ビジネスとアナリストの両方の観点から、データによる過負荷は避けられないものです。 特に、消費者データをかつてないほど高速かつ大量に取得できる、デジタル化が進んだ世界では、無限の量のデータが日々収集されています。 データの過負荷を完全に回避することは不可能です。 しかし、過負荷を回避できるところは、その使い方をスマートにすることです。 それを念頭に置いて、アナリストがデータの過負荷から逃れるための5つのヒントを考えてみました。
明確な目的を設定する
データの分析を考え始める前に、1つの明確な目的を念頭に置くことが重要です。 調べたいことは何なのか」と問いかけ、これが明確に定義され、測定可能であることを確認します。 これは、データを前にしたときに自分自身に問いかけることでも、データの分析を代行する人が事前に明確な目標を設定していることを確認することでもよいでしょう。
これをつぶやく
「データの過多を避けるための最初のステップは明確な目的を定めることです」
目的を述べるとき、例えば「顧客がいつ、Xを購入しますか」というように「および」の使用は避けることです。 これは、2つの目的を1つに偽装することになります。 その代わり、シンプルに、例えば「顧客がXを購入するか」というように、トップレベルの目的を1つにしてください。
Prioritise a Data Source
目的を思いついたので、その答えに最も役立つのはどの情報かを考え始めるとよいでしょう。 特に、どのデータソースが他よりも重要で、最も多くの洞察を得ることができるでしょうか。 目的を考え、データをふるいにかける。 関連性のあるデータだけを残し、残りは削除する。 関連するデータが残っている場合でも、最適なソースを優先的に選びます。 例えば、「顧客は夏休みにいくら使うのか」という目的であれば、オンライン閲覧の習慣やブランドツイートの使用よりも、取引データを選ぶ可能性が高いでしょう。 トランザクションデータは、顧客が費やした金額を正確に教えてくれます。 しかし、他の2つのデータでは、購入の意図やブランドに対する意見を知ることができるだけです。
締め切りを設定する
データを分析するときは、気が散らないようにしましょう。 制限時間を決めて、それを守りましょう。 もし、分析の締め切りを与えられていないなら、自分で決めてください。 もし与えられているなら、与えられたものを早い時期に持ってくること。 データに時間をかけすぎないことで、集中力を失い、目的にそぐわないデータを調査してしまうことを防ぐことができます。 これはプロセスを単純化するのに役立つので、素早い決断をするよう自分を励ます。
Present Data Visually
データを分析した後、あなたの発見は、ほとんどの場合、サイズも圧倒されます。 このような情報を簡素化し、ステークホルダーにわかりやすく提示することは、あなたの責任です。 Esrl UKが英国中の1000人の成人を対象に行った新しい調査では、60%がテキストよりも地図やグラフィックの方が理解しやすいと回答しています。 したがって、グラフ、表、チャートの使用は明らかに一つの方法です。
この統計をつぶやく
“60% of UK adults find charts & graphs easier to understand than text.”
もちろん、これはクライアントの希望とそのテーマによって変わってきます。 例えば、財務担当者は数値データを好むかもしれませんし、マーケティング担当者はより視覚的な図を好むかもしれません。 トピックに関しても、「顧客はXにいくら使っているのか」といった数値的な目的であれば、当然ながら表やグラフが適しています。 一方、「なぜ顧客はXを購入するのか」というオープンな質問であれば、より詳細な説明と応答が必要になります。 結果を報告する前に、聴衆がどの程度詳細な情報を求めているかを尋ね、不必要な情報を盛り込み過ぎないようにしましょう。 彼らの好みが何であるかを知る。
You Might Need More Data
データの優先順位付け、分析、提示をすべて行った後、当初の目的に答えるには十分なデータがないことに気付くかもしれない。 与えられたデータは、別の観点からは価値があるかもしれません。たとえば、顧客が特定の製品をいつ、どれくらいの頻度で購入したかを教えてくれるかもしれません。 しかし、その一方で、お客さまがどのような考えを持ち、どのような行動をとっているのかについては、まだ理解できていないかもしれません。
これらは、データの過負荷を避けるためのいくつかのヒントに過ぎません。 他にもたくさんあるはずです。他のアプローチを思いつくでしょうか。 あなたは現在、データを分析したり発表したりするときに、これらのどれかをすでに使っていますか？
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