Introduction

データ分析では、データを使用して質問に回答するための適切なアプローチが選択されています。 これは既に本能的に行っています。毎月の支出が多い場合は、カテゴリの内訳を確認し、理由を調査し、傾向を予測し、何を変更するかを決定します。 職場でも同じ考え方が当てはまりますが、間違ったアプローチを選択すると、正しく見えるが間違った質問に答える出力が生成されます。

アウトドア用品小売業者である Tailwind Traders 社では、営業担当副社長が過去 1 年間の数値を確認し、すべてのチャネルでキャンペーンを実施しているにもかかわらず、総売上が伸びなかったことに気付きます。 彼女の質問には、それぞれ異なる分析アプローチが必要です。

• チャネルと製品全体の売上はどうなりましたか?
• 一部の製品やチャネルが他の製品よりも優れたのはなぜですか?
• 現在の収益傾向が続くと、次に何が起こりますか?
• 収益と利益のバランスを取るために価格について何をすべきですか?

カテゴリ別に分割せずに合計支出を確認しても、コストが増加した理由は示されません。 VPが何が結果を引き起こしているのかを理解する必要があるときに売上傾向レポートを提供するのと同じように、データは残りますが、回答はありません。

このモジュールでは、さまざまな種類の分析、データ チームのさまざまなロール、およびデータ アナリストのワークフローについて説明します。 最後に、組織内のさまざまな分析アプローチを適用する方法を理解する必要があります。