データを分析とは




データ分析業務を始めて数ヶ月が経ちましたが、いくつか思ったことがあったので書き留めておこうと思います。
数ヶ月後にはまた変わっているかもですが、現状での気づきです。

KGI・KPI設定がかなり大事

大学時代はある程度、どんな結果を求められているのかわかる状態でデータ分析をしていると思います。
– 実験をして、結果を分析してレポートする。
– シミュレーションをして算出された結果を分析する。
が多かったような気がしています。

それが実際の仕事となると、KPIやKGIの設計が非常に大事になります。
なぜなら、その試作が効果があったのかを他部署に説明する必要がありますし、他の部署にも説明する必要があります。その中でそのKPIやKGIがしっかり達成できたのかどうかが自分の仕事に対する評価につながるからです。

研究の場合は他部署と言うよりも自分の研究をゼロから完結させることが求められるので途中経過である指標効果測定みたいなものがあまりないような感じがしますなのでデータ分析をもちろん分析をすることも非常に大事なんですけどそれよりも取りKPIやKGIをどういう風に設定するかと言う頭の使い方も求められるなと感じます。

高度な機械学習の手法は、使わない

実際の業務の中で論文で出てきたような機械学習のアルゴリズムを使うことはほとんどなくて基本的な統計の知識によってある程度ユーザを分類したり予測したりすることができるとかんじます。
基本的な統計知識っていうのはすごく重要なことだなと強く思いますし、機械学習の知識を最新の研究結果を応用して、実際の業務で活かすことがあるかと言われればそこまで機会はなく、基本的な統計スキルでデータを分解して知見を得ていくことが大事だと思います。

マーケやビジネスの知識も大事

データ分析においては、特定の部署に属するという事はあまりなく、マーケティングの部署が施策後の効果検証やプロダクトチームがアプリを開発、そのユーザの反応を見るなど他分野の部署との関わりが多くなる。

よって、データ分析の専門知識はもちろん必要なんだけれども、それにプラスして他部署のビジネスのストラテジーであったりマーケティング部のターゲットであったりを理解する必要があると思った。

まとめ

データ分析を始めて数ヶ月経ったので、振り返りをしてみた。これからもっといろんなことができると思うし、データ分析をもっと高度な形でビジネスに生かせるようなりたいと思ってはいる。その中でまた違った見方ができるようになるかもしれないので、その時はまた記事を書いてみようと思う。