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出典: iSEM

寄稿者: [email protected]

WeChat: aiqijun02

データ分析とは、「データの取得」から「情報の変換」までのプロセスです。簡単に言えば、データ自体には固有の価値はなく、そこから抽出・変換された情報に価値があります。データ分析の目的は、現実世界の課題を解決し、現実世界のニーズを満たすことです。データを情報に変換するこのプロセスでは、遭遇するデータ構造の複雑さや多様性に関わらず、統一された分析モデルとして機能する、一定のアプローチ、つまり考え方が存在します。この記事では、それらを一つずつ紹介していきます。

この記事は電子商取引業界を背景にしていますが、その背後にある考え方は普遍的に適用可能です。

最初の重要な考え方：[比較]

一般的に比較として知られているものとは異なり、単一のデータポイントを単独で見ると絶対的な数値となり、何も表すことができません。その値を判断するには、別のデータポイントと比較する必要があります。下の図をご覧ください。

図Aは今日の売上を示しています。データ分析の観点から見ると、今日の売上は単なる数字であり、データとしての価値や意味はありません。

図Bは、今日の売上と昨日の売上を比較したものです。売上数を昨日と比較すると、今日の売上量が昨日よりも大幅に低いことが明らかになります。これがデータの価値を高めています。

これは最も基本的かつ最も重要な考え方です。実世界のデータ分析におけるその応用範囲は極めて広く、パフォーマンスレポートの作成から、製品の選定やテスト、店舗データのモニタリングといった詳細なタスクまで多岐にわたります。これらのプロセスにはすべて「比較」が伴います。データアナリストが取得したデータが孤立しており、比較や参照が不可能な場合、その実用的な意義を判断できず、データから貴重な情報を引き出すことができません。

2つ目の重要な考え方：[分解]

「分析」という言葉は文字通り、分解して分析することを意味します。したがって、データ分析における分解の重要性は明らかです。

最初の思考プロセス、「比較」に戻りましょう。異なる次元を比較できる場合、私たちはそうすることを選択します。しかし、比較した後に問題が見つかり、原因を突き止める必要があるのに、比較できるものがない場合はどうすればよいでしょうか？ここで「分解」の出番です。

シナリオを説明しましょう:

オペレーションスタッフのシャオメイが店舗のデータを比較したところ、今日の売上は昨日の50%に過ぎないことがわかりました。現時点では売上数だけを比較しても意味がありません。売上数（または指標）をさらに細かく分析する必要があります。

電子商取引の基本的な公式によると：

売上高 = 取引ユーザー数 * 平均注文額

取引ユーザー数 = 訪問者数（UV） * コンバージョン率

詳細については図cとdを参照してください。

図 C: より明確な枠組みと理解を提供するために、2 つの基本的な電子商取引の公式を図に分解しました。

図 D: トラフィック構造は無料と有料のカテゴリに分類され、さらに細分化されて、トラフィック コンポーネントのより包括的で詳細な内訳が提供されます(実際にはさらに細かく分類できますが、全体的なコンセプトに焦点を当てているため、ここでは詳しく説明しません)。

分割後の結果は以前よりもはるかに明確になり、詳細の分析や検索が容易になります。

例えば、「トラフィックが多すぎるのか、少なすぎるのか」という単純な判断では、意思決定に繋がりません。トラフィックを無料トラフィックと有料トラフィックに分解し、「無料トラフィックが少なく、有料トラフィックが多すぎる」のか、「無料トラフィックは安定しているが、有料トラフィックが不足している」のかを判断する必要があります。詳細な評価であればあるほど、問題解決に向けた効果的かつ的確な対策を講じることができます。

したがって、 「分解」はアナリストにとって 2 番目に重要な考え方です。

3つ目の重要な考え方：[次元削減]

異次元からの膨大なデータを前に、無力感に襲われ、ぼんやりと画面を見つめる…そんな経験をしたことはありませんか？

データのディメンションが多すぎる場合、すべてを分析することは不可能です。関連するデータ指標を考慮することで、データセットから組み合わせ可能なディメンションのみをフィルタリングできます。これはどういう意味でしょうか？下の表をご覧ください。

データディメンションが多数存在するため、すべてを分析する必要はありません。「コンバージョンしたユーザー数 / 訪問者数 = コンバージョン率」であることは分かっているので、このディメンションが存在し、他の2つのディメンションを使用して計算できる場合は、「ディメンションを削減」、つまり3つのうち2つを選択することができます。

