Googleデータアナリティクス：コンテキスト

# 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

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/f218c6bc-27a9-6aa7-4dfa-8e63bd3928b7.png" width="800">

# データにおけるコンテキストやバイアスを認識する

データは孤立して存在するのではなく、 コンテキストを必要とします。 

***<font color="MediumVioletRed">『コンテキスト、つまり文脈とは、何かが存在する、あるいは起こる状態、状況　のこと』</font>***

私たちはさまざまなレベルで データを活用しています。 先月の出張旅費はいくらだったか、 といった質問に答えるための 説明的なデータであることもあります。 先月出張費が増加した理由を理解するなど、 診断的・予測的なインサイトが得られると、 データの価値は高まります。 しかし、データが最も価値を持つのは、 処方箋となるようなインサイトを 得られたときです。 

- 例えば、より効率的な出張を奨励するには データをどのように活用すれば よいでしょうか？ 

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/de2d6e54-7e72-16fa-34f3-5cf11dc1f1ea.png" width="700">

データの意味を理解することは データを収集することと 同じくらい重要です。 データアナリストとしての 仕事の大部分は、
- ***<font color="MediumVioletRed">データをコンテキストに 当てはめる</font>***
- ***<font color="MediumVioletRed">結論を出す前に、 客観性をもち、あらゆる側面から 俯瞰する</font>***

コンテキストというのは、 非常に属人的なものです。 同じデータセットを 2 人がキュレーションし、 その 2 人が同じ指示に従ったとしても、 最終的に異なる結果になる 可能性もあります。 なぜでしょうか？それは、 コンテキストの解釈は 普遍的でないからです。 誰もが自分なりの方法で アプローチしているのです。 たとえデータ収集のプロセスが正しくても、 分析結果が誤った解釈を されてしまうこともあります。 結論は、文化的、社会的、 市場的一般常識に基づく、あなた自身の 意識的、または無意識のバイアスに 影響されることがあります。 

- 例えば、ボストンに住んでいる人に、 どの野球チームが一番強いかと尋ねたら、 おそらくボストン・レッドソックスと 答えることでしょう。 

ここで、私たちはデータ分析の 大きな限界に気づきます。 分析が客観的でない場合、 結論は誤解を招く可能性があります。

データの内容を 本当の意味で理解するためには 誰が、何を、 どこで、いつ、どのように、そしてなぜ、 ということを考えなければなりません。 

- ***<font color="MediumVioletRed">そのデータは、誰が収集したのか？ </font>***
- ***<font color="MediumVioletRed">そのデータは、何についてなのか？ </font>***
- ***<font color="MediumVioletRed">そのデータは、世の中の何を表しているのか、 他のデータとどのような関係があるのか？ </font>***
- ***<font color="MediumVioletRed">そのデータは、いつ収集されたのか？</font>***
    - 少し前に収集されたデータは、 現在の状況下においては 注意が必要かもしれません。 
    - 例えば、過去 100 年間の 電話番号を収集した場合、 ある時点で携帯電話が登場しているはずで 携帯電話番号欄も必要になってきます。 
- ***<font color="MediumVioletRed">そのデータは、どこで収集されたものなのか？</font>***
    - 都市、州、国によって、 データは大きく変わりますし、 どのように収集したのかも重要です。 
- ***<font color="MediumVioletRed">そのデータは「なぜ」収集するのか？ </font>***
    - 理由は、特にバイアスと 強い関連性を持つことがあります。 なぜなら、 データはある意図のために収集されたり、 あるいは作られたりすることが あるからです。 データの公正さと正確さのために あなたができる最善のことは、 母集団を正確に示し、 最も適切かつ 客観的な方法で データを収集することです。 

# コンテキストの重要性

データ分析においてコンテキストが重要なのは、膨大な量の無秩序なデータをふるいにかけて、意味のあるものに変えるのに役立つからです。実際、データはコンテキストと対になっていなければ、ほとんど価値を持ちません。

データの背後にあるコンテキストを理解することで、データ分析プロセスのあらゆる段階で、データをより意味のあるものにすることができます。例えば、次のデータが何を表している数字なのか、ある程度推測することはできるかもしれませんが、もっとコンテキストを理解しないと確かなことは言えません。 

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/10a40f01-4aa4-326c-17e2-f495e883f53b.png" width="700">

一方、1 列目に調査を実施した年、2 列目にその調査に回答した人数を表示すれば、この表はもっと意味を持つようになるはずです。さらに、5 年ごとにアンケートを実施していることに気づくかもしれません。このようにコンテキストを追加することで、表中に 5 年の差がある理由まで理解することができます

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/62e82c81-187b-5e91-5058-1d53bef644c2.png" width="700">

***<font color="MediumVioletRed">コンテキストは、ローデータを意味のある情報に変えることができます。 </font>***

データアナリストにとって、データを文脈化することは非常に重要です。これは、データを定義することによって、データに視点を持たせることを意味します。そのためには、以下を意識してください。

- **誰が:** データの収集、および/または資金提供を行った個人や組織
- **何を:** データが影響を与える可能性のある世の中のこと / もの
- **どこで:** データの起源
- **いつ:** データが作成または収集された時期
- **なぜ:** データが作成または収集された理由
- **どうやって:** データの作成または収集に用いた方法

コンテキストを理解して考慮することは、分析プロセスの各ステップにおいて重要ですので、キャリアの早い段階から慣れておくとよいでしょう。例えば、データ収集の際には、そのビジネス自体やビジネスプロセスを理解するために、コンテキストについて質問することをお勧めします。データ整理の際には、項目の命名規則、変数間の関係の表し方、残すべきもの、省くべきものなどのコンテキストが重要になります。 そして最終的なプレゼンテーションの際にも、ステークホルダーがあなたの分析をよりよく理解できるように、コンテキストに関する情報を含めることが重要です。