データ分析をする前に、分析結果が得られた後のことを書き出す
はじめてデータ分析に取り組むときには「どうやって分析したらよいのだろう？」と悩むものです。しかし、それ以前にデータ分析の目的を整理することが大切で、分析アプローチの検討よりも難しいこともあります。 例えば、ハイパフォーマーの要因分析というテーマを考えたとき、どのように集計してモデル化するかと考えるよりも、なぜハイパフォーマーの分析をする必要があるのだろうかと考えることが大切になります。もし目的が曖昧なままで分析を進めてしまったら、分析プロセスが迷走するだけでなく、最終的なレポートは何にも活用されないかもしれません。私もそういった経験を何度もしています。 目的が大切というのは当たり前の話に感じられると思いますが、意識していてもストレートに解決できない場合もあります。データアナリストやデータサイエンティストの方でしたら、この問題に直面したことがあるのではないでしょうか。特に、ピープルアナリティクスのような新しい分野ではWhyよりもHowが先行してしまう場合もあるでしょう。コストセンターのKPI作りの難しさも背景にあります。 データ分析プロジェクトの立ち上げ時点で目的が曖昧なとき、デー...
