Googleデータアナリティクス：データフォーマット

# 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

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# データフォーマットの実例

正しいフォーマットを選択することで、データを最適な方法で管理・利用することができます。

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## 定性・定量データ

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映画に関するスプレッドシートを使って、定量および定性データの観点から 見ていきましょう。 

### <font color="MediumBlue">定性データ</font>

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A 列を見ると、映画のタイトルがあります。 これは、数えたり、測定したり、 数字で簡単に表すことができないため、 定性データであるといえます。 定性データは通常、 名前、カテゴリ、または説明として リスト化されます。 このスプレッドシートでは、 映画のタイトルとキャストが 定性データです。 

### <font color="MediumBlue">定量データ</font>

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次に定量データについてですが、 これは測定したり数えたりして、 数値で表すことができるものです。 これは、一定の数量、量、 または範囲を持つデータです。 スプレッドシートの 最後の 2 つの列は、 映画の予算と興行収入を示しています。 これらの列のデータは、 数えることができるドルで 記載されているため 定量データである、 とわかります。 

## 離散・連続データ

定量データをさらに深く掘り下げると、 離散データや、連続データに 分解することができます。 

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### <font color="MediumBlue">離散データ</font>

***<font color="MediumVioletRed">『数えることができ、 限られた数の値を持つデータ』</font>***

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スプレッドシートに戻ると、 各映画の予算と興行収入が M 列と N 列にありますね。 これらは両方とも数えることができ、 限られた数の値を持っている 離散データの例です。 例えば興行収入は、 ドル表記の場合、 小数点以下ちょうど 2 桁で セントの値を表すしかありません。 

:::note info
離散データは、金額に限りません。他の離散データの例としては、レビューの 5 つ星評価や点数などが挙げられます。部分的な測定（星半分や 0.5 などの点数）を認めない場合は、そのデータは離散データです。
:::

### <font color="MediumBlue">連続データ</font>

***<font color="MediumVioletRed">『タイマーで測定でき、 その値を 数桁の小数で表すことができる』</font>***

例えば私がいつかスターになって出演する データアナリストの映画があるとして、 その映画の上映時間は、例えば 110.0356 分と表すことができます。 必要であれば、小数点の後は さらに端数を 追加することもできますよね。

## 尺度水準

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#### <font color="Darkcyan">名義尺度</font>

***<font color="MediumVioletRed">『質的データの一種で、一定の順序を 持たずに分類されたデータ』</font>***

つまり、このデータには 順序がありません。 簡単な例を挙げてみましょう。 例えば、映画に関するデータを 収集するとして、あなたは人々に その映画を見たかどうかを尋ねるとします。 回答は名義データの形式をとります。 回答は「はい」、「いいえ」、または 「わからない」です。 これらの選択肢には、 特定の順序はありません。 

#### <font color="Darkcyan">順序尺度</font>

***<font color="MediumVioletRed">『質的データの一種で、一定の順序や尺度を持つデータ』</font>***

例えば、ある映画を 1～5 の 5 段階で評価してもらう場合、 ある人は 2、またある人は 4 と評価するかもしれません。 この順位は、各回答者が その映画を どれだけ気に入ったかを表しています。 

## 内部・外部データ

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### <font color="MediumBlue">内部データ</font>

***<font color="MediumVioletRed">『企業が所有するシステム 内に存在するデータのこと』</font>***

例えば、映画スタジオが 独自のデータ収集方法だけ使って スプレッドシート内の 全データを集計した場合、 それは彼らの内部データとなります。 内部データの素晴らしいところは通常、 より信頼性が高く、 収集が容易なことです。 先ほどのスプレッドシートの場合は、 映画スタジオは 他のスタジオやソースが所有、 または共有したデータを 使用する必要があったでしょう。 データには彼ら以外の映画も 含まれていますね。これはつまり 彼らが外部データを 収集している、ということです。 

### <font color="MediumBlue">外部データ</font>

***<font color="MediumVioletRed">『組織の外部に存在し、 生成されるデータのこと』</font>***

先ほどのスプレッドシートの場合は、 映画スタジオは 他のスタジオやソースが所有、 または共有したデータを 使用する必要があったでしょう。 データには彼ら以外の映画も 含まれていますね。これはつまり 彼らが外部データを 収集している、ということです。 

## 構造化・非構造化データ

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#### <font color="Darkcyan">構造化データ</font>

外部データは特に、 分析にできるだけ多くのソースを 必要とする場合に、 とても有益です。 このデータの優れた点は、 構造化されていることです。 構造化データとは、 行や列のような一定のフォーマットで 整理されたデータのことです。 構造化された方法でデータを保存できる ソフトウェアの例として、 表計算ソフトや リレーショナルデータベースがあります。 

構造化思考とは簡単に言えば、 問題にフレームワークを追加して、 組織的かつ論理的に 解決できるようにするものです。 構造化されたデータも、 同じように考えることができます。 データのフレームワークがあれば、 データは簡単に検索でき、 分析に適したものになります。 

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#### <font color="Darkcyan">非構造化データ</font>

データアナリストは、 構造化されたデータ、 通常は表や表計算ソフト、 リレーショナルデータベースの形式を 多く扱いますが、 時には、非構造化データに 出くわすこともあります。 非構造化データとは、 簡単に識別できるような方法で 整理されていないデータのことです。 音声ファイルや動画ファイルは、 コンテンツを識別したり 整理したりする 明確な方法がないため、 非構造化データの一例といえます。 非構造化データにも、 内部構造があるかもしれませんが、 構造化データのように 行と列、というように 整然と収まるわけではありません。 

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# 参考

https://liginc.co.jp/289869