時には意味付けの弱いデータも・・・


この記事の所要時間: 20秒 〜 30秒程度(1227文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
『iPhone/iPad アプリのタイトルに最も使われている言葉は?』という楽しげな記事がインターネットコムに掲載されていました。65万を超えるアプリのタイトルを分析したもので、ランキング上位にはHD、Lite、Free、iPad、Proなどが入っています。
 
このような、一人一人、一社一社が個別に行なった作業の結果を比較的容易に分析できるのが、今の時代のおもしろいところです。Googleの検索単語ランキングやTwitterのトレンドワードなどが、その代表でしょう。
 
いろいろな事柄について、たくさんのデータが蓄積されているため、分析視点と分析技術さえ持っていれば、さまざまな分析が可能になるわけです。データ好きには堪らない時代ですね。
 


データ分析には説得力ある意味付けが必要

データを分析するときには、分析技術よりも分析視点が大切です。
結果をどのように活用できるか、自ら説得力ある意味付けをしなければ、誰もその分析結果に興味を示しません。分析視点をうまく使って、センスあるラベル付けをすることが求められます。
 
Googleの検索単語ランキングの意味を「多くの人が興味を持った単語」とするのは無理がないと思われるでしょう。しかし、よく考えると、人は興味を持った単語をすべて検索するわけではありません。「より強い興味を持った単語を検索する」、「知らない単語だった場合に検索する」、「いろいろな情報が出てきそうな単語だったら検索する」など、いくつもの可能性が考えられます。ここをうまく意味付けすることで、分析結果の価値が上昇するのです。
 
無理のない範囲でジューシーな意味付けをするのは容易ではありません。しかし、だからこそ人々の興味を惹き、説得力を持った意味付けができることにデータ分析者のセンスが役立ちます。
 


無理は禁物

冒頭に挙げた『iPhone/iPad アプリのタイトルに最も使われている言葉は?』は意味付けがされていません。多く使われている言葉を単に指摘しているだけにとどまっています。「(一般受けするために)これらの言葉を使った方がいい」とか、「(既存アプリと差別化するために)これらの言葉を使わない方がいい」などの展開はありません。勿体ないように思いますが、これはこれで一つの提示方法だと思います。
 
分析結果を価値あるものにするためにラベルを貼ることが求められます。そのため、無理をしてしまうことがあるのです。価値を過剰に解釈してしまい、説得力のないラベルを張ってしまうことになります。そんなことをするくらいなら、無理な意味付けをしないというスタンスもアリでしょう。
 
うまいラベルを貼ることは重要ですが、無理は禁物です。時には意味付けの弱いデータを野面で出せることこそが、責任あるデータ分析担当者に求められる能力なのです。

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