データ分析の真の核心は、膨大なデータからいかにして価値ある結論を引き出すかにあります。この記事では、分析目標を明確にし、ビジネス認識を高め、継続的な学習と振り返りを行うことで、データ分析から結論を導き出す能力を向上させるお手伝いをします。さあ、見ていきましょう！

友人が私に質問しました。 「データ分析から結論を導き出す能力を向上させるにはどうすればよいですか？」

データ分析とは、単にデータを積み上げ、グラフを描き、レポートを作成するだけではありません。データ分析の真の核心は、膨大なデータからいかにして価値ある結論を引き出すかにあります。

そこで今日は、データ分析から結論を導き出す能力を向上させるのに役立つ 3 つの方法を皆さんに紹介したいと思います。

I. 分析の目的を定義する

まず、データ分析の目的を明確にする必要があります。

データ分析の目的は何でしょうか？それは現実世界の問題を解決することです。この目的に基づいて分析を行わなければ、何らかの結論を導き出すことはできるかもしれませんが、その結論は何の役に立つのでしょうか？

たとえ問題の目的自体が間違っていて、ビジネスパーソンがあなたの分析を利用して責任を転嫁したい場合であっても、このような要求はあなたのエネルギーを奪い、結論は役に立たないため、当然改善することはできません。

では、分析の目的をどのように決定すればよいのでしょうか?

データ分析を始める前に、解決しようとしている問題を理解する必要があります。具体的には、以下の側面から問題を特定することができます。

ビジネス背景：ビジネス分析の目的は何でしょうか？ビジネスの発展状況を把握し、データ分析の価値を明らかにすることです。

ユーザーのニーズ: ユーザーは何を望んでいるのか? ユーザーのニーズを理解することは、データ分析のエントリ ポイントを見つける鍵となります。

データの特性：今何ができるでしょうか？データの特性を理解して、データ分析の方法と手法を決定します。

データ分析スキルの向上がなかなか進まないのは、多くの場合、分析の目的を理解していないからです。分析の意義を理解しなければ、スキルを積み重ねたり向上させたりすることはできません。

目標指向的な思考は、データ アナリストにとって最も重要な考え方の 1 つであり、この習慣を条件反射として養うことが不可欠です。

私のことをよく知る人なら、誰かが私に質問した場合、私の最初の返事が大抵同じであることを知っています。「あなたの目標は何ですか？」

II. ビジネス意識の向上

2番目の方法は、ビジネス認知度を高めることです。

データ分析能力の重要な指標は、データを活用してビジネスにとって価値のある判断を下せるかどうかです。

ビジネスを理解していない場合、数字、つまり純粋な数字ゲームについてしか話すことができず、得られる結論は、コンバージョン率が低すぎるので増やす必要がある、または、GMV の進捗が目標に遅れているため 1,000 万増やす必要がある、のいずれかになります。

このような結論は実際の実施からは程遠いものです。

もうひとつの可能性は、彼らがビジネスを理解しておらず、完全に間違った結論を導き出していることです。

例えば、データアナリストは、特定のチャネルのコンバージョン率が非常に高い場合、そのチャネルへの支出を増やすことを推奨するかもしれません。しかし、実際には、そのチャネルは非常にニッチで、すでにピークに達している可能性があります。あるいは、アナリストは過去のデータに基づいて将来の売上を予測し、季節性の影響を全く考慮せずに、全く不正確な計算結果を出す可能性があります。

では、ビジネス感覚をどのように向上させればよいのでしょうか?

