定性と定量は越境できない / insight_tokyo02

by ShinU

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定性と定量は越境できないしんゆう＠データ分析とインテリジェンス 2020/05/28 Insight Tokyo ＃2 #InsightTokyo

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• 本日の資料は https://speakerdeck.com/shinu/insight-tokyo02 に公開済み。ブログ・Twitterからもリンクあり • 〇 SNSで話題にすること • × 録画・録音 • アーカイブの公開はありません資料・SNS・写真撮影などについて

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• 定性と定量は何かと比較されたりするが、本来は目的を達成するための方法の違い • 今回は「定性と定量の越境」というテーマ。そこで、そもそも定性と定量の間には境目なんて存在しないのでは、というのが話の主旨（というか結論） • 手法とかではなく、データ分析に取り組むにあたり先に意識しておくべきことの１つ前置き

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• 自己紹介 • ポークカレーを作ろう • データ分析の流れ • ポークカレーとデータ分析の共通点 • 定性と定量との話はどこにでてくるのか • 本題：定性と定量の越境について • 方法を先に考えると起きる事 • 実際の仕事で起きることにどう対応するか • まとめ／宣伝目次

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自己紹介

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• しんゆう（ Twitter : @data_analyst_ ） • ブログ「データ分析とインテリジェンス」を書いてる人 https://analytics-and-intelligence.net/ • フリーランスでデータに関する仕事をあれこれ • 仕事でやりたいこと：意思決定のための情報分析をする人 • 仕事でやってること：データをうまく使えるようにする人自己紹介

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ポークカレーを作ろう

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• 定性や定量の分析を考える上ではデータ分析の流れの全体を捉えておいた方が見通しが良い • いきなりデータ分析の流れを話すとわかりづらいと思う人もいるかもしれない • そこで、ひとまずデータサイエンティストやＵＸリサーチャーという言葉は一切忘れて、ポークカレーを作ろうとしたらどんな流れになるかをまず考えてみて、その後データ分析についても見てみようポークカレーを作ろう

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー • 作りたいのはポークカレー

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• 必要な材料は何かを考えて、集めてくるポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー材料を調達する家にある • 豚肉の場合家にあるならそれを使えばＯＫ

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー材料を調達する家にある • 豚肉の場合無ければ買いに行く買いに行く

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー材料を調達する家にある • 豚肉の場合豚小間が無ければばら肉を代わりに使う買いに行く代替品

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー材料を調達する家にある • 豚肉の場合豚肉が手に入らないならチキンカレーにする買いに行く代替品料理を変更

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー材料を調達する家にある • 食材によっては使わない選択肢もある使わなくても作れる場合もある買いに行く代替品料理を変更使わない

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー材料を調達する家にある • 調達したら食材ごとに下ごしらえ買いに行く代替品料理を変更使わない下ごしらえ切る → 下味をつける → 炒める

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー材料を調達する家にある • 調達したら食材ごとに下ごしらえ買いに行く代替品料理を変更使わない下ごしらえ皮をむく → 切る → 炒める

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー材料を調達する家にある • それぞれをまとめて仕上げる買いに行く代替品料理を変更使わない下ごしらえ切る → 下味をつける → 炒める皮をむく → 切る → 炒める仕上げカレールーを入れる → 煮込む → 味を調整する

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ポークカレーを作る流れ何を作るかポークカレー必要な材料は何か豚肉じゃがいも玉ねぎにんじんカレールー材料を調達する家にある • 盛り付けて完成買いに行く代替品料理を変更使わない下ごしらえ切る → 下味をつける → 炒める皮をむく → 切る → 炒める仕上げカレールーを入れる → 煮込む → 味を調整する提供する盛り付ける

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データ分析の流れ

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか • どれぐらい継続するか、が知りたいとする

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績 • 必要なデータにはいろいろな考えられる利用状況

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを収集する NPS POS 行動観察公開情報アンケート利用状況 • データを収集するにも色々な方法がある

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを収集する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か利用状況 • 集めたデータは処理をして

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを収集する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か洞察それぞれの結果を統合利用状況 • 洞察を行って結論を導き出し

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを収集する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か洞察それぞれの結果を統合伝達するレポート・BI 利用状況 • 最後に何かしらの方法でまとめる

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ポークカレーとデータ分析の共通点

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ポークカレーを作る流れ何を作るか必要な材料は何か材料を調達する • ポークカレーを作る流れだけを見てみるとこうなる下ごしらえ仕上げ提供する

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データ分析の流れ何が知りたいか必要なデータは何かデータを収集する • データ分析の流れを考えてみると同じなことに気づく処理洞察伝達する

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• ポークカレーの作り方とデータ分析の流れをそれぞれ見ると、とても似ている • 何が似ているかというと、最初に目標を決めてそこから材料／データを考え、材料に合わせて方法／手法を決めていく、という流れ • 材料や手法から初めても何かはできるが、それは本当に目的に合ったものになるとは限らない。適当にやって運まかせ、結果的にうまく行ったらよかったね、では仕事にはならないポークカレーとデータ分析の共通点

