジネスインテリジェンスを実装することは、単に追加データを収集する以上のことです。そう、このようなデータをすぐに使用可能な洞察へと変換することです。様々なソースから組織が現在集めることができるデータの量は、どのプロセスが機能しているかを理解し、今後の傾向に向けてチームが備えるのに役立つ、中身を確認できる能力を提供します。しかし、適切な分析や集めたデータを把握しなければ、手に入れているすべての値や数字にはなんの関係性もありません。

さらに重要なことに、データを分析する方法に正解はないのです。あなたのニーズや集めるデータの種類によって、正しいデータ分析方法は変わります。また、これにより、各種類のデータやどの方法が最善の結果をもたらすのかを理解しておく必要性がでてきます。それでも、一部の共通のテクニックは効果的であるため、ほとんどのデータ分析ソフトウェアにはそのような方法が含まれています。この記事でご紹介する 5 つの方法は、より効果的ですぐに使用可能な洞察を作成する手助けになります。

定量データと定性データ: その違いは?

あなたのデータセットに対して正しいデータ分析テクニックを選ぶための第 1 歩は、データの種類が定量データなのか、または定性データなのか、ということを理解することです。その名が示す通り、定量データはデータの量や具体的な数字を指します。このデータには、販売数や、クリックスルー率のようなマーケティングデータ、賃金データ、収益、その他客観的に数えられるデータや測定可能なデータが含まれています。

定性データは、組織のより解釈的で主観的な点と関係しているため、特定するのがより難しくなります。定性データには、顧客調査や従業員との面談から得られた情報が含まれており、一般的に量より質を指しています。そのため、定性データの分析方法は、定量データに対する分析テクニックよりも構造化されていません。

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定量データの分析

定量データの分析方法は、確固たる事実に基づいた正確な数字や、データを解釈する能力に依存しています。分析方法を向上させるために最初にご紹介する 3 つの方法は、定量データに焦点を当てています:

1.回帰分析

回帰分析は、予測を立てたり今後の傾向を予想する必要がある際には素晴らしい方法となります。回帰分析は、従属変数(測定したいもの)と独立変数(従属変数を予想するために使用するデータ)の関係性を測定します。従属変数は 1 つしかありませんが、使用できる独立変数の数はほぼ無限です。また、回帰分析は、傾向や要因間にある関係性を強調することで最適化できる業務内のエリアを明らかにするのにも役立ちます。

2.仮説検定

「T 検定」としても知られているこの仮説検定は、業務に関して作成した仮説や仮定と所有しているデータを比較する方法です。また、この方法は、今後の決断が組織にどのように影響するかを予想することにも役立ちます。T 検定は 2 つの変数を比較して相関を見つけ、その結果に基づいて決定を下すことができます。例えば、より長い労働時間は高い生産性に相当する、と仮定したとします。労働時間を長くする前に、評判が良くない方針を回避するために、本当に関係性があるかを確認することが重要です。

3.モンテカルロ法

特定の要因における予測不可能な変数の効果を計算するために最も一般的な方法の 1 つであるモンテカルロ法は、確率モデリングを使用して、リスクや不確実性を予測します。仮説やシナリオをテストするために、モンテカルロ法は乱数やデータを用い、様々な結果に基づいた様々な状況に対する、可能性のあるあらゆる結果を演算します。プロジェクト管理や財務、エンジニアリング、事業計画などを含む様々な分野で、非常に役に立つツールです。様々な可能性をテストすることで、どのように乱数が計画やプロジェクトに影響を与えるかについて理解することができます。

動作中の Sisense Dashboard:

Profit & Loss - Financial Dashboard

定性データの分析

定量データとは異なり、定性データの情報は純粋な統計からより主観的なアプローチへと移行する必要があります。しかし、需要に応じた異なるデータ分析テクニックを採用することで、役に立つデータを抽出することは可能です。最後の 2 つのテクニックは、定性データに焦点を当てています:

4.内容分析

この方法は、定性データ内に出現する全体的なテーマを理解することに役立ちます。特定のテーマやアイディアを色分けするなどのテクニックを使うことで、テキストデータを解析して、最も共通しているスレッドを見つけることができます。ユーザーフィードバックや面談データ、自由形式の調査などのデータに取り組む際は、内容分析が有効です。この方法は、最も重要なエリアを特定し、改善を行うことに焦点を当てています。

5.ナラティブ分析

この種の分析は、企業内で話されてきた物語やアイディアに焦点を当て、組織文化をよりよく理解することに役立ちます。これには、従業員が仕事に対してどのように感じているか、顧客が組織をどのように捉えているか、どのように業務プロセスが確認されているかなどの解釈が含まれることがあります。これは、企業文化への変更を熟考している時や、新しいマーケティング戦略を計画している時に役立ちます。

統計分析、またはそれを行う正しい方法の金字塔的な方法はありません。選んだ方法は、収集したデータや、抽出したい洞察の種類に常に反映される必要があります。正しいデータと分析を選ぶことで、組織を最適化させるためのより良い洞察を明らかにする手助けとなります。

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