ENGLISHデータ分析の仕事いろいろな分野や立場の人の書いたものを読んだり、お話を聞いていると、「データ分析の仕事」はいろいろです。筆者は、仕事でデータ分析に関わって約20年になりますが、筆者自身も、いろいろな形のデータ分析をしたことがあります。頭の中にある情報をデータとして使うこともあります。数字のデータだとしても、目的やゴール、そのためにやることは、いろいろです。いう種類があるのかを、まとめてみました。このページは、筆者のこれまでの記憶を元にしてまとめています。世の中には、このページにはない形のデータ分析の仕事があるかもしれず、もしも、そういったものが今後見つかれば、追加します。文中の「多い・少ない」という表現は、あくまで筆者の経験の範囲の話です。データ分析の準備データ分析の解説では、テーブルデータがある状態から話が始まることが多いです。実務の中でデータ分析をする時は、分析対象のデータがないところからの方が、普通です。データ分析の仕事のスタートデータ分析が誰かに頼まれて始まることは、少ないです。マーケティングなどが本業の人は、自分の本業の中でデータ分析をします。いう場合は、本業を進める流れの中で、データ分析が始まります。その場合、どんなデータ分析をするのかから、自分で考える必要があります。データを作る・測定するデータ分析をする時に、データ分析用のデータが前もって用意されているとは限りません。データベースや、インターネット上のどこかにあるのなら、それを探して使うこともできますが、世の中のどこにもないデータが必要になることもあります。用意できると、データ分析でできることが格段に増えます。測定の中でデータ分析の知識があると、質の良いデータが集められます。図に示している順番は、望ましい順番です。「システムを作る」までには長い道のりがありますが、時と場合によっては、段階を飛ばしてシステムを作り始めることもあります。依頼者のニーズに応じて、データを集計して報告する仕事が、世の中にはあります。いう仕事の場合は、データを自在に抽出したり加工したりすることが、誰かの役に立っています。これだけでも、SQLの知識が必要だったりして、誰でもできるものではないことがあります。分析者の結果の見せ方で意思決定が変わることもありますので、分析者のアイディアが重要になります。有益な情報を見つける仕事データ分析の解説では、「データは宝の山で、宝を見つけるのがデータ分析の仕事」という表現がされることがあります。データ分析で、「これとこれは相関がある。これとこれは相関がない。「有益」とならないことが多いです。「データ分析者は初めて知った事だが、そのデータに普段関わった仕事をしている人にとっては、常識だった。データ分析を専門にする立場で仕事をした人から、よく聞く話です。(筆者にも経験があります。)こういう状況は、データにデータ分析の手法を当てはめて、結果をまとめただけの時によく起きます。した人と、データの集計や可視化の方法をいろいろ知っている人が協力して進めるのが、一番効率的に導き出せるようです。このような進め方をした時には、データを集計して実態をグラフなどで見える形にするだけでも、意味があることがあります。「このパターンは、滅多にないと思っていたけど、意外と多い」などです。データの継続的な活用ではないタスク例えば、データ分析の結果、不良品を発生させてしまう原因がわかったのなら、原因が発生しないようにすれば、解決します。このような場合は、データの継続的な活用を考える必要はないです。実際は、そうした進め方が適切ではない場合もたくさんあります。ページにもありますが、機械学習のモデルを作ることに意味のあるデータ分析は、データ分析全体のケースの中では、少ない方です。データ分析の終わり方ここでは仕事としてのデータ分析なので、終わりは「分析結果を報告」になります。報告の相手は、上司、別の部署、依頼主の企業、等になります。ここにつながって来るものは、様々なルートがあります。それで良いのかどうかは、そのデータ分析の目的次第です。集計されたデータを欲しい人がいるのなら、集計すれば終わりになります。次のアクションの提案をするところまでが「分析結果」なら、そこまで進めて報告です。提案を実行した結果までが、報告に必要なこともあります。2021ECサイトの販売戦略の分析が中心です。簡単なグラフが中心です。ほとんどの内容は、ExcelでもPythonでも似た結果が出せるものです。最後の方にある顔の画像の分類だけが、Pythonでしかできない高度な内容になっています。分類する方法が紹介されています。キャスティング分析、というそうで、ここだけがPythonでないとできない部分です。しがらみのあるような会社でデータ分析の活用を始める時は、最初はコストダウンを目的にすると良い。データ分析をした結果を話す時は、具体的なお金の金額を出すと、わかりやすく、反論されにくい。従来は言葉だけで語られていた内容を、グラフにしてみると、それが本当かどうかや、どの程度起きているのかが議論できるようになる。2022著者が、データ分析の仕事を始めた当初は、データの数字だけを見るような分析だったため、顧客の期待に応える形にならなかったそうです。その経験から、「仮説を立てて、仮説を検証する」という形のデータ分析に行き着いたそうです。2022顧客から「データ分析を使って業務を改善できないか」という依頼を受けたところからスタートになっています。綺麗ではないデータを処理するところからです。売上の集計、顧客の行動分析、物流のルート最適化問題で、データ分析で即戦力になるとしています。それに加えて、画像処理や、自然言語処理も紹介しています。して、新商品の企画をするまでの流れを説明しています。プロセスは、大きく分けて3段階です。・企画立案:仮説検証(アンケート調査)、ビジネスモデル、コンセプトシート、売上予測アンケート以外は、必要なデータをインターネットで検索して集める方法になっています。ネット上の情報は、玉石混交なので、Fact(事実)を表している情報を重視すると良いそうです。数値のデータなどになります。2022ビジネス関係のデータ分析を進める時の、基本的な手順がまとまっています。いろいろな分析手法の簡単な説明はありますが、分析の具体的な内容はありません。データと適した手法の組合せで解説しています。2017LINE社の方の本です。リアルタイム分析にどのようなものがあるのか、といった話にもページを割いています。