データ分析ライフサイクルの解説

生データだけでは価値はほとんどありません。ビジネスインテリジェンスを生み出すには、データを精製し、分析する必要があります。構造化されたプロセスに従うことで、正しい課題を解決できるようになります。

データ分析ライフサイクルは、以下の6つのフェーズで構成されています。

• ビジネス理解 • データ収集 • データ準備 • データ分析 • データ可視化 • デプロイとモニタリング

フェーズ1：ビジネス理解 まずは問題から始めましょう。達成したい目標が明確になるまで、データには触れないでください。「どのような問題を解決しようとしているのか？」「成功をどのように測定するのか？」と問いかけましょう。

フェーズ2：データ収集 CRMシステム、データベース、ウェブサイトから情報を収集します。例えば、Eコマースサイトの場合、顧客ID、製品カテゴリ、セッション時間などが必要になります。

フェーズ3：データ準備 データ専門家は、時間の大部分をこの工程に費やします。データのクリーニング、変換、標準化を行わなければなりません。結果の信頼性を確保するために、重複を削除し、エラーを修正します。

フェーズ4：データ分析 この段階ではパターンを見つけ出します。

  • 記述的分析（Descriptive）：何が起きたのか？
  • 診断的分析（Diagnostic）：なぜ起きたのか？
  • 予測的分析（Predictive）：何が起きるのか？
  • 処方的分析（Prescriptive）：何をすべきか？

例：モバイルユーザーのカート放棄率がデスクトップユーザーよりも高い場合、分析によってモバイルのチェックアウトプロセスが遅いことが判明します。

フェーズ5：データ可視化 意思決定者には、明確なビジュアルが必要です。Power BI、Tableau、Pythonなどのツールを使用して、複雑な数値をストーリーへと変換しましょう。これにより、ステークホルダーが迅速な意思決定を行えるようになります。

フェーズ6：デプロイとモニタリング 得られたインサイトを実行に移します。チェックアウトページが遅いことが判明したら、それを修正します。変更によって収益が向上しているか、結果をモニタリングします。

現代のチームは、このライフサイクルにAIを組み込んでいます。AIは欠損値の特定、顧客離脱の予測、レポート作成の自動化などに役立ちます。

プロジェクトを成功させるには、クリーンなデータと明確なビジネス目標が必要です。工程を飛ばすと、誤った結論に至る可能性があります。

出典: https://dev.to/raju_ashokit_8ce772fb366a/data-analytics-lifecycle-explained-with-real-examples-3gek

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