最適な分析手法の選択

分析上の問いの立て方

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

最適な分析手法を特定する手順

  1. 分析上の問いを、関連する分析手法の種類に分類する

  2. 関連する手段をブレインストーミングする

  3. 最も適切な手法を選択する

Two people trying to understand a problem

分析上の問いの立て方

関連する分析の種類を見つける

The four types of analytics table

分析上の問いの立て方

分析の出力を考慮する

Tick mark

求める出力結果を明確にする

例：

  • 解約する可能性が最も高い顧客セグメントを予測する
    • 出力: 2値の予測 解約するか、しないか
  • 時間経過に伴う売上傾向を要約する
    • 出力: データ可視化

Customer churn prediction

分析上の問いの立て方

データ型とサイズを考慮する

分析手法の選択は次の要素に依存する:

データ型:

  • 連続変数・カテゴリ変数
  • 構造化データ・非構造化データ

データのサンプルサイズ:

  • 大規模・小規模サンプル

Data types and size

分析上の問いの立て方

時間とスキルセットを考慮する

  • 分析チームの時間とリソースを考慮する
  • シンプルな手法でも必要な知見を得られ、時間も節約できる場合がある
  • 分析チームのスキルセットを考慮する
  • 複雑な手法には分析の高度な専門知識が必要な場合がある

Person considering time and skills.

分析上の問いの立て方

シンプルな手法を目指す

複雑なソリューションの欠点:

  • 実装が難しい
  • コストと時間の増加
  • 技術的背景を持たない関係者には解釈・伝達が難しい

最適な分析手法とは、意思決定を促進できる実践的な知見を提供できるもの

Choosing simple techniques over complex.

分析上の問いの立て方

練習しましょう！

分析上の問いの立て方

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