【超重要】はじめてのデータ収集方法

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あなたは、勤めている会社を良くしようと、データ解析を行うことになりました。そのためには、まずデータを収集しないといけません。そこには、さまざまな落とし穴が数多く存在します。データ解析の前段階として、データ収集の方法が間違っていると、当然解析結果も悪くなります。しかし、データ収集の方法について書かれているものは、ほとんどありません。とくに、データ解析に特化したものは皆無に等しいです。専門的な研究の書籍などには書いてありますが、サラリーマンをしながら専門書を読むことは難しいです。

そこで、簡単に超重要なデータ収集の方法をまとめました。あなたのデータ収集の役に立ち、データ解析結果の向上につながると思います。

データの収集の形

データを集めるときには、形があります。緑の塗りつぶしに測定項目オレンジの塗りつぶしに固有のものを配置します。固有のものの測定項目を数値で表します。数値でなく、文字でも可能です。

Microsoftのエクセルなどの、表計算ソフトでグラフを作るときには同じような形にしているはずです。

この形でデータ収集することをお勧めします。この形は、Pythonのデータ解析用のライブラリであるpandasのデータフレームの形と同じなので、Pythonでの解析がスムースに行えるようになります。

なにを目的変数にする?

目的変数:目的となる知りたいもの(売上、勤務時間、離職率など)

説明変数:目的変数に関係するもの(勤続年数、従業員の年齢、店舗数、店舗の場所など)

基本的にこれらは、因果関係がはっきりしている関係です。説明変数がこうだから、目的変数がこうなるなど。原因から結果の一方通行の関係ですね。

目的変数は知りたいものなので、なんとなく分かると思います。しかし、説明変数は少し難しいです。

なにを説明変数にする?

a.目的変数に関係しそうなもの

b. 1の中で変化させることが可能なもの

aは当然ですが、bが重要な理由は、bを変化させることができれば、目的変数を変化することができるからです。目的変数を変化させる方法が分からないと、予測のみで改善に繋がらないですね。予測したいだけなら問題はありません。

ですので、説明変数のなににするかは、非常に重要です。ここで、サラリーマンの現場感覚が威力を発揮します。現場で働いていれば、なんとなく「これが売り上げに直結しているのでは?」、「こうすればもっと売り上げがあがる気がする」と思うことがあります。それを説明変数に加えるべきです。問題解決に新たな発見があるかもしれません。

測定結果は正しい?

測定した結果が正しいとはかぎりません。

なぜなら、測定結果が「たまたまそうなった」という可能性があるからです。

1.その測定結果は、何回か測定しても同じ結果になりますか?

2.その測定結果は、だれが、どんな方法で測定しても同じ結果になりますか?

たまたまでないなら、こられの質問に答える必要があります。

たとえば、架空の国で大統領選挙があったとします。

  • 民主党支持者は1や2は問題なく、再現性があるでしょう。
  • 共和党支持者も1や2は問題なく、再現性があるでしょう。
  • 支持政党がない人はどうでしょうか?

1:トランプ(共和党)が無礼な発言をしたあとで、調査すると民主党を支持する。バイデン(民主党)が頼りなさそうにみえたあとで、調査すると共和党を支持する。こんなことが起こりえます。

解決方法として、何回も調査して平均をとることがあります。そうすると、大きなかたよりが少なくなり、測定結果に妥当性がでてきます。

2:共和党支持のメディアが調査すれば、共和党を支持しやすくなる。または、インターネットと聞き取りをした場合では、結果が違ってくる可能性があります。一般的にはインターネット経由のほうが、本音に近い結果がでやすいです。さらに、インターネット経由のほうが、若者が多いかもしれません。

解決方法として、さまざまな媒体で調査することがあります。また、調査方法を説明変数に加えることも大切です。なぜなら、調査媒体が目的変数に影響する可能性があるためです。

まとめ

  • データの収集の形を整える:列に測定項目、行に固有のものを配置するようにデータ収集しよう
  • 目的変数を決める:まずは一番関があることを決めましょう
  • 説明変数を決める:目的変数に関係することで、変化可能なもの、現場感覚で関連があるかもしれないことを決めましょう
  • 測定方法が正確かを確認する:欠点がありそうなら、欠点を補う方法を考えて実践しましょう。いろんな種類の測定方法を実践すること。測定方法の違いを説明変数にすることなどか解決策になります。

これらを実践して、現場からデータをもとにボトムアップしていきましょう。あなたが、会社にとって希少な存在になれることでしょう。





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