Google Data Analyst 2W 1

データアナリストとしてのスキルを活用する

データをアナリティクスする力は、すでに身についているはず。普段生活・仕事をしている時でも無意識のうちにデータを分析している。

分析スキルとは、事実というデータをもとに課題を発見し、解決していく資質や特性のこと。そしてデータアナリストに必要な要素は5つある。

  1. 好奇心:対象への好奇心
  2. コンテキストの理解:物事をカテゴリ化して分類するスキル
  3. 技術的思考:データを細分化し、論理的に扱うスキル
  4. データ設計:情報整理に関するスキル
  5. データ戦略:分析に使う道具やプロセスを管理するスキル

少し抽象的だが、順を追って深めていく。

分析的思考とは

分析的に考えるとはどういうことか。課題を特定し、定義し、体系的かつ段階的にデータを用いて課題を解決すること。

具体的にどう考えたらいい?

5つのポイントを守りながら考える。

  1. 可視化:ビジュアライゼーション
  2. 戦略的:何を解決するのか、どうすれば解決できるのかを明らかにしながらデータを集めていく(やみくもに集めない)
  3. 課題指向:最終的に解決する課題を見失わない
  4. 相関性:相関性を見つける
  5. 大局的かつ詳細的な指向:マクロ・ミクロ双方の視点を採る(だいたい人はどちらかの特性があるが、訓練することもできる)

データアナリストが持つべき3つの問いかけ

根本原因はなにか?

シンプルに根本課題を取り除けば、問題は解決する。根本原因を探る上で有効なのが「なぜなぜ分析」。なぜか?を5回繰り返すことで、当初想定していた解決策よりも優れた解決策が見つけられることがある。(実効性のある風が吹けば〜みたいなもの)。

ギャップ分析

理想形と現在の差を確認することで課題をあぶり出す方法

これまで考慮しなかったことはなにか?

プロセス上で何が考慮・想定されてこなかったかを明らかにすることで原因を探る方法

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