이 기사에 대하여

최근 BI 도구를 사용하여 숫자를 내는 것이 많아졌습니다.
사용 데이터 사용하지 않는 데이터 정리 복잡한 괴기한 그래프와 표를 양산하고 있습니다
분석하는데 있어서 이것은 좋지 않기 때문에, 자계의 염을 담아 연내에 반성해 내년 이렇게 하려고 하는 마음으로 썼습니다.

분석의 목적, 배경, 목표 이해

갑자기 숫자를 내려고하면 결국 잘 모르는 것이 부담없이 완성되어 버립니다.
문맥, 전후 관계, 사정, 배경, 상황 이해. 즉 컨텍스트의 이해가 가장 필요하지 않을까 생각했습니다.

데이터를 의뢰하고 거친 상태로 온다

컨텍스트를 100% 이해하고 진행할 수 있으면 좋겠습니다만, 제일 처음은 어떤 느낌인가? 우선 해 보아 좋은 느낌으로 데이터를 내는 것이 많거나 합니다.
데이터의 특징을 이해하기 위한 초동조사가 필요하며, 이것은 탐색적 데이터 분석, 영어에서는 Explanatory Data Analysis(EDA)라고 불립니다.

이 상태는 여과 전 진흙 물처럼 깨끗한 상태가 아닙니다.
상대가 정말 알아야 할 내용 이외의 정보가 많이 포함된 상태입니다.

내가 최근에 나온 숫자는 주로 이 EDA의 상태가 많아, 이것이 복잡 괴기한 그래프나 표가 되고 있는 상태였습니다.

설명적, 예측적, 지시적 데이터 분석

탐색적 데이터 분석 후에 중요한 것만을 정리하고 구체적으로 설명하고 전달해야 합니다.

설명 데이터 분석(Descriptive)
이런 이유는 그런 이유입니다.

예측 데이터 분석(Descriptive)
이대로 가면 미래에 이렇게 될 것입니다.

지시적 데이터 분석(Prescriptive)
의사결정을 하기 위해 이 숫자를 올리면 이렇게 되는 것

싹둑이라고 하면 이 3종으로 알 수 있습니다.
여기에서도 컨텍스트가 중요해지고 있습니다. "누구에게/무엇을/어떤 식으로"입니다.

누구에게

대상을 누구로 할 것인지에 따라 표현 방법은 달라집니다.
분석 결과에 흥미가 있는 전원에게 드는 것 같은 다방면에 좋은 얼굴을 하는 분석 결과를 만들 필요는 없다고 생각했습니다.
다양한 요구에 답하고 싶습니다. 단지 의사 결정자에게 전할 수 있도록 하는 것이 1번 효과적이고 전해지는 것이 아닐까 생각합니다.

무엇을

상대방에게 알리고 싶은 내용입니다.

개인적으로 가장 어려운 것은 이것이 아닐까 느끼고 있습니다.
데이터를 내고 나서 의사결정자에게 다음 행동을 선택하도록 하는 것이 좋을까 생각했습니다.
그러나 일단 밟아 스스로 이해한 내용을 기초로 다음의 액션의 제시까지 할 수 있으면, 「아, 그렇구나」와 같은 감상만으로 끝나지 않고 시책에의 떨어뜨림이나 다음의 과제에 대해서 진행할 수 있어 데이터 의 제시만으로 끝나지 않고 끝난 것 같습니다.

어떤 식으로든

「누구에게/무엇을」이 정해지면, 그것을 어떻게 전하는지에 결과가 바뀔 것 같습니다.
중요한 일을 정리 의사 결정자에게 전하도록(듯이)···라고는 썼습니다.
단지 중요한 것만이 나열되어 설명하는 것보다, 다른 각도의 데이터도 도입한 것으로 해 두지 않으면 원활하게 진행되지 않는다고 느끼고 있습니다. 긍정하고 싶은 마음은 있으면서도 부정하고 싶은 마음은 모두 가지고 있지요・・・.

요약

데이터 분석은 상대방을 이해하고 설명한다는 진정한 커뮤니케이션 능력이 요구되는 것이라고 재인식 되었습니다.
커뮤 장애를 탈각해 커뮤 강하게 되는 방법 같은 기사를 누군가 그려 주지 않을까···.