仕事のためのデータ分析は、エクセルで始められる件

年収アップの方法

 

わたしはいつも思います。

新しいことを勉強をしようとネットを調べると、意欲をくじくような難しい書き方が多すぎると。

 

なに、回帰分析って?

回帰なんて日本語は使ってこなかったので、最初から『?』が続きます。

 

標本とか言われても、頭の中に浮かぶのは虫がピンで刺されてる絵だし、数式を出されてもサッパリわかりません。

 

なのでこの記事では、数学の用語は一切出てこないので安心して下さい。

 

わたしは半年以上の無職期間の後に就職した会社で、初めてデータ分析の実務を見ました。

ですがデータの切り口が無意味に感じたので、独自にデータ分析のツールを作りました。

 

その結果、実績が上がって入社2年くらいで年収800万円になりました。(初任給は20万円台)

⇒ 経歴

 

データ分析が何か知りたいけど、忙しいという人向けに書いていきます。

 

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データ分析って何?

 

データ分析は、難しいことではありません。

 

ただ難しくしないと商売にならないので、小難しく説明される事が多いだけです。

 

エクセルで二つのデータを比較すれば、それは既にデータ分析です。

勉強する時には、身近なデータを使うと理解がしやすいです。

 

わたしと皆さんが共通で見ているのが、このブログです。

なので、このブログのアクセスデータを使って説明します。

 

ある記事に、ネット検索からのユーザーが多く訪問していました。

ですが、その記事を読んだだけで立ち去ってしまう人の率が84%でした。(100人中84人が立ち去ってしまう)

 

そこで記事を修正したところ、77%に改善しました。

これがデータ分析です。

凄く簡単ではないですか?

 

このデータ分析を、後ほどエクセルで説明します。

 

身近なデータでやってみる

 

わたしは営業会社にいた時に、上司に『物件データをファイルにしてほしい』と命令されたのを拡大解釈し、勝手にデータベースを作りました。

その作業風景が社長に見られて

『外に出ない営業マン嫌いなんだよね』

と言われ、僻地に飛ばされたので辞めました。

 

ともあれ勉強用の現実感のないデータでやるより、実戦的なデータを使った方が飛躍的にスキルが身につきます。

 

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例えばラーメン屋

データ分析の要点は数式をおぼえる事ではなく、目の前のデータからいかに分析をするのかという発想です。

 

例えばラーメン屋でデータ分析をしたいとなった時、

『男女や年齢の違いからデータ分析して、多い客層に合わせた戦略を・・・』

と夢が広がります。

 

ですが食券方式で男女の違いを取れるでしょうか?

恐らく取れないから、店員が目視で性別を見て記録するとかになりがちです。

ですがデータ分析は継続的に行わないと意味がないため、作業を複雑化してはいけません。

 

最終目標はデータ分析ではなく、分析結果から施策をして利益を上げることです。

頑張ってデータを作るのは誤りで、いかに楽にデータを作るのかを考えます。

 

わたしなら既存の食券機から取れるデータと、気象データだけで分析をします。

天気や気温と商品別の売上データを比較します。

 

そして寒い日に売れている商品の共通項を探し、もしチャーシューであったらそれを軸に冬のメニューを展開します。

それで成果が上がらなければ、また別の軸を探します。

 

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必要なら環境を変える

 

データ分析は最初、現状の環境で出来る範囲で十分です。

 

もし転職したばかりの人が、いきなり環境を変えようとしたら反発を受けるでしょう。

わたしは一度、それで失敗しました。

 

まずは今の環境で実績を示す事です。

前述のラーメン屋の例で、データ分析をして成果があがった後で、やはりどうしても男女のデータが知りたいとします。

 

より成果を上げるためだと訴えて食券機を廃止して、店員に端末を持たせる方式に変えてもらいます。

データ分析の成果を知ってもらった後なら、環境を変える要望も通りやすいです。

 

NASAならデータ分析だけをやっていればいいかも知れませんが、一般の会社では成果を見せて、周囲を教育していく必要があります。

 

データ分析にエクセルを使ってみる

 

前述のブログのアクセスデータの分析を、エクセルでやってみましょう。

 

 

グーグルのアクセス解析を使うと、こんな風なデータを見る事ができます。

どのページがどれくらい読まれているのかや、何分くらい読まれているのかが表示されます。

 

グーグルのアクセス解析の場合は、データをエクセル形式で出してくれる機能があります。

エクスポートというものが、それにあたります。

 

エクスポート機能がないサービスを使っている場合、ドラッグしてコピーして、エクセルに貼り付ける方法があります。

 

 

この方法はネットバンクからデータをコピーして、エクセルで処理する時にも使えます。

データ分析の勉強をしつつ、他の業務にも応用できるようにする事で経験値を上げていきます。

 

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エクセルにデータを貼り付ける

 

