データ分析の実施手順

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こんにちは、コンサルの信です!

本記事では、データ分析の手順は何かという疑問にお答えします。

普段からデータを分析することが多いです。

そんな私が経験を踏まえて、社会人として誰もができたほうがいいデータ分析の手順を紹介します!

データ分析の実施手順

これまでに様々なクライアントのデータ分析をしてきましたが、一般的なデータ分析の流れは以下の通りです。

    1. 目的設定
    2. データ分析方法検討
    3. データ収集・加工
    4. データ分析
    5. 考察/改善点洗い出し

以降、それぞれ詳細をご説明します。

1. 目的設定

目的設定は、一番重要といっても過言ではないステップです。
「とりあえずデータあるから分析したい」という上司の指示があったらどうしますか?

まずは「何を目的にしているのか」、もしくは「なんでこのデータを分析しようと思ったのか」を明確にする必要があります!

目的に応じて集めるデータも、分析手法も変わるので、データ分析する際には、何を目的としているのか明確にしましょう。例えば、「学生の授業満足度アンケート結果から、授業の改善点を知る」といったことです。

2. データ分析方法検討

続いては、データ分析の方法を検討します。目的に沿った結果は、どのデータとどのデータを使用することで解かるのか、仮説を立てます。

例えば、学生の授業満足度アンケート結果の例では、「満足度の低かったテーマを洗い出すことで、改善ポイントが見つかる」、「意見欄に書かれた様々な意見に改善要望や不満があるはずなので抽出する」といった内容になります。これらの事項を検討することで、最低限必要なデータは何かということがわかります。

ただ、これらに関しては、実際にデータを見ながら修正することもあるので、現時点では目的を達成できるものを中心に考え、必要に応じてブラッシュアップします。

3. データ収集・加工

続いては、データ収集と加工です。まずは、目的とデータ分析方法検討に合致する関連情報を広めに集めます。2で検討した分析項目だけに絞ると、網羅的な検討ができなくなってしまうので、いったんは広めにデータを集めます。

続いて、データ加工です。集めたままの状態では、データの形式がばらばらであることが多く、データを整える必要があります。

また、データ加工には多くの時間が割かれることになります。アンケート調査であれば多くはないですが、例えば自由記述欄を分析しやすくするために、分類することなどが考えられます。

4. データ分析

ここまで検討したデータ分析方法で、収集・加工したデータを分析します!データ分析では、Excelなどのツールを使用して、関数等を使って行います。

結果はグラフや表などで可視化すると結果の考察がしやすいです。また、計算過程は必ず終えるようにしましょう。少なからず、分析過程は再確認することがあります。

5. 考察/改善点の洗い出し

データ分析したら、結果の考察をします。目的に合った結果は得られたのか、それともデータ分析は十分ではなかったのかなどを考えます。

もし改善が必要なのであれば、1~4のどこを改善するのか考え、一連のプロセスを実施します。

終わりに

以上が、簡潔ですが、社会人として必須レベルのデータ分析の手順の紹介でした。

少しだけ、アンケートの分析を入れてみましたが、やはり事例があったほうがわかりやすいと思いますので、実際にあったケースを守秘義務の守れる範囲で共有しようと思います!

データ分析を実施して、より良い意思決定を行いましょう!

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