データ分析のスキルを持つ人材の存在を知る

データアナリストとして 明確な肩書きを持たずに データ分析のスキルを持つ 潜在的なデータアナリストは、 思っている以上に はるかに多く存在すると考えます。 潜在的なデータアナリストは、 自身をデータアナリストと 呼んでいないだけで 常にデータ分析を行っています。 レポート、クエリ、 スプレッドシートを作成したり、 データを通じてプロセスを 改善する方法を発見したり、 時には日々データと向き合うことで 他の人よりも簡単にデータパターンを 把握したりしているのでは ないでしょうか。 ほとんどのプロジェクトでは、 レポート作成に備えて なんらかのデータクリーニングが 必要になります。 データ分析の仕事は、 単にデータを綺麗にするだけでは ありません。 アナリストはレポートを設計し、 作成したいレポートに応じて データの形式を整える作業を行い、 深く分析します。 データクリーニングは、 データ分析の重要な一環であり、 データを整えるための 最適な方法を学ぶことが とても大切になります。 データは常に最適な状態で 届くわけではありません。 ですから分析をするデータをしっかり 整備することが重要です。 ほとんどのデータ分析において、 このデータクリーニングが 必要になります。 データを整備することで データの集計、解析、 レポート、図表の作成を可能にします。 またより詳しい分析のために データを加工することができるよう 準備をする作業でもあります。 データクリーニングは、 データの値を変えることではありません。 これは並べ替えのためにデータを分けたり、 計算式を追加したり、 不要な列を削除するなど、 データの形状を変更することを意味します。 次にデータの視覚化です。 的確な意思決定を助ける 図表やレポートを作成します。 つまり組織のニーズに応じて 入手したデータを図やグラフに表現したり、 意味のある表にまとめたりする作業です。 このデータの視覚化は ２つの理由で行われます。 ひとつはデータに問題があるかどうかを すぐに確認するため。 もうひとつは会社がデータを より適切に解釈するためです。 何千何万行のデータの数値は ただの羅列になりますが、 視覚的なグラフは 意思決定者に 意味あるものとして提供できます。 データアナリストは データ分析を実施して、 生のデータを意味のあるデータ列に 加工することで、 重要な意思決定のためのレポートや 視覚化資料などを作成します。