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問題解決のためのデータ分析

 問題解決のためのデータ分析

データ分析に関して、日頃勉強した内容をスライドに簡単にまとめてみました。
スライドでは、データ分析とはどの様な概念で、どの様な場合に、どの様なプロセスで実施されるのか、ケーススタディも交え説明しています。
あくまでも個人の考えによる資料なので、間違いや別の考え方もあると思います。
お気づきのことやこういう考え方もあるのではないか等、アドバイス貰えると嬉しいです。

Transcript

  1. 3.データ分析の6つのステップ データ分析のテンプレートとして様々なケースに適用できる ASK (問いかけ) 問題に対する、関係者への問いかけを行うことで、要因考察・課題仮説を抽出する Prepear (準備) 得られた考察や仮説をもとに、検証に必要となるデータを収集する Process (処理)

    円滑なデータ分析のために、データの前処理を行なう Analytics (分析) データのパターンや関係性等を分析することで考察の検証を行なう 検証を通して課題を定義する。 Share (共有) 分析結果を関係者に理解してもらう Act (行動) 課題に則した対応策を実行する 1 2 3 4 5 6
  2. 4.データ分析のケーススタディ(データ分析プロセス) ① ASK 1-1 特定の苦手科目があるのか、全体的に点数をあげる必要があるのか 1-2 上位者に対して勉強時間は多いのか少ないのか 1-3 上位者は塾に行っているのかどうか 等 ②

    Prepear 2-1. 過去3回にわたり、マサト及び成績上位者の各科目の点数を情報収集する 2-2. マサト及び成績上位者の各科目の平均勉強時間をヒアリングする 2-3. マサト及び成績上位者の塾通いの有無をヒアリングする ③ Process 3-1. 情報収集の結果をエクセルファイルに転記する 3-2. 表記の揺れの修正やデータ型の変換を行い、データ分析の行いやすいフォーマットに処理する 3-3. フォーマット後は誤って変更しないようにロックをかける ④ Analytics 4-1. 5科目中4科目は既に1位の成績をとっており、国語の点数が全体を引き下げていた 4-2. トータルの勉強時間は上位者よりも 1h/日少なく、国語の勉強時間は特に低かった(平均の 50%以下) 4-3. マサト含め他成績上位者も塾には通っていない   ※ 課題(What to do):国語の点数を ◦◦点あげること ⑤ Share 5-1. 分析結果をマサトに共有する ⑥ Act 6-1. マサトには、一日あたりの国語の勉強時間を増やしてもらう