データメトリクス、メトリクスシステム、ディメンション、タグはいずれもデータ分析における基本的な概念ですが、混同されがちです。これらの概念の違いを理解することで、レポート作成が明確になるだけでなく、問題を分析する際に解決策を見つけやすくなります。本日は、体系的に解説します。 01 データメトリクスとメトリックシステム例えば、身長150cmでとても力持ちの男の子がいます。ここで150cmはデータ指標です。データ指標は通常、客観的な事実を測るために数値を用います。しかし、一つの指標だけでは物事を明確に説明するのは難しいです。「身長1.5メートルの子供ってどんな子？」と疑問に思うかもしれません。そのため、年齢12歳、身長150cmなど、複数の指標が必要になります。物事を説明する指標が増えることで、指標体系が形成されます。 企業では、指標システムには次の 3 つの一般的な形式があります。 1つ目のタイプ：並列アプローチ。これは、従業員のパフォーマンス、サプライヤーのパフォーマンス、新製品の評価など、複数の視点から個人のパフォーマンスを評価する際によく用いられます。評価に関係する指標は互いに独立しており、並列に存在するため、並列アプローチと呼ばれます（下の図を参照）。 2つ目のタイプは、一般論から個別論へのアプローチです。これは、全体が複数の部分から構成されていると説明する際によく用いられます。最も典型的な例は利益内訳です。利益を収益源と費用源に基づいて複数の部分に分割することで、利益の変動理由を分析しやすくなります（下の図を参照）。 合計スコア指標システムを観察する場合:
これにより、問題点を見つけやすくなります。複数の個人を比較する場合にも、この原則に従う必要があります。 3つ目のタイプ：プロセス指向。これは、最初から最後までのプロセスを説明する際によく用いられます。営業においては、営業プロセスの各ステップが漏斗（じょうご）に似ており、顧客を失うことになることから、ファネルモデルと呼ばれることがよくあります。ほとんどの営業プロセスはファネル型です（下の図を参照）。 漏斗型のインジケーターシステムを観察する場合:
これにより、プロセス全体を理解できるようになります。生徒の中には、すぐに細かい部分にとらわれてしまい、混乱してしまう人もいます。 もちろん、プロセスフローはファネルモデルに限定されません。例えば、生産、サービス、アフターサービスといったプロセスも完全なプロセスですが、必ずしも段階的に減少するわけではありません。例えば、生産タスクは完了する必要がありますが、生産工程が増えるにつれて、各工程で新たな原材料、生産コスト、人件費が発生します。この場合、プロセス全体で消費される総コストと時間は段階的に増加します。 データインジケーターシステムを使用すると、ビジネスの状況を詳細に把握できますが、ビジネス行動を促進するには、タグのサポートも必要です。 02 データメトリクスとタグ例えば、身長150cmで、男の子で、とても力持ちの子供がいます。ここで「男の子」はカテゴリディメンションです。カテゴリディメンションは連続した数値ではなく、一般的には個人を区別するために用いられる質的な記述です。 「強い」はラベルです。「ハンサム」も分類の次元ですが、そのビジネス上の意味はより明確であり、人々がどのようなビジネスアクションを取るべきかを考えやすくなります。例えば、ある男の子に「強い」というラベルが付けられていれば、次のクラスの掃除を手伝ってくれる人を探す際の目標ははるかに明確になります。「クラスの強い男の子を全員集めよう！」ビジネス上の意味は明確であり、ラベルはビジネスアクションを促進する役割を果たします。 いくつかのラベルは、データ指標から計算できます。例えば、ある子供が算数の点数が100点満点中98点だったとします。95点以上の点数を取った人は「算数が得意」とみなすというルールを設定できます。つまり、98点を取った子供は「算数が得意」というラベルが付けられます。 次に算数のコンテストがあるとき、「算数が得意な子を選んで参加させましょう」と言えば、その子を直接コンテストに連れて行くことができます。また、学級会で必要な備品を購入する必要があるとき、「算数が得意な子を選んで会計をさせましょう」と言えば、その子を直接連れて行くことができます。このように、ポジティブラベリングは業務の効率化に効果があることが分かります。 データサイエンスの初心者がよく困惑する質問があります。「95点を『数学が得意』と定義するにはどうすればいいのでしょうか？なぜ98点ではダメなのでしょうか？」 指標を用いてタグを計算する場合、一般的に2つのアプローチがあります。1つ目は、ビジネスにおいて慣習的に合意されている方法です。例えば、数学の点数が95点だと誰もが一般的に非常に高いと考えている場合、それがアプローチとなります。結局のところ、タグはビジネスで利用されるものであり、最も重要なのは、人々がタグを有用だと感じていることです。 2つ目のアプローチは、ラベリングの目的に基づいてデータ分析を行うことです。例えば、「数学が得意」とラベリングされた生徒が数学コンテストに出場する場合、「数学が得意」とラベリングされた生徒は、コンテストにおいて平均的な生徒よりも有意に高いスコアを獲得するはずです。したがって、異なるスコアを持つ生徒間のコンテスト結果の違いを観察する実験を設計することで、適切なセグメンテーション基準を見つけることができます（下図参照）。 03 タグ + インジケーターシステム = 高品質なデータ分析分析を行う際、学生は指標をぼんやりと見つめてしまうことがよくあります。「なぜ上がったのか、下がったのか？ 実際には何を意味するのか？」 このような場合は、次のことを試してみてください。 1. 指標システムを構築し、データの詳細を観察します。 2. タグを追加し、影響要因を定量化し、問題の原因を分析します。 比較可能なラベルと分析可能な指標が増えると、結論を導き出しやすくなります。 タグと指標を使うことで、問題をより深く掘り下げることができます。例えば、プロモーションの効果を分析する場合、 1. まず、指標を確認します。どのチャネルのコンバージョン率が高く、どのチャネルが低いでしょうか。 2. 次に、タグを確認します。コンバージョン率の高いチャネルでは、どのようなレベルの素材/製品/割引が使用されましたか? この垂直方向と水平方向の配置により、問題がどこにあるかが簡単にわかります (下の画像を参照)。 タグと指標を用いることで、不適切な比較を特定し、誤った判断を避けることができます。例えば、2つのチームのパフォーマンスが異なる場合、「どちらが優れたパフォーマンスを示したかを基準とし、全員がそこから学ぶべきだ」と単純に言うのは正確ではありません。 1. 両チームの人員構成に違いはありますか? 2. 2 つのチーム間で顧客リソースに違いはありますか? 3. 両チームの販売方法には違いがありますか? この時点で、人材の質、顧客リソース、販売方法にラベルを付け、対応する指標の違いを観察して、より正確な結論を導き出す必要があります (下の図を参照)。 つまり、高品質の分析を行うには、タグとインジケーターのシステムの操作に習熟する必要があります。 |
