データ分析とは、有用な情報を発見し、結論を導き出し、意思決定を支援するために、データを検査、クリーニング、変換、モデリングするプロセスです。単に数字を羅列するだけではありません。適切な問いを立て、適切な方法を選択し、結果を誠実に解釈することが重要なのです。

このプロセスは通常、まず一つの疑問から始まります。「私たちは何を学ぼうとしているのか？」次に、データを収集、整理、分析します。アナリストはパターンを探し、仮説を検証し、モデルを構築します。最後に、専門家以外の人にも理解できる形で調査結果を伝達します。そして、最後のステップが最も難しい場合が多いのです。

データ分析の種類：

• 具体的に：何が起こったのですか？
• 診断：なぜそれが起こったのか？
• 予測：何が起こる可能性が高いか？
• 規範的：私たちはどうすべきでしょうか？

分析ツールは、表計算ソフトからPythonやRといったプログラミング言語、TableauやPower BIといった専門プラットフォームまで多岐にわたる。しかし、ツールがアナリストを作るわけではない。アナリストを作るのは判断力だ。優れたアナリストは、相関関係が無意味な場合、サンプルに偏りがある場合、そしてデータが結論を裏付けていない場合を判断できる。