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定性と定量との話はどこにでてくるのか

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• 全体像を見てもらったが、この中では定性や定量という言葉は出てこなかった • 定性や定量の話はどこにでてくるのか？定性や定量の話はどこにでてくるのか

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを収集する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か洞察それぞれの結果を統合伝達するレポート・BI 利用状況 • この中で定性や定量の話はどこにでてくるのか

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを収集する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か洞察それぞれの結果を統合伝達するレポート・BI 利用状況 • 「定性や定量の違い」は「方法の違い」

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを収集する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か洞察それぞれの結果を統合伝達するレポート・BI 利用状況 • 何が知りたいか、必要なデータは何かが先にある

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを収集する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か洞察それぞれの結果を統合伝達するレポート・BI 利用状況 • どうやるかを考えるのは目的に準ずる

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データ分析の流れ何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを収集する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か処理それぞれの結果を統合伝達するレポート・BI 利用状況 • 方法から目的を考えるのは順番が違う

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方法を先に考えると起きる事

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方法を先に考えると起きる事何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを調達する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か処理それぞれの結果を統合伝達するレポート・BI 利用状況 • 途中からだと解くべき問題につながらないかもしれない

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何が知りたいかアプリの利用者はどれぐらい継続するか必要なデータは何か満足度調査競合市場購買実績データを調達する NPS POS 行動観察公開情報アンケート処理整理 → 集計 → グラフ何が売れているか・併売は何か処理それぞれの結果を統合伝達するレポート・BI 利用状況 • 目的に繋がらないと分析した気になるが何も解決しない方法を先に考えると起きる事

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• 方法から入ると「どうやるか」だけ考えてしまったり目的を置き去りにして自分のやりたい方法にこだわりがち • 方法とは、定性や定量といった手法の区別だけでなく、今あるデータとか、導入済みのツールとか、新しく勉強した手法とかも同じ • 常に目的は何かを意識する必要がある方法を先に考えると起きる事

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• 特に近年、データサイエンスやＵＸリサーチのような特定の職種や手法が良く聞こえてくる • その影響で手法から入った人にはそれぞれの領域がまったく違うように見えているのかもしれないが、そうではない • 自分ができる、やりたい方法に固執するのは避ける方法を先に考えると起きる事

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本題：定性と定量の越境について

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• 言いたいことは、定性も定量も「何が知りたいのか」という目的を達成するための方法あるいは手段であり、境目は存在しない定性と定量の越境について

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• 言いたいことは、定性も定量も「何が知りたいのか」という目的を達成するための方法あるいは手段であり、境目は存在しない • 存在しない境目は超えられない定性と定量の越境について

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• 言いたいことは、定性も定量も「何が知りたいのか」という目的を達成するための方法あるいは手段であり、境目は存在しない • 存在しない境目は超えられない • 定性と定量は越境できない定性と定量の越境について

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実際の仕事で起きることにどう対応するか

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• 考え方についてはここまでで話した • とはいえ考え方だけでは実際の仕事で起きることには対応できない • こんな場合にはこうしたらいいのでは、というのを２つ簡単にだが触れてみる実際の仕事で起きることにどう対応するか

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• 定性と定量それぞれの領域はまた様々な分野で構成される • １人であらゆる分析をやるのは当然無理だし必要ない • なのでどこかに軸足を置きつつ＋その周辺に広げていくことになる • それは複数の領域の分析かもしれないし、分析とマーケティングなどかもしれない • どこかに特化するならよほどの専門知識を持っているかつそれが許される環境でないと厳しいのでは全部はできないのでどれをどれだけやるか

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• 良い方法があるのに自分のできる／やりたいことと違う場合はどうするか • 自分がどうこうではなく良い方法があるならその方法を選択する • 良い方法を自分ができないならできる人に任せる方が良いし、そういう人がいないのなら自分でやるか、別の目的に切り替えることも検討する • とにかく自分ができる／やりたいことを前提にしない良い方法と自分のできる／やりたいことが違う場合

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まとめ

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• 目的を達成するために一番良い方法を選ぶべきで、定性や定量を最初から分けて考える必要は無い • 自分ができる／やりたいことを優先してはいけない • とはいえ全部１人ではできはないので、みんなでうまいこと分担していこうまとめ

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宣伝

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• エンジニアとアナリストの間でビジネスサイド向けにデータを抽出したり、使いやすくしたりする役割について考える『データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会』を主催 • 次回第４回は６／９（火）オンライン開催 • TwitterやCompassの「データ分析とインテリジェンス」というグループから登録できます #前向きデータ整備人

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• データ分析やその周辺にまつわるイベントを開催中 • データ分析の実務能力向上を目的とした新しいイベントも企画中 • Compassで「データ分析とインテリジェンス」というグループがあるので興味があれば登録しておくと新しいイベントの登録や募集開始時に連絡がいきます https://analytics-and-intelligence.connpass.com/ ・ Compassグループ

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ご清聴ありがとうございましたしんゆう＠データ分析とインテリジェンス https://analytics-and-intelligence.net/ Twitter：@data_analyst_