必要なデータを集める

データアナリストとして データを扱う場合、 特にデータシステムを構築する場合の 必要なデータを集める方法について 解説しましょう。 データが明確でない場合は、 データを探す必要があります。 データは至る所にあり、 思っている以上に存在します。 こちらのシンプルな写真を例に 考えてみましょう。 これは椅子ですね。 この写真を見て、 椅子に関わるどのようなデータがあるか 考えてみてください。 この写真からどんなデータを 読み取りますか。 まず色があることに気づきますよね。 素材はどうでしょう。 そして種類はどうでしょう。 椅子ですね。 データアナリストは より多くのデータを得るために さらに深く掘り下げる必要があります。 この椅子の写真を見ながら さらに考えていくと、 もっと多くの情報があることに 気づくでしょう。 椅子の寸法はどうでしょうか。 高さ、 幅、 そして重さなどがありますよね。 これは配送方法や コストに関わってきます。 そして仕入れ先へと繋がります。 仕入れ先の詳細な情報が 必要になってきますね。 仕入れ先の会社名は何でしょう。 所在地はどこでしょうか。 また仕入れ先に在庫が いくつあるのでしょうか。 さらに商品のシリアル番号も 必要です。 保証期間はどうでしょう。 また注文した数や 注文した日にち、 出荷した数や販売先に納品された日など、 ざっと考えただけでも 椅子に関連するデータは これだけ存在します。 繰り返しになりますが、 それほど明白ではないデータを 特定することは、 アナリストとしてのキャリアを開始する時に 様々な方法で役立ちます。 今使っているアイテムで ぜひ新しい観点を見つけてください。 探せば必要なデータは豊富にあります。 きっと関連する会議で より良い質問をするのに役立つでしょう。