ウェブサイトのデータ分析に関するいくつかの問題（I）：データではなく分析に重点が置かれている

私は長い間、データ ウェアハウスとデータ分析関連の業務に従事してきました。実際、多くの問題が頭から離れず、かなり長い間私を悩ませてきた問題もあります。また、継続的な学習と作業の過程で、さまざまなソリューションを模索したり、以前のソリューションを常に最適化して置き換えたりしています。マクロレベルから詳細レベルまで、これらの問題の多くは、絶対に完璧な解決策がありません。問題をより良く、より効率的に解決するために、私たちは一歩一歩探求し、より良い解決策を絶えず探すことしかできません。しかし、誰もが限られた知識しか持っていないため、問題に対する全員の見解は限られています。同時に、全員の知識の背景と経験の違いにより、さまざまな問題がさまざまな異なる洞察を引き起こし、ブレーンストーミングを通じて、目を見張るような結論を得られることがよくあります。

私のブログは、いくつかの記録と要約を作成します。結局のところ、いくつかの実用的な価値がありますが、現在のインターネット開発速度が速すぎると、私のアイデアはこの段階で上記のアイデアに従っていない場合は、私たちの知識を継続することを継続することを継続することができます。システムではありませんが、賢い人は元の方法を完全にコピーしませんが、最も適切な方法を探したり、より柔軟な方法を使用したりするため、「盗まれている」スキルを心配する必要はありません。

実際、ブログの最大のメリットは、ブログを通じて多くの友人、特にウェブサイト分析分野の友人と知り合えたことです。彼らの多くは自分のブログも持っています。お互いにコミュニケーションをとることで、多くのことを学びました。いくつかのことは補完し合い、相互に強化し合っています。これらの友人は、自分のアイデアを喜んで共有してくれる人たちです。誰もが自分の分野で専門知識と強みを持っています。これにより、私は多くの新しくて新鮮なことを聞​​き、学び、多くの恩恵を受けることができました。したがって、ブログを書く時間があれば、失うものよりもずっと多くのものを確実に得ることができます。

私はすでにブログで多くのことを書いているので、ここでは役割を変えたいと思います。いくつかの記事を通じて、私がこれまで遭遇した多くの問題をリストアップしたいと思います。皆さんが自由に自分の意見や解決策を提案してくれることを願っています。実際、私はブログのコメントでもっとさまざまな意見を見たり、記事のアイデアを拡張して他の方向への価値ある応用を導き出したりしたいと考えています。また、知乎は本当に知識共有と学習のための素晴らしいプラットフォームであり、そこには多くの素晴らしい人々が隠れています。私は整理した質問をすべて知乎に投稿し、素晴らしい人々からより多くの意見を集められるようにします。もしあなたが知乎で関連分野の素晴らしい人々を知っているなら、積極的に彼らを招待していただければ幸いです。

今回は第一回目の記事となり、Webサイトのデータ分析業界とデータアナリストに関連するいくつかの問題を列挙することに焦点を当てたいと思います。

Q1. ウェブサイト分析やインターネットデータ分析を選んだ理由は何ですか？この業界の価値と発展の見通しはどのようなものだとお考えですか？（知乎）

私の答え: インターネットは明るい業界であり、データ分析自体は非常に興味深い仕事です。多くの場合、それは細部から唯一の真実を探す探偵のようなものです。この謎を探求する感覚が好きなら、Web サイトのデータ分析業界も好きになるでしょう。

実は、ウェブサイトデータ分析の価値については、以前「ウェブサイト分析の応用と価値」という記事で紹介したことがあります（ここではリンクを引用しませんので、検索してください）。簡単に言うと、「ウェブサイトの効率的な運用を体系的に支援する」ということです。

インターネットデータの急速な拡大により、情報を迅速に発見し価値を変換するためには、データの体系的な処理と分析が必要であり、そのため現在、この業界に対する海外の発展動向と国内の需要はともに急速に成長しており、発展の見通しは比較的明るい。

Q2. ウェブサイトのデータアナリストとして、これまでで最もやりがいを感じたこと、また最も困ったことは何ですか？（Zhihu）

私の答え: 最もやりがいを感じるのは、データで価値を実現することです。データを通じて問題をトラブルシューティングして解決する場合でも、データ分析アプリケーションを通じて Web サイトの製品を最適化する場合でも、それは実際には価値を生み出すプロセスです。

