Googleデータアナリティクス：数学的思考（ビッグデータとスモールデータ）

# 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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# 数学的なアプローチで課題解決

数学的なアプローチとは、

***<font color="MediumVioletRed">『課題を 論理的に、段階的に分解し、 データから見えてきた パターンの関連性を用いて 課題を分析すること』</font>***

このように考えることで 課題のさまざまな側面を見たうえで 最適な論理的アプローチが選択でき、 最適な分析ツールを選ぶのにも役立ちます。 分析に最も役立つツールを選ぶには、 さまざまな要素について 考慮する必要があります。 どのツールを使うか決める判断の 軸の一つに、データセットの大きさがあります。 

データには
- ビッグデータ
- スモールデータ

があります。 

### <font color="MediumBlue">スモールデータ</font>

スモールデータは文字通り 小さなデータのことです。 この種のデータは、

- ***<font color="MediumVioletRed">短く</font>***
- ***<font color="MediumVioletRed">明確に定義された期間における</font>***

特定の指標に関するデータセットで 構成されるものが多いです。 
- 例えば 1 日にどれだけ水を飲むか

などですね。 スモールデータは、 もっとたくさん水を飲もう、といった 

- ***<font color="MediumVioletRed">日々の意思決定</font>***

に役立ちます。 しかし、ビジネスの運営といった 大きな枠組みの中では、 さほど大きな影響を与えません。 

まずはスモールデータセットを 整理・分析するのに スプレッドシートを使うといいでしょう。 

### <font color="MediumBlue">ビッグデータ</font>

一方、ビッグデータには、 

- ***<font color="MediumVioletRed">より長期間にわたる大規模</font>***
- ***<font color="MediumVioletRed">特定性の低いデータセット</font>***

が含まれます。 このようなデータは、通常、 分析用に分解する必要があります。 ビッグデータは、大規模な疑問や課題を 検討するのに有効で、 

- ***<font color="MediumVioletRed">企業が大きな決断を下す</font>***

さいなどに 役立ちます。 

大規模なデータを扱う場合、 SQL に切り替えることがあります。 

### 病院で働くデータアナリストの例

病院で働くデータアナリストの例で、 適切なツールを使い、数学的思考で どのように課題を解決するのか 見てみましょう。 

病院では、ベッドの使用量に 過不足があるかもしれない 可能性があることがわかりました。 この場合、

- 課題解決のゴールは ベッドの数の最適化です。 

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ベッドを必要とする患者に 確実にベッドを提供する一方で 空いたベッドを維持するためのスペースや 資金といったリソースを無駄にしたくありません。 数学的思考を使えば、 課題を分解することができるだけでなく 課題をステップごとに分解して、 パターンを発見するのに役立ちます。

 このシナリオには、 たくさんの変数があります。 しかし、今はシンプルに、 いくつかの重要な要素に焦点を当てましょう。 この課題に関する測定指標のうち、 一定のパターンを示す可能性がある ものがありますね。 例えば、一定期間 
- 空いているベッドの数
- 使用しているベッドの数

などです。 実はここには、すでに 計算式が隠れています。それは 
- ベッド稼働率

と呼ばれるもので、 入院患者の総日数と 一定期間の利用可能なベッドの 総数を使って計算されます。 

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今やりたいことは、主要な変数を抜き出し それらの相互関係が 病院の意思決定に役立つパターンを 示すかどうか、という確認です。 そのためには、このタスクに適した ツールを選択する必要があります。 

病院では、長期間にわたって 多くの患者データが生成されます。 ですから論理的には、 大きなデータセットを扱えるツールが必須です。 SQL を使うのがいいでしょう。 この例では、あなたは病院に 使っていないベッドがあることを発見します。 そしていくつかのベッドを 処分するという選択肢が生まれ、 スペースとお金を節約し、保護具の 購入や保管に充てることができます。 

数学的思考で、課題を個別のパートにわけて 論理的に考えることで、 解決策としての 新しい視点を見出すことができます。 

# ビッグデータについて

データアナリストとして、あなたはビッグデータとスモールデータの両方を扱うことになります。どちらのデータも貴重なものですが、その役割は大きく異なります。 

ビッグデータ、スモールデータのどちらでも、ステークホルダーのビジネスプロセスの改善、問いかけへの答え、新製品の開発など、さまざまな場面で活用することができます。

### ビッグデータを扱ううえでの課題の例

- 多くの企業でデータ過多になり、重要でない無関係な情報も扱ってしまっている。
- 重要なデータがそうでないデータとともに奥深くに隠れ、見つけづらく使いにくくなってしまう。その結果、意思決定のスピードが遅くなり、非効率的になってしまう。
- 必要なデータに簡単にアクセスできるとは限らない。
- 現在のテクノロジーツールやソリューションでは測定・報告可能なデータを提供しきれておらず、アルゴリズム的バイアス（アルゴリズムから生じる公平性の欠如）が生じる可能性がある。 
- 多くのビッグデータ関連ビジネスのソリューションには、まだギャップがある。

### ビッグデータのメリット

- 大量のデータを保存、分析することができれば、企業はより効率的にビジネスが運営できるようになり、多くの時間と費用の節約につながる。
- 顧客の購買パターンや満足度の傾向を把握し、顧客が満足するような新しい製品やソリューションが生み出せる。
- 業は市場の現状をよりよく理解し、競合他社に差をつけることができる。
- 企業のオンラインにおける存在感、特に顧客からのフィードバック追跡に役立つ。企業は自社ブランドの改善と保護のために必要な情報を得ることができる。

### ビッグデータに関する 4 つのキーワード

ビッグデータの課題とメリットを考えるうえで参考になるのが

- ***<font color="MediumVioletRed">ボリューム</font>***　: データの量
- ***<font color="MediumVioletRed">多様性</font>***　: さまざまな種類のデータ
- ***<font color="MediumVioletRed">速度</font>***　: データをどれだけ速く処理できるか
- ***<font color="MediumVioletRed">正確性</font>***　: データの品質と信頼性

です。これらはすべて、膨大で複雑なデータセットの処理に関連した重要な項目です。