データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。
集めたデータと分析の関係は、食材と料理の関係に似ています。良い食材であっても料理人の腕に問題があると台無しになることがあります。不十分な食材でも調理しだいで美味しくなることもあります。
データの分析の考え方と最も基本的な手法について、全15回にわたってお話しいたします。
- その1 定量分析と定性分析
- その2 分析の基本は比較
- その3 古くて新しいQC7つ道具 ※5回に分けてお話し
- その3-1 QC７つ道具の概要
- その3-2 ヒストグラム・管理図・散布図
- その3-3 散布図＋α（相関・回帰線）の話題
- その3-4 パレート図・特性要因図
- その3-5 チェックシート・層別 ⇒ 今回
- その4 古くて新しい新QC7つ道具 ※5回に分けてお話し
- その5 要因分析と統計的因果推論 ※3回に分けてお話し
前回は、その3の「古くて新しいQC7つ道具」のその3-4の「パレート図・特性要因図」についてお話ししました。
今回は、その3-5の「チェックシート・層別」です。
チェックシートとは？
チェックシートは、文字通りチェックをするシートで、定性的なものを定量化するときなどに利用します。
品質管理などでは元々、点検作業中の不良品などをカウントするために用います。
チェックシートを使うことで、カウントデータ（例:1回, 2回, 3回 …）を作ることができます。
ここで、ちょっと変わったチェックシートの使い方を紹介します。テキストデータのアフターコーディングです。
テキストデータのアフターコーディング
テキストデータのアフターコーディングとは、定性的なテキストデータなどを定量的な数値に変換するやり方です。
例えば、アンケートなどで、ある製品についてどう思うかを聞いたとします。
そのとき記入されているのはテキストデータです。そのままでは定量分析はできません。定性的なテキストを定量的なデータに変換する必要があります。
ここで、次の3つに分類します（ポジネガ分類）。
- 好意的であれば「1」
- 好意的でなければ「-1」
- どちらでもなければ「0」
このように数値を割り振ることで、定量的な分析が可能になります。このように数値を割り振ることをアフターコーディングと言います。
このようなことを自動的に実施するのが自然言語処理などのテキストマイニング技術です。
傾向を掴みたいだけであれば、コンピュータを使い機械的に処理してもいいですが、きちんと処理したい場合には、手作業の時間が多くなります。
例えば、先ほどのポジネガ分類のようなシンプルなものでも、コンピュータを使い機械的に実施した場合、元の文章と照らし合わせてみると、正直可笑しなケースが散在されます。
機械的にポジティブと分類されている文章を、人間がその目で文章を読んでみるとネガティブだった、というケースです。
要するに、完全な自動分類は今の技術ではできないと思います。
チェックシートで数値化できれば定量的な分析も可能
数値化できれば定量的な分析が可能になります。
例えば、購入金額に対する商品態度（好意度）の影響を分析できます。
層別とは？
層別とは、データを同じ共通点をもつグループに分けることを言います。
例えば……
- 男性と女性に分ける
- 20代と30代、40代、50代、60代以上に分ける
……などです。
データを幾つかのグループに分けた後、特性要因図・ヒストグラム・散布図・パレート図・管理図などをそれぞれのグループで見ていきます。
分析は層別次第
層別は分析上非常に重要です。分析は層別次第と言っても過言ではありません。
例えば、商品の売上データのパレート図を年代別にパレート図を作ったとします。
例えば、年代ごとの売れ筋商品が見えてきます。40代の多いエリアの店舗にどのような商品を充実させればいいのかといったことが見え、具体的なアクションに繋がります。
ここで、年代別に特性要因図を作ったとします。特性として売上。要因としてチラシなどのプロモーション手段とします。各年代におけるチラシの効果が分かります。
さらに、そのチラシが……
- 誰に最も効いたのか？
- どのくらい効いたのか？
……が分かれば次のプロモーション施策のヒントになり、具体的なアクションに繋がります。
次回
今回は、その3の「古くて新しいQC7つ道具」のその3-5の「チェックシート・層別」のお話しをしました。
- その1 定量分析と定性分析
- その2 分析の基本は比較
- その3 古くて新しいQC7つ道具 ※5回に分けてお話し
- その4 古くて新しい新QC7つ道具 ※5回に分けてお話し ⇒ 次回
- その5 要因分析と統計的因果推論 ※3回に分けてお話し
次回は、その4の「古くて新しい新QC7つ道具」のお話しをします。
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