例えば、データセットに有料顧客数、訪問者数、コンバージョン率という3つのデータディメンションが含まれている場合、そのうち2つ（訪問者数とコンバージョン率）を選択できます。同様に、有料顧客数 * 平均注文額 = 売上高、つまり売上高と有料顧客数も選択できます。

要約すると、私たちは通常、自分にとって有用なデータのみに着目します。特定の次元のデータが分析に無関係な場合は、それをフィルタリングすることで「次元削減」の目的を達成できます。

4番目の重要な考え方：[次元の拡張]

次元の増加と次元の削減は相対的な概念であり、削減するたびに次元が増加します。現在のデータの次元では問題を明確かつ包括的に説明できない場合は、別の指標を追加してデータを計算する必要があり、次の図をご覧ください。

検索インデックスと商品数という2つの指標を発見しました。1つは需要を表し、もう1つは競合状況を表します。多くの人が検索インデックス÷商品数を掛け算して計算し、この掛け算をキーワードの競争力（参考値）として用います。この手法はデータに次元を追加します。この追加された次元は「補助列」と呼ばれることもあります。

「次元拡張」と「次元削減」を実行する前に、データ自体の意味とデータ間の関係を完全に理解した上で、意図的にデータを変換、処理、計算して、最終的にデータ分析の目的を達成する必要があることを強調することが重要です。

第五の考え方：【仮説】

未来が不確かな時、あるいは途方に暮れている時、「仮説」を使うことができます。仮説とは統計用語で、一般的には「仮定」と呼ばれます。結果がわからない時、あるいは複数の選択肢があるかもしれない時、私たちは仮説という概念を使います。まず結果があると仮定し、それから逆算して分析するのです。

結果から原因へと、この結果を生み出すにはどのような原因が必要でしょうか？これは根本原因分析に似ています。つまり、現在満たされている原因がいくつあり、さらにいくつ必要かを知ることができます。複数の選択肢がある場合、この手法を用いて最適な経路（決定）を見つけることができます。

今後1年間の年間計画や月間計画を策定する際には、常に将来の見通しが不透明です。そのため、まずは目標を設定し、そこから逆算して、その目標を達成するために何が必要かを分析しなければなりません。また、マーケティングキャンペーンには複数の結果が考えられるため、それぞれの結果に対してどのようなデータ現象が発生するか、そしてどのような準備が必要かを想像する必要があります。

もちろん、「仮説」の力はそれだけではありません。結果だけでなく、プロセスについても仮説を立てることができます。データ分析の目的に立ち返ると、問題とニーズを明確に定義することによってのみ、適切な分析手法を選択できることに気づきます。

上記の内容は、この記事で紹介する5つのコアとなる思考手法（比較、分解、次元削減、次元増加、仮説）をまとめたものです。簡単なデータ分析を行う際に、これらの手法をぜひ活用してみてください。

データ分析戦略に加えて、もう一つ重要なポイントは、3つの主要なデータタイプです。これら3つのデータタイプは時系列データに基づいて分類され、データセット内のデータメトリクスを分類します。タイムライン図に示すように、「過去」、「現在」、「未来」に分けます。

主なデータタイプ: [過去]

「過去」のデータとは、履歴データ、つまりすでに発生したデータを指します。

目的: 知識を要約、比較、抽出すること。

例: 過去の店舗運営データ、返金データ、注文データなど。

2番目に大きいデータタイプ: [現在]

「今」という概念はやや曖昧です。今日、今月、今年など、時間の単位によってはすべて「今」とみなすことができます。日を単位とすれば、今日のデータが「今」です。現在のデータと過去のデータを比較することによってのみ、現在の位置を把握できます。現在のデータだけを持っていてもあまり役に立ちません。

目的: 現状を把握し、問題点を特定する。

例: 1日分のデータを保存する

3番目の主要なデータ型: [未来]

「未来」データとは、予測によって得られた、まだ発生していないデータを指します。例えば、当社の計画や予算は、特定の期間が到来していないにもかかわらず存在するデータです。このデータは参考データであり、予測は100%正確ではなく、常にある程度の差異が生じます。

機能: 予測に使用される

例：店舗計画、販売計画

これら 3 種類のデータは一方向にのみ流れます。つまり、未来は最終的に現在になり、そして過去になります。

（この記事はeshangke.comからLingyi氏が執筆したものを抜粋したものです。著者に感謝します！）

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