Googleデータアナリティクス：データアナリストの5つのスキル

# はじめに

本記事は、Googleデータアナリティクスのプロフェッショナル認定証のプログラムより、参照させて頂いています。興味を持った方は、是非受講してみてください。

https://www.coursera.org/professional-certificates/data-analytics-japanese

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# 分析能力

***<font color="MediumVioletRed">『分析能力とは、事実を基に課題を解決することに関連する 資質や特性のこと』</font>***

分析能力にはさまざまな側面がありますが ここでは重要な 5 つのポイントに 絞って説明します。 

分析能力とは、

- 好奇心
- コンテキストの理解
- 技術的思考
- データ設計
- データ戦略

のことです。 

### <font color="MediumBlue">好奇心</font>

好奇心とは、 何かを学びたいと思う気持ちのことです。 好奇心旺盛な人は、たいてい新しい 挑戦や経験を求めます。 それが知識へとつながっていきます。 

### <font color="MediumBlue">コンテキストの理解</font>

コンテキストとは何かが存在したり、 起こったりする状態、状況のことです。 これは構造であったり、 環境であったりします。 

コンテキストを理解する簡単な方法は、 5 まで数えることです。 1、2、3、4、5。 これらの数字はすべて、1 から 5 までの コンテキストの中に存在しています。 
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では、もしあなたの友人が 1、2、4、5、3 と 言ったらどうでしょうか？ その場合、 3 はコンテキストから外れています。 実に簡単ですね。 でも、少し厄介な点があります。 それは、注意しないと 3 がコンテキストから 外れていることに 気づかない可能性が高いことです。 だからこそ、耳を傾け、 全体像を理解しようとすることが重要なのです。 日常生活でも、常に物事を コンテキストに当てはめて考えてみましょう。 

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- たとえば、食料品のリストです。 小麦粉、砂糖、イーストといった 品目をグループ化することは、 食料品をコンテキストに 置き換えることになります。 これによって、 食料品店のパン売り場で 費やす時間を節約できます。 

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- トランプをシャッフルしているときに、 ジョーカーが混ざっていることに 気づくことがありますよね？ ジョーカーを使わないゲームをする場合、 ジョーカーを識別するということこそが、 それがコンテキストから外れていることを 理解していることを意味します。 ジョーカーを取り除けば、 そのゲームを楽しめる可能性は ぐっと高まるでしょう。 

### <font color="MediumBlue">技術的思考</font>

技術的思考とは、 物事をより小さなステップや断片に分割し、 それらを順序立てて、論理的に処理する力です。 

- たとえば、皆さんは請求書の支払いで その支払い手順をより小さなプロセスに 分割しているはずです。 
- たとえば、請求書を 支払期日順に並べて、 次に、請求書を合計して、 その合計を、 銀行口座の残高と照らし合わせれば、 今すぐ支払うべきか、 それとも次の給料日まで 待ったほうがいいのか、 判断しやすくなりますね。 
- そして最終的に、支払います。 

請求書の支払いなど、 一見ひとつのタスクに見えるものを、 より小さなステップに分割して 順序立ててプロセスを進めることこそが、 技術的思考が活きるときです。 

### <font color="MediumBlue">データ設計</font>

データ設計は、情報を整理する方法です。 データ アナリストは、 設計には通常、 実際のデータベースを用いますが、 その能力を日常生活でも 簡単に応用することができます。 

- たとえば、電話番号を 整理する方法を考えてみてください。 これもデータ設計の一種です。 皆さんは、連絡先に氏ではなく 名でリストに登録したり 氏名の代わりにメールアドレスで 登録しているかもしれません。 その目的は、連絡先にすばやく 簡単に電話をかけたり、 テキスト メッセージを送信するために 明確で合理的なリストを 設計することにほかなりません。 


### <font color="MediumBlue">データ戦略</font>

データ戦略とは、データ分析に使用する 人、プロセス、ツールを管理することです。 詳細に見ていきましょう。 データ戦略とは、皆さんが取り組む 課題のソリューションを見つけるために 適切なデータの使い方を周知し、 人を管理することです。 プロセスとして、解決策への 道筋が明確であり、 辿れるものであるかを確認し、 ツールとして、 その仕事に適した技術が 使われているかを確認するのです。 

