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第4回:「軸」を理解する~Qlikで学ぶデータ分析~

更新日:2023年4月22日

Qlik Senseによるデータ分析の理解② 「軸」

 

「メジャー」は分析の対象ということで、ある程度特定しやすかったのですが、「軸」については分析の目的によって視点や組み合わせなど大変複雑になることもありますので、ここでは最も分かりやすい「軸」のパターンと構造に絞り込んで基本的な考え方をマスターしてみましょう。



 

■軸の基本:5W1H

物事や事象を分析してはっきりと把握するための「5W1H」というフレームワークはよくご存じだと思います。


「何から分析したらいいか分からない・・・」


そんな時は、まずはこの基本フレームワークを適用することからやってみましょう。

分析したいデータに「5W1H」が含まれているかどうか?どの項目が「5W1H」のそれぞれに該当するのか?実際のデータを見ながら当てはめてみるだけで意外に見えてくるものがあるかもしれません。



上図はよくありそうなデータ項目を「5W1H」に当てはめた例となります。

ある程度、分析の軸が分かっているという場合も、データの過不足などの整理にも役に立つのでやってみてください。どの軸が重要になるのか?組み合わせる軸のパターンは?など、データ分析をスムーズに進められます。



 

■データ分析の階層

データを「5W1H」で整理できたら、それぞれの項目についてどのくらい細かい分析が必要かというのも考えてみましょう。データ分析においては、メジャーを階層的な細かさで分けることによって様々な情報を得ることができます。

最も分かりやすい「When」を例にお話しすると、売上分析をする際に、決算用に年単位や期単位で売上を知りたい場合もあれば、直近のキャンペーン成果を知るために、1週間単位で売上を知りたい場合もあるかと思います。この場合、年→期→月→週→日と階層ごとの軸が必要となります。


■明細データの重要性

様々な階層で分析したい場合、明細レベルのデータがあれば Qlik Sense に取り込む段階でグルーピングして必要な階層データを作成することができます。

よって、より柔軟なデータ分析を行うために、できるだけ明細データを用意するということも覚えておいてください。


 

■グルーピング方法による「軸」の違い

明細データから階層ごとの軸を作成する際、グルーピングの方法によって異なる意味の軸を作成することができます。

例えば日付のデータがある場合、[年 → 年月 → 年月日]と軸を作成する場合と[年ー月ー日]とした場合では作成した軸による分析結果が異なります。



日付データ以外でもグルーピング方法によって異なる意味を持たせることができます。分かりやすい例では下図の年齢データのグルーピングが挙げられます。


「軸」を決めてからデータ分析を進めることも多いですが、データ分析しながら、どんな「軸」を作成するべきか試行錯誤することもよくあります。Qlik Sense はデータの取り込みから「軸」の作成/編集も自在に対応できるので、データ分析における試行錯誤を力強くサポートしてくれます。

分析の目的に合った「軸」を発見することもデータ分析の重要なポイントなので頑張りましょう!

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