今日の積み上げ
- マナビDX Quest
- ✅Excel食品ロスの削減（Mission 2）まで修了
感想
- Excelアドインのデータ分析で基本統計量を調べるやり方がわかった
- 欠損値の補完方法、ピボットテーブルの使い方がわかった
- 仮説の１つ１つをstep by stepで検証していくのが、データを分析してる感があって楽しかった
明日やること
- Excel食品ロスの削減
今日は「探索的分析」という言葉を初めて知りました。
データを解釈する際に、「まずモデルありき」ではなく、データから何を読み取ることが出来るのかを多面的に捉え、データの特性を理解します。
データを集計し、グラフや散布図などに加工して可視化することで、数値の分布状況や欠損値・異常値の存在、データ間の相関関係などを把握していきます。
参考記事はこちら。
まさに、この探索的分析っていうのをExcelデータを分析することで擬似体験させてもらったわけですが、これが面白かった！！
ほんと、たかがExcelなんてバカにできません。ほんと、侮れない！
こんな使い方があるなんて、普段実務で使っていなかったら、きっと一生知りえなかったと思った。
では、この探索的分析、一体、何のために行うのか？
それは、「こういう仮説が成り立つんじゃないか」という着想（ヒント）を得る（探す）ために行います。
感覚的には、以下のような流れで進めればよいものと理解。
- まずは、こんな仮説が成り立つんじゃないか、という視点を持ちながら、データを「かるーく」概観する
- この「かるーく」というのが意外に大事な気がしてる
- というのも、まずはいろんなアイデアを発散させるフェーズにおいては、ひらめきや斬新な発想が出やすいようなマインドに自分自身を持っていく必要があると感じるから
- 思いついた（ひらめいた）仮説を列挙する
- 列挙した仮説をもとに、ロジックツリーなどで漏れてる観点がないか、探してみる、というのも良さそう
- 仮説検証のためにデータを分析する
- 仮説に関連する変数間の相関関係を調べる
- 相関が高ければ（相関係数が１に近ければ）、仮説が正しい可能性が高いと言える
- 仮説検証結果を整理する
明日も楽しみながら、続きを楽しんでいこうと思います。
それでは、また。
