STEP 2(収集)その1|データソースの種類

STEP 2(収集)その1|データソースの種類

集めるデータのイメージが付いたら、次にデータを集めなければなりません

データ集める際にデータ品質が高いのが理想です。データ品質が低いと、後々のデータ分析やアクションなどに悪い影響を及ぼします。

データ品質を決めるのは、データの前提をきちんと認識しておくことです。

データの「収集」について全5回にわたってお話しいたします。

  • その1 データソースの種類 ⇒ 今回
  • その2 まずはセカンダリーデータ
  • その3 より正確にはプライマリーデータ
  • その4 最重要なのはデータの前提
  • その5 データは対で集める

今回は、その1の「データソースの種類」というお話しをします。

記録されたもの全てがデータ

データと言っても色々なものがあります。

例えば……

  • 売上などの数値データ
  • 新聞などのテキストデータ
  • 映画などの動画データ
  • 絵などの画像データ

……などなど。

データとは記録されたもの全てです。

デジタルだろうがアナログだろうが記録されたもの全てがデータです。

記録されたものを分析するのがデータ分析

データ分析とは、売上などの数値データだけでなく、新聞などのテキストデータも分析します。

記録されたものを分析するのがデータ分析なのです。

さらに、データには売上データのように誰が見ても数値が同じデータから、「今日は雨が降りそうだ」といった人によって異なる感覚的なデータまであります。

感覚的なものも記録すればデータです。このようなあいまいなデータも分析します。

子供のころからデータを取り続けている

実は、あなたは子供のころからデータを取り続けているのです。

  • 授業中にとるノートはもちろんデータです
  • 絵日記もデータです
  • 作文もデータです

上手いノートの取り方とは、上手いデータの取り方と似ています。

そう考えると、データは非常に身近であり、本当に色々あることが分かります。

定量データと定性データ

データの中には、数値で表しているものとそうでないものがあります。

  • 定量データ:数値で表されたデータ
  • 定性データ:数値で表されていないデータ

多くの人がイメージするのは定量データです。世の中に多いのは定性データです。

分析しやすいのは定量データです。分析に一工夫必要なのは定性データです。

客観データと主観データ

データの中には、誰が見ても同じものとそうでないものがあります。

  • 客観データ:特定の個人の感覚に依存しない
  • 主観データ:特定の個人の感覚に依存

例えば、売上データやあなたの身長や体重は、誰が見ても同じデータです。

一方、今日の気分を日記に記録したものは、特定の個人に依存しています。このようなデータは主観データです。

データと言えば客観データをイメージする人が多いです。しかし、より良いアクションに繋げるためには主観データも欠かせません。

例えば、医者が患者を診察するとき、血圧などの検査データ(客観データ)だけでなく、問診の中で患者の訴え(主観データ)を参考にすると思います。

主観データの特徴として、定性データが多いというのがあります。したがって、主観データを分析するときには、定性データの分析手法を使うことが多いです。

プライマリーデータとセカンダリーデータ

データには、誰が集めたデータかプライマリーデータセカンダリーデータがあります。

  • プライマリーデータ:自ら企画して集めたデータ
  • セカンダリーデータ:既にある他人が集めたデータ

例えば、プライマリーデータには自ら企画して収集したアンケートやヒアリング、自社の売上、POSデータなどがあります。

自ら企画するので欲しいデータが手に入り易いです。しかし、一から企画するので時間がかかるのが難点です。

一方、セカンダリーデータには公的な統計データや白書、新聞記事などがあります。データ収集時にすでに世の中に存在しているデータです。

すでに世の中に存在するのですぐに手に入ります。しかし、本当に欲しいデータが集め難いです。

プライマリーデータセカンダリーデータには一長一短があります。どちらのデータを集めるのかは、求める精度と納期とのバランスで決まります。

次回

今回は、その1の「データソースの種類」というお話しをしました。

  • その1 データソースの種類
  • その2 まずはセカンダリーデータ ⇒ 次回
  • その3 より正確にはプライマリーデータ
  • その4 最重要なのはデータの前提
  • その5 データは対で集める

次回は、その2の「まずはセカンダリーデータ」というお話しをします。

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