コラムバックナンバー

トピックスで紹介したITmediaの記事からの紹介です。
分析作業の75%を占めるもの

「仮説を持ってから数字をみよう」という話がよく言われますよね。ただこの記事は「仮説検証」という文脈ではないので、「分析作業の75%を占めるもの」の答えは「仮説立案」ではありません。何だかわかりますか?

仮説を持つということは、その問題に紐付くデータの収集作業とセットになります。それが今回の答えです。この記事では分析作業の75%が「データ準備」とあります。「仮説」とも密接に当然関わってきますので、「仮説」が不正解ということではありませんが。

アクセス解析界隈の人だと、取り敢えずサーバー・ログを集計するとか、Google アナリティクスなどのJSタグを実装してデータを収集するとかいうことで、何をどう集めるかという点はあまり疑問の余地がないようにも思えます。

取り敢えずあるもの、取り易いものを取るという考え方です。悪くはないのですが、この場合に二つ問題があります。

一つはそもそもそれは何を知るための情報かということです。その元データを集計分析することで、今ある課題を解決できる見通しを持っているかということ。もう一つは、そのデータがそのままで「きれいなもの」かという問題です。

どちらも本質的な問題なのですが、意外と意識されません。最初の問題では、データ収集の仕組みを知ることで、アクセス解析でできないこととカスタマイズでどこまで出来るのかを理解できるので、大事なことです。

二つ目の問題は、データにゴミが多い場合です。ツールに生のサーバー・ログをインポートして、軽く諸設定して集計回すだけだと、何だかわからないユーザー・エージェントのデータばかりということになったりします。

きれいな最終データだけ見て分析にすぐに取り掛かりたいという、はやる気持ちはわかりますが、データ収集の仕組みや数字の精度といった部分への理解も深めれば失敗は少なくなります。ここにも意識をして頂ければと。

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