アクセスデータは2020年11月と、2020年12月のデータを使いました。

 

 

それぞれの月のシートを作り、そこにアクセス解析データを貼り付けます。

画面からドラッグしてコピーペーストすると、こんな風に崩れます。

 

 

しかし、このまま進めて大丈夫です。

『データを合わせたもの』

というシートに、ブログのページURLを軸にして、11月と12月のデータをエクセル関数で表示させます。

 

VLOOKUPというエクセル関数を使って、11月と12月のシートから値を引っ張ってきて、表示させています。

 

データを見て想像を膨らませる

 

各記事で12月に様々な施策をして、数字が変化したデータだと思ってください。

 

この表では、%の数字は小さい方が良い結果です。

数字が改善した記事でやった施策が効果的と仮定し、その施策を他の記事でも行います。

 

データはヒントをくれますが、ユーザーが記事のどこに反応したのかまでは教えてくれません。

そこから先はイメージを膨らませて仮説を立てて、検証する作業が必要です。

 

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データと会話する

オレンジの%は記事の中に貼ったリンクが、どれくらいの率でクリックされたかをあらわしたものです。

%の数字が大きい方が良い結果です。

 

クリックされやすい場所のはずの一番上のリンクは4.2%で、二段目の方がそれより多い14%の人がクリックしています。

これによって、記事を読んでいるユーザーが何を求めているのかがわかります。

 

わたしのブログは商用ではないので、そこまで突き詰めてデータ分析はしていません。

ですがたまに読者の方が何を知りたいのかを調べるために、こういった数字を読みます。

 

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グラフは使わない

 

グラフは絵として眺めるだけで終わってしまうので、わたしは使いません。

 

データのままの方がプログラム化しやすいし、蓄積する事もできます。

プレゼンの時にはアピールになると思いますが、自分のためにデータ分析をやる限りは不要に思います。

 

もっと簡単なデータ分析はないか?

 

ツイッターを使って、データ分析の感覚を掴む事ができます。

 

わたしはPCでツイッターをやっているので、PC版の画面で説明します。

ツイッターには自分のつぶやきが、どれくらいの人に見られたのかがわかる機能があります。

 

画面左側のメニューの下の方に、『もっと見る』というものがあります。

 

クリックすると、アナリティクスというものが出てきます。

 

それをクリックするとアナリティクスの画面が表示されるので、画面上部を見ます。

 

『ツイート』をクリックして表示された画面で、更に『ツイートと返信』をクリックします。

 

 

するとデータが一覧で表示されます。

表示される項目を説明します。

インプレッションは人の目に触れた回数

 

エンゲージメント数はツイートの中の絵が開かれたり、リンクがクリックされた数

 

エンゲージメント率は人目にふれた内、エンゲージメントされた率

 

こんな風に聞きなれない用語が出てきますが、これらを全て覚える必要はありません。

データ分析用に用意されているものには、不要なものがあったりするので、ムリに頭に入れる必要はありません。

 

詳細が見られる

 

一覧で表示されたデータをクリックすると、そのツイートのエンゲージメント(閲覧者のアクション)の詳細がわかります。

 

 

 

メディアのエンゲージメント数は、ツイートに載せた絵や動画がクリックされた回数です。

例えばクリックされた回数が多い絵を調べて共通項を見つければ、ウケる絵の描き方がわかります。

 

詳細のクリック数は、TL等で表示されたツイートがクリックされて大きく表示された回数です。

 

リンクのクリック数は、ツイート内のURLがクリックされた回数です。

 

プロフィールのクリック数は、ツイートで興味を持った閲覧者が、ツイート主のプロフィールをクリックした回数です。

 

いいねとかはご存知だと思うので省きます。

 

データを活用してみる

 

ツイッターのトレンドワードを組み込んだツイートをして、多くのインプレッション数を出してみてください。

 

トレンドワードの『話題のツイート』に上位表示されれば、多くのインプレッション数が期待できます。

しかし上位表示される仕組みはブラックボックスなので、データを見ながら施策を考えてください。

 

データを見る⇒上位表示の仮説を立てる⇒ツイートをして検証

この繰り返しが、データ分析の思考力を作っていきます。

 

データ分析に興味を持ったら

 

以上がデータ分析の説明です。

 

はじめはこんな認識で十分です。

分析をやっていく内に『こんなデータがあった方がいい』『分析のために使える数式はないか?』という欲が出てくるので、その段階で踏み込んだ勉強をすれば理解が早いです。

 

ちなみにこの記事に載せたエクセルの例は、わかりやすく説明するためのものです。

わたしはエクセルにシートを増やしていくのは、あまり好みではありません。

 

皆さんも、ご自身にあったやり方にアレンジしていってください。

 

より高度な分析や、毎日のデータ作りを楽にするなら、半自動化を考えてみてください。

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