データ分析で課題解決する手順を解説します

「データ分析を使った課題解決の5ステップ」を紹介します。データ分析プロジェクトの成功に必要なことを紹介しますので、ぜひお読みください。ここでは、「データ分析は前処理が8割」と言われるほど作業工程の大部分を占める、データの準備段階までを詳しく見ていきます。

データ分析で課題を解決する手順

多くの方のお悩みとして、いざデータ分析に取り組もうとしてもやり方に自信がない、というお声をよく伺います。そこで、本シリーズではデータ分析で課題を解決する手順について解説していきたいと思います。
データ分析を利用し課題を解決したい場合、以下の5つのステップを辿ることになります。
　①　目的を明確にする
　②　データを準備する
　③　データを分析する
　④　③の要因を分析する
　⑤　実行・結果を評価する
こういったフローを1度ではなく、何度も繰り返していきます。シリーズ第1回では「ステップ①　目的を明確にする」についてご説明します。

ステップ①　目的を明確にする

データの分析で最も大切なことであり、最初のステップとなるのが、「何をしたいのか？」を決めることです。 データ分析をする目的が曖昧なまま初めてしまうと、何をしたらいいのかわからなくなってしまったり、せっかく出した分析結果をうまく活用できなかったりします。
こういった事態を防ぐために、まずは自社の状況を確認し、課題を見つけることが重要です。

自社が持つ課題から目的を明確に見据え、それに向かってデータ分析を始めることで、仮説を立証するために必要な分析の手法が定まってくるでしょう。
次号ではステップ②についてご紹介予定です。

ステップ②　データを準備する

データ分析をするにあたり、まず必要となるデータを準備します。具体的には、

• 社内外にあるデータを集める
• 集めたデータを使いやすいように加工する
• 加工したデータの品質を高める

などの作業を行います。足りないデータを集めるような仕組み作りもこのステップに該当します。
データを準備する方法としてよく挙げられるのが、Excelの活用です。身近なツールで導入しやすく、データ加工のための基本的な機能が備わっています。
一方で分析を繰り返し行っていく中で必要なデータ量が増えていったり、都度手作業でデータを使いやすい形に加工する作業が負担になってくることがあります。またデータ分析に関わる人材が多い場合は、ルールの明確化など気にしなければならない点も増えてきます。

このようにデータが蓄積されていくと、Excelでのデータクレンジング作業が追いつかなくなります。

データ連携やクレンジング処理におすすめのQlik Talend

そういった際は、活用しやすい形でデータを収集・加工できるETLツールの導入をぜひご検討ください。

優れたETL機能をもつデータ統合プラットフォーム「Qlik Talend」なら、数多くのコンポーネントが用意されているので、外部からのデータ取得が容易になり担当者の負担軽減を図ることができます。分かりやすいGUIで作業の効率化も期待できます。
また、自動的にクレンジング処理を行うため、データの品質が向上します。これまで品質を高めるためにデータのチェックを行っていた時間をより有意義な作業に充てることができます。

課題に応じてオススメのエディションをお知らせすることができますので、興味があれば是非一度ご連絡ください。