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測定できなければ成長できないとはよく言います。データ分析は、企業の商業価値を向上させる上で重要な役割を果たします。職場では、日常業務のニーズに対応するために、体系的で科学的な、ビジネスに準拠した一連のデータ分析の知識を習得する必要があります。
データ分析は、作業を導くための貴重な情報を導き出すためにデータを収集、処理、分析するプロセスです。ビジネスの進捗と変化を理解し、問題を特定し、作業の方向性を導き、作業の効率を測定するのに役立ちます。
企業の発展にとってデータ分析の重要性はますます高まっており、90%以上の企業がデータを活用している、または活用する予定です。同時に、データ分析は、問題を分析し解決するための有効な手段として、マーケティング、人事、コンサルティング、投資など、さまざまな立場の専門家にとって不可欠なコアコンピテンシーとなります。
職場の新参者にとって、データ分析機能の恩恵により、より早く仕事を見つけ、高い給与を得ることができます。また、現場の専門家は、専門分野について詳細な調査を行い、あらゆる意思決定の基礎となるデータを迅速に確立することができます。中小企業の管理者にとって、正確なデータをマスターすることで、ビジネス/プロジェクトのメリットが確実に得られ、データを活用してビジネスの洞察を行い、機会を迅速に特定する上級リーダーの意思決定に大きな影響を与えることができます。
データ分析は多くの業界や職種でも必要な能力です。たとえば、インターネット業界では日常的なユーザー行動分析、トラフィック指標分析、広告分析、電子商取引/小売業などで日常的に使用されています。売上監視、商品選択、店舗展開、プロモーション活動、人事・財務は指標の構築、効率化、ビジネスの本質、広告・マーケティングの判断などに利用されることが多い。 - 時間コスト管理、ソーシャルリスニングなど
データ分析の価値は、普通の社会人を非凡にする重要な能力であるため、誰もがデータ分析能力を備えている必要があります。
データ分析のアイデアを得るには、まず一般的な分析手法を習得する必要があります。これらの一般的に使用される方法を理解すると、データ分析のアイデアが自然に浮かぶようになります。
1. 一般的に使用されるデータ分析手法
一般的に使用されるデータ分析方法は何ですか?ビジネスシナリオにおける分析の目的に応じて、異なる分析手法が使用されます。
上記の一般的に使用される分析方法では満足できない場合は、より包括的なデータ モデルの補足を次に示します。
2. 学ぶべき35のデータ分析モデル
一般的に使用されるデータ分析モデルは、次の 3 つのカテゴリに分類されます。
1) 純粋な理論。データとは何の関係もありません。たとえば、SWOT、PEST などです。このモデルは厳密にはデータ分析の実行に役立つ思考方法です。
2) 指標計算に基づくモデル。例えば、ファネル法、AARRR、マトリックスモデル、デュポン分析などはデータ分析業務で最もよく使われており、企業のKPIに直結する企業の経営分析やデータシステムなどでよく使われています。 .;
3) アルゴリズムベースのモデル。アルゴリズムモデルには、時系列などの単純なものから、機械学習、回帰、クラスタリングなどがあります。
図にまとめた 35 の学習すべきデータ分析モデルには、最初の 2 つのモデル、つまり純粋に理論的なモデルと指標計算に基づくモデルが含まれており、誰もが思考方法と分析方法の両方を提供します。
データ分析の具体的なプロセスでは、データ分析の目的を達成するために専門的な分析知識とツールを習得する必要があります。
1. データ分析の基礎知識
データ分析の実際の操作では、データ分析の基本的な知識も理解して習得する必要があります。この図は、統計的予備知識、分析言語とツール、アルゴリズムの原則の 3 つの側面から構成されています。
2. データ分析とマイニング
データマイニングとは何ですか?データマイニングは、人々が事前に知らない大量の不完全、ノイズ、ファジー、ランダムなデータから潜在的に有用な情報や知識を抽出するプロセスです。
データマイニングの焦点は、未知のパターンや規則性を見つけることです。最も有名なケースの 1 つは、「ビールとおむつの物語」です。
アメリカの赤ちゃんのいる家庭では、若い父親がおむつを買いにスーパーに行くときに自分用にビールを買うことが多く、一見関係のないビールとおむつが同じ買い物かごに入っているという現象が起きています。この現象を発見したスーパーマーケットは、若い父親がこれら 2 つの商品をすぐに見つけて買い物を完了できるように、ビールとオムツを店内の同じエリアに配置しようとしました。
このストーリーはデータマイニングの結果によって裏付けられたため、より多くの売上を生み出しました。
3. Excel でよく使用される数式
Excel は仕事でよく使用されるツールであり、データ処理の効率を向上させるだけでなく、データ分析を単純かつ効率的に行うことができ、退屈で繰り返しの作業から解放されます。そこから解放されます。
4. Excel ピボット テーブル
Excel で最も一般的に使用されるデータ分析はピボット テーブルです。これは、さまざまな詳細なデータ テーブルを迅速に分類して集計することができるデータ分析ツールです。基本的に、一次および単純なデータ分析のニーズを満たすことができ、簡単です。リーダーに報告するときは、ピボット テーブルをうまく使用すると、より詳細で正確な表現を作成できます。
5. 共通データ指標
すべてのデータが指標と呼ばれるわけではありません。ビジネスにとって参考となるデータのみが指標と呼ばれます。
優れたデータ指標は、ビジネス行動を変え、ユーザーを維持し、口コミを広め、ブランドを最大化することで、ポジティブなブランドイメージを確立し、より多くの収益を生み出すことができます。優れたデータ指標は、製品ビジネスラインの開発段階の指針を提供する必要があります。
一般的なデータ指標には、製品の全体的な状況を反映する総合指標、ユーザーの行動を反映するプロセス指標、特定のビジネス状況を反映するビジネス指標の 3 つがあります。業界ごとに注目するデータの状況が異なり、データを取得する方法は数多くあります。この図から答えを見つけることができます。
イベント計画、製品の成長、または製品の最適化の意思決定のいずれであっても、有能な職場担当者は、包括的な専門スキルと手法に注意を払うだけでなく、データ思考を使用してビジネス全体を分析する能力も備えている必要があります。
もしかしたらこれまでデータ能力の育成に意識を向けたことがなかったかもしれませんが、これからはもっと会社に触れ、もっと理解して、もっと実践して、もっと分析することで達成感がどんどん湧いてくると思います。 、データの力を体験してください。
データ分析に関する内容です。上記のデータ分析ケースはすべてProcessOnを使用して描画されます。
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