業界を深く理解する: 業界の発展の歴史、競争環境、市場規模などを理解することで、ビジネスの全体像を把握するのに役立ちます。

ユーザーのニーズに焦点を当てる: ユーザーのニーズの変化に注意を払い、ユーザーの悩みや要件を理解することで、データ分析のエントリ ポイントを見つけることができます。

競合他社の研究: 競合他社の長所と短所を研究し、その戦略と動向を理解することは、的を絞った結論を導き出すのに役立ちます。

データ アナリストは通常​​、ビジネス業務に直接関与することはなく、ビジネス センス自体もかなり抽象的であるため、ビジネス センスを養うことは困難です。

ビジネス知識をさらに深めることをお勧めします。実践と理論的な指導を組み合わせた方が、実践から独自にまとめるよりも効果的です。

III. 継続的な学習と反省

データ分析から結論を導き出す能力を向上させる3つ目の方法は、継続的な学習と改善です。データ分析は反復的なプロセスであり、能力を高めるためには、常に新しい知識、スキル、手法を学習する必要があります。

学習能力は、職場において個人を差別化するコアコンピテンシーです。以下の学習方法が推奨されます。

1. 体系的な学習

今日、プロフェッショナルには断片的な学習が推奨されていますが、それでは基礎的な知識しか習得できません。スキルやツールを断片的に学習しても問題ありません。学んだことはすぐに応用できます。

しかし、データアナリストに求められる深い思考力は、学習後に情報を消化するのに十分な時間を必要とするため、体系的な学習がさらに重要になります。

したがって、知識体系をより深く理解できるように、体系的なコースや学習リソースを選択することをお勧めします。

2. メモを取る

学習プロセス中にメモを取る習慣を身につけましょう。

この習慣は学生だけが習得すべきスキルのように思えるかもしれませんが、誰もがメモを取る習慣を身につけることを強くお勧めします。それに、最近は電子メモが非常に便利で、音声入力も可能です。

データアナリストに求められるスキルは非常に多岐にわたり、統計、ツール、方法論、テクニック、思考、ビジネスなど、様々な分野の知識を網羅しています。メモがなければ、すべてを記憶するのは困難です。

私は問題に遭遇した後で、その問題を解決するために必要な知識についてよく考え、以前書いた対応するメモを読み返します。

3. 死後検査

考えずに学ぶのは無駄であり、学ばずに考えるのは危険です。私たちは日々の仕事の中で、どうすればうまく仕事をこなせるかばかり考えがちです。これはよく「頭を下げて荷車を引いている」と言われる行為です。しかし、一生懸命働くだけでなく、上を見上げて自分がどこに向かっているのかを見据えることも必要です。いくつかの事例を分析した後、これらの経験を速やかに要約し、これまでに学んだ知識と組み合わせることで、自分自身の洞察を引き出すべきです。

4. 他者とのコミュニケーション

業界のネットワーキングイベントに積極的に参加し、同僚と経験や洞察を共有しましょう。これは知識を広げるだけでなく、人間関係を築き、コミュニケーションスキルを向上させるのに役立ちます。私はこれまで何度かオフラインの集まりに参加しましたが、様々な業界、役職、レベルの人たちから得た視点から、データアナリストの役割の特性と価値について多くの新たな洞察を得ることができました。

IV. 要約

要約すると、データ分析から結論を導き出す能力を向上させるには、分析目標の定義、ビジネス感覚の向上、継続的な学習と反映という 3 つのことを行う必要があります。

最後に、これら3つのポイントを達成するのが難しいと感じることもあるでしょう。これは、上司がタスクを割り当てる際に背景や要件を一切説明せず、あなたを単なるデータ収集ツールとしか見なしておらず、仕事量は少なく、じっくり考える時間も与えられていないためです。このような状況は、解決が非常に困難です。

データ アナリストは環境を非常に厳選します。良い環境は開発の好循環を促進しますが、悪い環境は悪循環につながります。

このような状況では、環境を変えるのはかなり難しいでしょう。もし給料が良ければ、今の環境で何とかやっていけるかもしれません。しかし、もし今の職場が既に理想とかけ離れているなら、転職など考える必要はありません。あまりにも困難です。より良い、新しい環境を探してみるのも良いでしょう。

著者: ジェイソン

出典：WeChat公式アカウント「Sanyuanfangcha（ID：sanyuanfangcha）」