さて、日常生活での例で データ戦略があてはまるものがあるかと 疑問に思われるかもしれません。 ありますよ。 芝刈りを想像してみてください。 

- 最初の手順として、 芝刈り機の取扱説明書を読みますね。 これは関係者、この例では皆さんが、 利用可能なデータの使い方を 確認することと同じです。 取扱説明書には、保護メガネと つま先がある靴を履くようにと 指示が記載されているかもしれませんね。 

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- 次は、プロセスと道筋を明確にし、 辿れるようにします。 そのためには、皆さんは芝生の上を歩いて、 邪魔になる大きな棒や石を 拾い集めるでしょうね。 

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- 最後に、安全に芝を刈るために、 ツールである芝刈り機を点検して ガソリンやオイルは十分か、 芝を安全に刈れる状態であるかを 確認します。 

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# 5つのスキルがデータ主導の意思決定にどのように最大限寄与するか？

***<font color="MediumVioletRed">『データ主導の意思決定とは、 事実に基づきビジネス戦略を 導くこと』</font>***

企業において、 データ主導の意思決定は、 さまざまな形で結果を改善します。 
- 酪農家がアイスクリームの 製造と販売を始めようとしたとします。 酪農家は、購入者の好みの フレーバーを推測することもできますが、 もっとよい方法があります。 アンケートをとって、 どのフレーバーが好きか聞いてみるのです。 こうして酪農家は喜ばれるアイスクリームの フレーバーを選定するためのデータを 得ることができます。 
- ある会社の社長が、 社員が最も重視する福利厚生について 知りたいと思っているとします。 人事部長はカジュアルな服装規定だと言い、 社長は、なぜそう思うのかを聞きました。 すると、人事部長は、直感だとし、 その根拠はジーンズや T シャツを着た社員を よく見かけるからだ、と言いました。 しかし、この会社が社員アンケートなど、 体系的なフィードバック プロセスを 採用していたらどうでしょうか。 実は、社員が一番喜ぶのは 通勤交通費無料、かもしれません。 人事部長は車通勤であったため、 気がつかなかっただけかもしれないのです。 

データ主導の意思決定により、 ビジネス上の選択や 課題への対応が 自信を持って行えるようになります。 また、機会が来たときに 積極的に行動できるようになり、 目標に向かって努力する時間と労力を 節約できるようになります。 

[skills]: https://qiita.com/mapami/items/f9c53d335c7b5ea31b18

### <font color="MediumBlue">好奇心とコンテキストの理解</font>

データの力を知れば知るほど、 ますます好奇心が湧いてくるはずです。 ニュースを読むとき、映画を見るとき、 待ち合わせ場所に出向くときなど、 日常生活の中にあるパターンや相関性に 気づき始めるでしょう。 アナリストは、コンテキストを利用して 予測を立て、答えを調べることで、 一歩踏み込んで考え、 発見した内容に基づいて、 結論を導き出します。 この自然なプロセスは、データ主導で 考えるための素晴らしい第一歩となります。

### <font color="MediumBlue">技術的思考</font>

人は誰しも直感を持っています。 データ アナリストも例外ではなく 直感を持っています。 ただし、データ アナリストは、 直感を手掛かりにし、 技術的手法で探索する訓練を積んでいます。 常に事実を追求し、それを分析して活用し、 得られたインサイトを基に意思決定します。 

### <font color="MediumBlue">データ設計</font>

データを論理的に 整理し設計して、データ アナリストが 利用する情報に容易にアクセスして理解し、 最大限に活用できるようにすることです。 そして、データ設計はデータベースだけの 話ではないということに 注意しましょう。 このような考え方は、日常生活のさまざまな 場面で実践することができます。 基本的な考え方はこうです。 データ主導の意思決定を行えば、 より多くの情報に基づいた 効果的な意思決定を行える可能性が 高くなります。 

### <font color="MediumBlue">データ戦略</font>

これは、課題を解決するために使用する 人、プロセス、ツールに関連します。 これは覚えておくべき重要な点です。 なぜなら、データ戦略は、 目標を達成するために必要な 道しるべになるからです。 また、データ主導の意思決定は 一人で行うとは限りません。 意思決定に全員が参加し、認識を共有すれば、 成功する可能性は高くなります。 そのため、具体的な手順が示されているか、 使用する技術がデータ主導の戦略に沿っていると 確認しておくことが重要なのです。 

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