最も面倒なのは、データの一貫性と正確性を一日中維持し、検証する必要があることではありません。データの詳細に多くの問題が発生することがよくありますが、これらは基本的に避けられないものです。どの会社でも、Webサイトがどのようなビジネスに従事していても、テクノロジーやデータ環境が何であっても、データの問題はどこにでもあります。データの品質を確保すること自体は、データアナリストの最も基本的な仕事であり、分析を行うための前提と基礎でもあります。

私が最も悩まされているのは、データの需要と応用です。データ需要者とデータの理解について合意に達することができなければ、多くのデータ需要が繰り返し調整、変更され、その間に多くの反復作業や無駄な作業が行われることになります。時には、データ分析者が苦労して抽出したデータが、需要者に数秒間ちらっと見られるだけで、何の価値も生み出さないこともあります。これは、データ分析者にとって最も悲しいことでもあります。したがって、データ分析は常に最終的な洞察を得るという観点から開始する必要があります。データ要件で、どのような洞察を得るためにデータを取得するのか説明できない場合は、基本的にこの要件を実装する必要はありません。

Q3. ウェブサイトのデータアナリストとして、日々の仕事で最も頻繁に行うことは何ですか？どの同僚とコミュニケーションを取る必要がありますか？普段はどのようなツールを使用していますか？（Zhihu）

私の答え: データ アナリストの日常業務は非常に単純で、データの処理とレポートの監視です。この 2 つのタスクが毎日のほとんどの時間を占めます。毎日正確なレポートを時間どおりに提供し、データの異常に関するフィードバックをタイムリーに提供できる場合は、すでに有能なデータ アナリストです。

データ アナリストは、運用、製品、マーケティング、営業、顧客サービスなど、データを必要とするあらゆる部門、さらにはあらゆるレベルの上司など、多くの部門と接触する必要があります。

同様に、データアナリストが日常的に使用するツールも実は非常にシンプルです。90% の時間はデータベース SQL、Excel、PPT を使用していると推定されます。もちろん、各企業の状況によって違いはあります。したがって、データ アナリストが、高度な分析方法や洗練されたデータ アルゴリズムを毎日研究していて、R、SPSS、または SAS を毎日使用していると言っているのを聞いた場合、そのアナリストが自慢している可能性を排除することはできません。

Q4. ウェブサイトのデータアナリストとして初めて働き始めたとき、または新しい会社やウェブサイトのデータアナリストとして働いていたとき、新しい仕事をどのように始めましたか？何を知っておく必要があると思いますか？どの側面を学ぶことを優先しますか？（Zhihu）

私の答えは、「ビジネス => ウェブサイトまたは製品 => データ処理フロー => 指標とレポート」です。これが私の基本的なプロセスです。もちろん、これは必ずしも特定の順序である必要はなく、一緒に見ることができます。

データ分析の焦点はデータではなく分析にあります。分析はビジネスを対象としているため、ビジネスが最初に理解されるものであり、人が何かをするとき、最初に明確にすべきことは何をするかです。次に、Webサイトまたは製品は、ビジネスを実現するための媒体であり、物事を行うときに使用する作業または方法と同じです。データ処理フローには、データの取得、処理、およびストレージモデルが含まれ、情報を記録し、日記と見なすことができ、人が物事を行うプロセス全体を記録します。指標とレポートは、人が物事を行うプロセス全体を再び語り、重要な詳細を失うことなく重要なポイントを把握するため、指標の統計ルールとレポートの表示方法を理解し、重要なポイントをより強調し、省略された詳細を理解し、事実に近づける必要があります。

当然ですが、内容を語り直したり、記録された情報を読み上げたりして、相手が何をしているかを直接推測するよりも、相手が何をしているか理解した上で、記録された情報を読んだり、相手が何をしているかを語り直したりする方がはるかに効率的です。

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» この記事はBY-NC-SA契約を採用しています。転載の際は出典を明記してください: Website Data Analysis » 「Webサイトデータ分析におけるいくつかの問題1」

元の URL: http://webdataanalysis.net/no-category/questions-1/

原題: ウェブサイトデータ分析の問題点 (I): 焦点はデータではなく分析にある

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