STEP 2(収集)その2|まずはセカンダリーデータ

STEP 2(収集)その2|まずはセカンダリーデータ

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
  • その2 まずはセカンダリーデータ ⇒ 今回
  • 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

今回は、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。

セカンダリーデータは必ず集める

集めるデータがプライマリーデータであろうがセカンダリーデータであろうが、セカンダリーデータを最初に集めます。

プライマリーデータを集める場合、セカンダリーデータは必要です。

どのようなデータをプライマリーデータとして集めれば良いのか?」の参考にするためです。

本当に欲しいデータが手に入らない

セカンダリーデータだけでことが済めば、それが一番です。

時間の節約になります。コストの節約になります。

しかし、本当に欲しいデータが手に入らないもどかしさがあります。

公的な統計データ

セカンダリーデータの代表は公的な統計データです。

国から色々なデータが公表されています。参考になるデータも多いです。客観的な数値データが豊富にあります。

e-stat(政府統計の総合窓口、http://www.e-stat.go.jp/)というインターネットサイトが非常に参考になります。

新聞などの記事

他には、新聞などの記事もセカンダリーデータです。

こちらは主観と客観が混じった定性データになります。

つまり、実際に起こった事実(客観データ)記者の感じたこと(主観データ)が混じっています。

この点を意識する必要があります。色々な新聞の同じ話題の記事を見比べると、より鮮明に客観データと主観データが分かります。

世の中にセカンダリーデータが溢れている

セカンダリーデータ世の中に溢れています

インターネットで検索し出てくるデータは、セカンダリーデータです。

辞書セカンダリーデータです。

セカンダリーデータだけで十分にデータ分析は可能です。

しかし、本当に欲しいデータは発見できません

何かしら問題点があります。

セカンダリーデータの問題点

例えば……

  • データが古い
  • データが大雑把
  • データの範囲がせまい(首都圏だけのデータなど)

などなど。

要は、欲しいデータとピントが少しずれています

つまり、セカンダリーデータを使った分析をするときには、本当に欲しいデータとのピントのずれを意識する必要があります。

そのずれがデータ分析の結果に大きく影響することがあります。気を付けましょう。

次回

今回は、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
  • その3 より正確にはプライマリーデータ ⇒ 次回
  • 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3の「より正確にはプライマリーデータ」というお話しをします。

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