データ分析プロジェクト:ステップバイステップガイド
公開: 2022-07-09データ分析プロジェクトをどこから開始するかを決めるのは決して簡単ではありません。 プロジェクトの開始時に、プロジェクトの目標など、いくつかの質問に常に直面していますか? どうすれば情報をよりよく知ることができますか? あなたが取り組もうとしている問題は何ですか? 解決策の可能性は何ですか? どのような能力が必要ですか? モデルをどのように評価しますか。最も重要なことは、どこから始めますか。
良い! しっかりとした計画と手順を開発することは、プロジェクトを軌道に乗せるための重要な最初のステップです。 データモデルを作成するときは、常に明確に定義されたプロセスに固執する必要があります。 このブログでは、データ分析プロジェクトを成功させるために役立ついくつかの重要な段階について説明します。
コンテンツインデックス
- データ分析プロジェクトとは何ですか?
- データ分析プロジェクトのガイド
- 業界を認識する
- あなたの情報を入手する
- 不適切なデータを調べて削除する
- データセットの強化
- 洞察に満ちたビジュアルを作成するには
- 予測性は成功への鍵です。
- 一言で言えば、プロセスを繰り返します。
- 結論
データ分析プロジェクトとは何ですか?
最も基本的なレベルでは、データ分析プロジェクトでは、過去および現在のプロジェクトデータを使用して、効率的なプロジェクト提供の決定を可能にします。
これには次のものが含まれます。
- 記述的分析は、可能な限り最も効率的な方法で情報を提供します。 実際に何が起こっているのか、何が起こっているのかをよりよく理解するには、既存の分析ツールを使用して現在の情報を説明または要約します。
- 診断分析は、以前のパフォーマンスを振り返って、何がうまくいかなかったのか、そしてその理由を突き止めます。 分析ダッシュボードは、多くの場合、分析の結果です。
- 予測分析は、履歴データに基づいて将来のパフォーマンスを予測する方法です。 予測分析と機械学習ベースのモデルを使用して、予想される結果を予測します。
- 処方分析は一種の予測分析であり、データを調べるために必要な1つ以上の手順が推奨されます。
人々がデータを使用する方法は、プロジェクトの提供方法に影響を与える可能性があります。 データとテクノロジーの両方が、意思決定を支援し、プロジェクトの完了を促進することにより、プロジェクトをより適切に管理するのに役立ちます。 実際、データとテクノロジーはプロジェクトの成功の重要な要素です。 プロジェクトの成功研究では、プロジェクトの専門家の70%以上が彼らが不可欠であると考えています。 ここでは、プロジェクトの成功に役立つ要因について詳しく知ることができます。
データ分析プロジェクトのガイド
完全なデータ分析フレームワークを調査し、プロジェクトのライフサイクルの各段階を順を追って説明し、最も重要なスキルと要件の概要を説明します。 データ分析イニシアチブのこれらの7つのプロセスは、エラーの可能性を減らしながら、各プロジェクトを最大限に活用するのに役立ちます。
XYZEnterpriseが家電製品を販売する会社であるとします。 この夏、彼らは販売チームが予測したほど多くのエアコンを販売しませんでした。 専任の担当者を配置することで、なぜこの売上の落ち込みが起こっているのかを調査することにしました。 この提起された問題の結果を見つけるために、このアナリストがどのように機能すべきかを調べてみましょう。
業界を認識する
データプロジェクトがサポートする会社または活動を理解することは、成功するすべてのデータ分析プロジェクトの最初のステップです。 プロジェクトを成功させるには、合理的で具体的な組織の目標を満たさなければなりません。 私たちの場合、今年の夏はエアコンの売り上げが落ちます。
広大でオープンなデータセットをダウンロードするだけでは、データ構造を理解するのに十分ではありません。 インスピレーション、方向性、目的を持たせるには、明確なデータ目標を定義します。初期段階では、答える質問が不可欠です。 プライベートプロジェクトで作業している場合、またはデータセットやAPIを探索している場合、このフェーズは重要ではないように見える場合があります。 指定された研究者はビジネスドメインを知っており、ビジネスがどのように機能するかを正確に知っています。
あなたの情報を入手する
データ分析プロジェクトの2番目の部分である、データの検索を開始するときが来ました。 素晴らしいデータプロジェクトを開発するには、さまざまなソースから情報を収集する必要があります。
アナリストがデータを取得する方法の1つは、ITチームとデータチームにデータベースへのアクセスを依頼することです。 考慮すべきもう1つの方法は、CRMなど、企業が使用するすべてのツールとデータからAPIにアクセスできるようにすることです。 ほとんどのCRMシステムには、店舗または販売業者から販売データを収集して保存するPOSシステムがあります。 必要に応じて、アナリストは会社が持っているものを補足するためにオンラインで無料のデータを探すかもしれません。
不適切なデータを調べて削除する
