インターネット業界の運用：データ分析とは何ですか?

データ分析という言葉は、非常に流行っています。しかし、近年騒がれているさまざまな概念と同様に、落ち着いて多くの人に「データ分析とは何か」と尋ねてみると、おそらく良い答えを導き出すのは難しいでしょう。

より一般的な答えは、「データ分析とはデータを分析することです」です。では、どのように分析し、何を分析すればよいのでしょうか? 明らかに、この答えは実際の質問に答えていません。しかし、この曖昧さこそが、業界、特にインターネット業界のデータ分析分野を覆い隠しているのです。データ分析の需要はますます高まっているようですが、何を分析するか、分析に何を使用するか、分析結果をどのように適用するかについては、おそらく誰も考えたこともないし、ましてや理解したこともないことでしょう。

私の考えでは、データ分析は仕事ではなく、特にバックグラウンドからデータを取得してグラフを作成する仕事ではなく、特定の実用的な作業ニーズを満たすことができる製品です。たとえば、データ インデックス システムは運用作業をガイドするために使用され、運用担当者はインデックスに基づいて自分の作業の成果や欠点を評価し、さらにデータのドリルダウンを通じてインデックスの増加または減少の理由を理解できるようになります。はい、まだちょっと長いですね。サードパーティの例を見てみましょう。テレビはユーザーがリラックスできる製品です。データ分析をテレビとして考えてみましょう。

データ分析において、最も重要なことはデータ分析の目的を明確にすることだと思います。上記のテレビの例のように、テレビが何に使われるのかを明確にする必要があります。驚かないでください。ゲームをする、映画を見る、フットボールの試合を見る、メロドラマを見る、KTVを歌うなど、テレビの使い方は異なります。したがって、データ分析の目的によって方法やアプローチが異なり、現状や傾向の最も基本的な理解であろうと、機械学習アルゴリズムの改善であろうと、常に作業をどのように導くかが出発点となります。

そういえば、データ分析のこの「製品」は何に使われるのでしょうか？用途が多すぎて、迷ってしまうほどです。データは人々の野心を高揚させます。指標Aを見ると、指標Bについて考えます。これらを理解した後、さらに深く掘り下げたいと望みます。これは無限です。価値があるものの、入出力比率は非常に不合理です。したがって、データ分析製品はユーザーに「知識」を提供する必要があります。知識に変換される前は、すべてのデータは無価値です。突然、今日は華氏105度だと言ったけど、それは価値があると思いますか？

知識に関して言えば、それを変換する最良の方法は、グラフィックス、比較、ドリルという 6 つの単語に他なりません。一枚の写真は千の言葉に値します。指標は増加していますか、それとも減少していますか? 自分自身とコントロール グループと比較してください。これらの変化が発見されたら、次元に入り、さまざまなレベルを調べて、どのレベルが変化を引き起こしているのかを確認します。実際、これは非常に単純で、前年比、前月比、平均、最頻値、分散、ガウス分布、分散分析、ノンパラメトリック統計、回転による因子トルク、ベイズ分布などのトレーニングよりもはるかに単純です。

ツール指向ではなく目標指向でなければなりません。後者は怖いです。以前、SAS を使いたいと嬉しそうに話してくれたクラスメイトに会ったことがあります。その理由を尋ねると、プログラミングできるからという答えでした。私は、なんて馬鹿げた考えだろう、なんて複雑なモデルが必要になるだろう、と考えながら、わかりました、と言いました。実際、この複雑なモデルは、記述統計の計算に過ぎません。ツールやモデルについては忘れて、目標を仕事の指針としてください。変換する知識がどのユーザー向けなのか、そのユーザーのビジネス シナリオは何か、パフォーマンスを評価するためにデータを見る必要があるのか​​、仕事を改善するためにデータが必要なのかなどを想定してください。それから、その知識を彼に伝えれば、それで終わりです。本当にツールをお勧めして欲しいのであれば、SQL\python\R\SPSS\Excel のいずれかでいいと思います。うまくいかない場合は、お気軽にご連絡ください。

要約すると、データ分析はデータを知識に変換する成果です。したがって、データアナリストの役割ではなく、プロダクトマネージャーの役​​割が必要です。

原題: インターネット業界の業務：データ分析とは？

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