本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1）
目次
データ分析に近道はない！！ 最初の一歩は基本的な分析から始めよう
データ分析業務を長く行っているとデータ分析の要領を得て、最初から鋭い切り口でデータ分析を行ってしまいがちです。「”当たり前の分析”だから誰でも分析しなくても分かる」から分析をしなくても良い訳ではありません。今回は、”当たり前の分析”の重要性についてご紹介したいと思います。
当たり前の分析結果はデータと分析方法の正しさを証明できる
新規で分析するデータは、毎回、一定のデータ構造とは限りません。また、他社(他者)からデータ受領を行ってデータ分析を行っている場合は、受取っているデータが、こちらが意図しているデータと必ず同じものとは限りません。このように曖昧な事が残った状態でデータ分析を行ってしまうと、あとで分析結果が合わなくなってしまう事があります。
例えば、小売店のPOSデータ分析で毎日の売上推移を出した場合、毎日計上している売上合計と同じになる必要があります。もし、分析結果の売上合計が少ない場合、POSデータの全量で分析していない場合があります。逆に分析結果の売上合計が多い場合、値引きや割引などが考慮されていない場合があります。このように当たり前の分析から始めることで、分析方法の確認とミスの推測が分析の初期段階で気付くことができます。
当たり前の分析結果は深掘りの指標になる
データ分析を進めていくうえで、データの特異点を探し当て深掘りしていく事が重要となり、データ分析者の腕の見せ所でもあり、楽しみでもあります。そのため、データ分析者は、当たり前の分析を行わず、推測だけでデータ分析の深掘りに飛びついてしまい、あとで深掘りした分析結果が意味のないものだと気付かされることがあります。
例えば、小売店のPOSデータ分析で特売品の売上分析を行う場合、店舗全体の売上に占める特売品の売上の比率が分からなければ、特売品が意味のある分析対象か分かりません。このように深掘りしている内容が、妥当か的外れなのかは、当たり前の分析と比較しないと判断できない場合があります。
当たり前の分析を行ってデータの全体像を捉えることが重要
“当たり前の分析”は、非常に単調で分析結果として面白みに欠けます。分析依頼者から見れば「そんな分析しなくても分かっている」と言われることもあると思います。しかし、分析依頼者から見れば不要な分析結果でも、データ分析社から見れば分析の基準となる分析結果になります。当たり前の分析を行うことで、分析の土台をしっかり固め、これからデータを深掘って行っても絶対に倒れないようにしなくてはいけません。
