ネクストレベルのデータ分析プロジェクト立案をできるようになるまで：問題解決のためのデータ分析基礎講座体験記

1.受講のきっかけと前提知識

こんにちは。スキルアップAIの滝沢です。わたしは現在フランスの首都パリにある学校でデジタルマーケティングとデータサイエンスを専攻しています。将来は医療関係のAI コンサルタントとしてヘルステック分野の発展に貢献したいと思っています。
そのためにプロのデータアナリストを目指すべく、Power BI、R Studio、Google Analytics、Tag Manager、Tableau、Dataiku などのデータ分析ツールの習得や、SQLやPythonなどのプログラミングを勉強し、スキルを身につけました。

わたしは元々は経営学部出身で理系ではなかったのですが、ビジネスに必要な素養としてデータサイエンスに興味を持ったことがきっかけで、最新技術にまつわる AI の動向などの分野を学び始めました。そして卒業研究では、対話型 AI の研究と発展、活用法と導入にあたる障壁の解決策について論文を執筆しました。
これまでの経験でデータサイエンスへの知識は深まったものの、「ビジネス課題の解決」を目的として行われるデータ分析の勘所を身につけたいと思い、受講を決意しました。

この講座体験記を読んだ方が、モチベーションを持って学習し、より多くの人がデータ分析プロジェクトを実際のビジネス場面で活用できるようになるとうれしいです。

2.講座の感想

本講座は、今までデータ分析に触れたことがない初学者でも理解できるような内容となっており、とてもわかりやすかったです。また、章ごとに学習目標が定められていて、どのような目的で学習するのか、また各講座を通してどんなスキルが得られるのかがはっきりと明確に記されています。そのため、章ごとに目標を達成するためのモチベーションを保ちながら受講することができました。

わたしはこの講座を通して、「データ分析プロジェクトとは何か」という定義と、受講者が学習後にそれをビジネスにどう活かすのかを学ぶことができました。
データ分析を本職としない方でも理解がしやすいように解説されているので、誰にでもわかりやすい講座だと思いました。説明が丁寧なため、eラーニング形式で「リアルタイムに質問できないから対面授業よりもわかりにくいかも？」といった不安がある方でも安心です。

3.カリキュラム

本講座は合計約2.5時間で、オンライン（e-ラーニング形式）完結型の講座となっております。カリキュラムは以下の通りです。

• 第1章 データ分析プロジェクトの基本（54分）
• 第2章 読み解き力強化（30分）
• 第3章 分析力強化（11分）
• 第4章 説得力強化（23分）

4.活用事例とともにデータサイエンスに関して理解を深めることができる

第1章では、データ分析の基本やデータ分析プロジェクトの流れについて学びました。章の最後では、ワークとして「カフェ店舗における売上の改善」をテーマにケーススタディ形式でビジネス課題の整理から施策立案までの一連の要素をシートに洗い出し、第1章で学んだことをおさらいします。

データ分析プロジェクトの流れについてシートを使って振り返ることができるため、実際にプロジェクトを推進する場面でとても役に立つのではと感じました。こちらでは経営企画や事業革新においてよく用いられる「ビジネスモデルキャンバス」という手法が採用されています。フレームワークを用いてわかりやすく解説していただいたので、第1章の内容を 5 分で振り返ることができ、しっかりと学びを定着させることができました。加えて、データ分析プロジェクトにおける失敗例も挙げられており、どのようなところに落とし穴があるのかも学ぶことができました。

5.データサイエンスに必須の読み解き力を強化することができる

第2章では、読み解き力強化として、データの様子を表す指標（代表値）やデータ収集の勘所などについて学びました。データ分析スキルにおいて重要なことは「データの読み解き方」だとわたしは思います。その点が第2章でカバーされていたので、とても満足度がありました。

ビッグデータを集めただけで終わってしまう企業が多いのですが、実際はそのデータから何が要因で問題解決の糸口となりうるのかをきちんと検証することがビジネスの基本となります。それができていないとデータを収集した意味がありません。通常、分析に扱われるデータは、そのままでは結果の数値やグラフ化されたデータに過ぎません。目的に応じた説明を行ううえでデータの解釈は必要不可欠となります。

この章を通してデータの取捨選択スキルや数字の読み解きスキルを向上することができました。

6.データ分析結果の分析手法を用いてどのように考えるべきか学べる

第3章では、仮説検定、主にt検定、カイ二乗検定といった分析手法を学びました。代表的な手法を用いて分析結果を導き出し、判断するにはどのような考え方をするべきかについての解説がなされます。

2章でも同じことを述べましたが、問題解決の戦略を立てるためにはデータから要因を発見し適切な解決策を提示することが大切です。要因を見つける際には平均値や割合などを比較し、「差」に注目することが多いです。しかし、その「差」は本当に意味のある差なのか、単に偶然によって生じたものではないのか、を見極める必要があります。数値上では差があっても、それが偶然によるものと気づかずに進めてしまった場合、正しい意思決定が下せなくなってしまいます。そこで、差が偶然によるものかどうかを確かめる手段として仮説検定が重要となります。

第3章では仮説検定の考え方を用いて『地域ごとに売上の平均に差があるか』という問題を解くことで、データから問題解決をするための分析力を磨くことができました。

7.データの可視化や結果の説明スキルを習得できる

第4章では、目的に応じたグラフの選択や、データ分析で得た結果の伝え方などについて学びました。データ分析スキルにおいては分析結果の伝え方も非常に重要になります。

この章を通して目的ごとのグラフの選び方、空雨傘構文を使って事実・解釈・行動を切り分けて整理することで分析結果とそこから得た問題解決のための打ち手を正しく説明する際のテクニック、分析における相関関係と因果関係の違いの知識が身につきました。

日本国内に限らず、ビジネス場面において論理的な説明をすることは感情に訴えかけるプレゼンテーションよりも説得力があります。そしてデータをもとに話す際は、いかに相手にデータの有用性を理解してもらうかが成功の鍵となります。そのスキルを第4章で学ぶことができました。

8.受講を終えて

比較的短い学習時間にもかかわらず内容が充実しており、将来AIコンサルタントを目指すうえで、非常に実践的で役立つスキルを身につけることができました。具体例もさまざまな種類を扱っており、業務に応用できるという点においてもとても学びになる内容でした。

学習環境に関しては、プログラミングやデータ分析ツールといったものを必要としないので、そのような知識を持たない初学者でもすんなり理解することができます。

受講する前は、「学校で習ったことと何が違うのかな？」と思っていましたが、実際に受講してみて丁寧でわかりやすい説明と効果的な具体例、新たな知識も身につけることができ、学びの向上につながりました。

昨今はデータサイエンティスト不足が声高に叫ばれており、どの企業にもデータ活用ができる人材の需要が高まっています。この講座をきっかけに、より多くの人にデータ分析による課題解決力を身につけるきっかけとなれば幸いです。

問題解決データ分析基礎講座にご興味を持たれた方は、まずは講座ページをチェックしてみてください。講座の一部を視聴できる無料トライアルもございます。

問題解決のためのデータ分析基礎講座