データでコミュニケーションする

第2章. データ

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

データは、これから本書で説明するすべての基本的な構成要素である。以下の章でのビジュアライゼーションは、データと、質問をデータに基づいた答えに変える方法をしっかりと理解している必要がある。データ解析のトレーナーとしてフルタイムで仕事をしていると、データをしばらく扱ったことがあるけれども、ある側面についてブラッシュアップする必要があるという人によく出会う。この章では、あなたがデータを使った効果的なコミュニケーターになるために必要なものを確実に手に入れることができるよう、そのような側面をカバーする。

この章では、以下のことを意識することで、そうした基本的なスキルを形成し、磨いていく手助けをする：

• データとは何か、その主な特徴をいくつか挙げてみよう。

• データのソースと作成方法

• データの発見場所

• どのようにデータ構造を構築すれば、分析だけでなくコミュニケーションにも使いやすくなるか。

• 質問に適切なデータを特定する方法

データセットのサイズが大きかったり、アクセスしにくいデータストレージソリューションを使わなければならなかったり、データを正確に表現しなければならないというプレッシャーがあったりするため、データを扱うことは最初は気が重くなるものだ。しかし、どの技術を使って仕事をするにしても、基本的なスキルを身につければ、仕事はずっと簡単になることが発見できるだろう。質問に答えるためには、多くのソースから膨大な量のデータをふるいにかける必要がある。ここで取り上げるコア・スキルは、データの出所にかかわらず、職場でデータを扱うための準備となる。

ビジュアライゼーションを検証し、他の人に作品を説明することができるからだ。言葉の意味や表現がよくわからないまま、ある言語を話そうとすることを想像してみてほしい。多くの場合、目の前の質問に答えるための完璧なデータセットを持っているわけではない。何が可能なのか、データはどこにストアされている可能性があるのか、分析のためにデータセットをどのように受け取りたいのかを詳しく知ることで、自信を持って、より効率的にデータを扱うことができるようになる。

データとは何か？

データという言葉は常に耳にするが、実際にはどういう意味なのだろうか？データとは、対象をよりよく理解する目的で、観察に関して収集された事実や数値と定義することができる。

デジタル化の進展に伴い、データ収集は非常に容易になった。テクノロジーは私たちの生活のほとんどの場面に関わりを持つようになり、そのため私たちはそれらの側面を測定し、その後のデータをストアすることができるようになった。大量のデータ点が収集される中、新たな課題はデータ点を発見するだけでなく、それが何を意味するのかを明確に作成することだ。長い間、ほとんどの組織は、顧客向けアプリや呼び出し処理システムなどのサービスによって取得される膨大な量のデータをストアするのに苦労していた。テクノロジーの進歩により、この課題は軽減され、データストアの有無の確認に費やす時間を減らし、データの発見と活用に集中できるようになった。

しかし、作成されるデータ量が多いため、分析に必要なデータが常にストアされているとは限らない。あなたが所属する組織では、他の人がデータを提供してくれるかもしれないが、誰もがそう幸運なわけではない。また、データを準備するために何が必要かを理解していれば、必要なものをより明確に説明できるようになる。データを意味のあるものに変える方法を理解するには、まずデータの主な特徴を理解し、何が有用で何がそうでないかを認識できるようにしなければならない。 ...