データ準備の次のステップは、データプロジェクトの時間の大部分を消費します。 データ分析プロジェクトの3番目のステップは、データを取得した後に始まります。 データアナリストは、深く掘り下げることで、彼らが何を持っているか、そしてそれをどのように使用して最初の目的を達成できるかを判断します。 また、ビジネス担当者、ITチーム、またはその他のグループへのインタビューを継続して、初期データのすべての変数の意味をよりよく理解します。

次はデータのクリーニングです。 通常、アナリストは、スペルミスのある単語を修正したり、カスタム変数を作成したり、欠落したデータを処理したりする必要があります。 販売データセットにはかなりの量のユーザー入力データが含まれているため、データのつづりが間違っていたり、間違っている可能性が高くなります。 間違ったモデル番号、間違った価格設定または製品の数量、および間違ったメンテナンス情報は、アナリストが次のステップに進む前に処理する問題の一部です。 研究者は最後に各列をチェックして、クリーンで均一なデータを確認します。
データセットの強化
データがクリーンになったので、アナリストがデータを最大限に活用できるようにデータを変更します。 彼らは、さまざまなソースとチームログを組み合わせてデータの重要な部分に到達することにより、プロジェクトのデータ強化部分を開始する必要があります。 これを行う1つの方法は、次のような時間コンポーネントをデータに追加することです。
- 日付の一部を取得する–エアコンが販売された月、時間、曜日、週。
- 日付の2つの列の違いを見つける–エアコンが販売されてからメンテナンスのために返却された期間
- 祝日にフラグを立てる–店舗が閉店した日、または営業担当者が休日を過ごした日。
データセットの結合は、列を1つから別の列に転送することによってデータを拡張するもう1つの手法です。 多くの場合、販売データはモデル情報データとは別に保持されます。 2つのデータセットを組み合わせると、データセット間に追加の関係が生じます。 これはあらゆる研究の不可欠な部分ですが、いくつかの情報源では容易ではないかもしれません。 一部のプログラムでは、特定の基準に基づいてデータを簡単に取得したり、データセットを接続したりできます。
アナリストは、データの収集、処理、および変更中に、意図しないバイアスやその他の望ましくないパターンを導入しないように注意する必要があります。 データ操作は、データセットが偏った、不当な、または不公平な結果につながる可能性のある偏見を再現または強化しないことを保証します。
洞察に満ちたビジュアルを作成するには
前述のように、マージにより、このステップで洞察に満ちたグラフを探索および生成するための並外れたデータセット(または多数)が生成されました。 視覚化は、膨大な量のデータを処理する場合のデータ分析プロジェクトの次のレベルです。
難しい点は、グラフに飛び込んで、洞察に関する質問に答えることができることです。 グラフはデータを強化し、魅力的な機能を提供する場合があります。 すべてのデータを地図上に配置すると、一部の地理的ゾーンが国や都市よりも有益であることが明らかになる場合があります。
データアナリストは、基本的な折れ線グラフを使用して、特定の期間に販売された製品の数、最も販売されたモデルを確認し、昨年と今年の販売を区別できます。 同様に、アナリストは販売の傾向とパターンを調べて、調査の目標に対する洞察を得ることができます。
予測性は成功への鍵です。
データプロジェクトの第6フェーズは、楽しみが始まるときです。 機械学習アルゴリズムとクラスタリング手法を使用して、アナリストは、グラフや統計に表示されないパターンや顧客タイプを検出するモデルを設計できます。 これらは同様の発生のクラスターを形成し、どの要因が重要であるかを示します。
予備的なデータを調査することにより、過去の販売パターンに影響を与える要因を明らかにし、予測を行います。 この最後の段階は、単なる情報ではなく、新しい商品や手順につながります。 エアコンを購入した顧客の種類、営業担当者がリードを変換できなかった理由、または消費者が当社の製品に不満を持っているかどうかなどの要因を特定し、
一言で言えば、プロセスを繰り返します。
企業のイニシアチブは、その立場を正当化するために、その価値を迅速に確立する必要があります。 データイニシアチブも同様です。 プロジェクトは迅速に終了し、データのクレンジングと強化にかかる時間を節約することで結果を得ることができます。 これはデータ分析プロジェクトの最後のステップであり、データのライフサイクルにとって非常に重要です。
この最初のデータベースプロジェクトを達成するには、戦略が「完全」になることは決してないことを受け入れる必要があります。 見直し、再トレーニングを行い、使用可能で正確な状態を維持するための機能を追加する必要があります。 データアナリストの仕事は決して終わらないので、とても興味をそそられます。
これらすべての段階を経た後、データアナリストは、売り上げが落ちた理由と次に何をすべきかを知ることができました。
結論
データ分析プロジェクトでは、しっかりとした計画と手順を開発することが、プロジェクトを軌道に乗せるための重要なステップです。 このブログでは、データ分析プロジェクトを成功させるためのいくつかの重要な段階について説明しました。 これらの7つのプロセスは、発生する可能性のあるエラーを減らしながら、各プロジェクトを最大限に活用するのに役立ちます。
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