とにかく、データ分析とは何ですか?

公開: 2020-09-21

どんな種類のウェブサイトを運営していても、なんとかしてデータを掘り下げているのです。 ほとんどの場合、それはJetpackプラグインとその組み込み統計、またはGoogleAnalyticsとその信じられないほど詳細な追跡されたメトリックのセットのいずれかを介して行われます。 これらの数値を実際に解析するために座っていると、さまざまなレベルでデータ分析に取り掛かることになります。 しかし、データ分析とは何ですか? そして、あなたはそれで何ができますか? さて、それは私たちがあなたに言うためにここにいることです。

データ分析とは何ですか?

できるだけ簡単に言えば、データ分析とは、生データを調べ、それが何を意味するのかを理解し、その知識を適用して問題を解決するプロセスです。 これは、より大きなデータサイエンス分野のサブセクションのようなものであり、実際には、よりユビキタスな分野の1つです。 ウェブサイトを持っている人は皆、何らかの方法で生データを扱っているからです。

たとえば、Googleサイトキットを使用しているとします。 ダッシュボードをクリックすると、次のようなデータのセットが表示されます。

Googleサイトキット

データ分析が登場するのは、これらすべてが、表示および読み取り可能な生の情報だからです。 しかし、解釈が重要です。 過去1か月でクリック数が37.2%増加したことを知っているのは、すばらしいことです。 しかし…あなたはそれで何をしますか?

そこで、データ分析がWebプレゼンスの一部になります。 あなたが持っているのはデータです。 正確には、ユーザーとその行動に関するデータ。 データサイエンスは、何らかの方法でこのデータを扱う予定であると言うときに使用する包括的な用語です。 データ分析は、それを実行する方法であり、その後で何を実行するかです。具体的には、大規模な傾向よりも詳細なデータを調べます。

アルゴリズムを使用してデータを並べ替えてクリーンアップし、外れ値や極端な値、または重複を除外することができます。 クリック数の増加を確認し、最もパフォーマンスの高いページや投稿を確認し、それらのトピックに関する基本的なコンテンツを作成する計画を立てるという単純なことでも、データ分析の領域内にあります。

4種類のデータ分析

データ分析という用語を目にするときはいつでも、それが4つの特定の領域に分類されているのを目にするでしょう。

  • 記述的分析
  • 診断分析
  • 処方分析
  • 予測分析

何を扱っているかに関係なく、データとその処理方法はこれらのカテゴリのいずれかに分類されます。

記述的分析

これは、ウェブサイトの統計について話すときに上記で使用されるものです。 記述的分析は、時間の経過とともに何が起こるかをカバーします。 増加または減少するもの—プラットフォームで費やされる時間、クリック、どのプラットフォームが最も頻繁にサイトを参照するかなど。ユーザーが特定の方法で行動している理由の背後にある理由がわからない場合がありますが、ユーザーが何であるかを正確に特定できます。やっています。

診断分析

あなたは何かが起こっている理由を探しているときは、診断分析を使用しています。 あなたのウェブサイトの統計が活況を呈していて、その理由を知りたい場合(あなたがそれを続けることができるように)、あなたはウェブサイトからのすべての情報を見ているでしょう。 あなたはクリックが上がっていることを知っています。 しかし、どのような特定の記事が見られていますか? トラフィックが増える時間帯はありますか? 訪問者の人口統計と、急増に関連する電子メールキャンペーンが送信されたかどうかを調べて判断します。 データを全体的に見ることにより、妥当な許容誤差内で、データがそのように見える原因となった可能性が最も高い要因を特定できます。 そして、なぜそれが起こったのを診断することによってそれを複製することを試みることができます。 (または、問題が発生した場合は、同じ選択をしないでください。)

処方分析

処方分析とは、データを調べて、それに対する反応を判断することです。 たとえば、Nintendo Switchの記事のクリック数が今後数か月でさらに25%増加した場合は、そのトピックに関する記事の出力を増やすことを計画し、その増加をカバーするためにライターをさらに雇うプロセスを開始することもできます。 あなたは、あなたが持っていて、ある期間にわたって続いたと知っているデータに完全に基づいて計画を立てています。

予測分析

一方、これは過去のデータのセットを見て、それに基づいて仮定の計画を立てる慣行です。 あなたの計画が100%うまくいくかどうかを知る方法がないので、これは規範的なものとは異なります。 たとえば、全市民の70%が調査で、あなたの町にファーマーズマーケットが欲しいと言っていて、毎週の市場を開く計画を立てている場合、それはデータに基づいた予測計画を立てています。 あなたはデータに基づいて知識に基づいた推測を行っており、都市の住民があなたのビジネスに前向きに反応すると予測していますが、あなた自身のファーマーズマーケットデータはありません。

データ分析の開始場所

これが、データ分析とは何かの基本的な概要です。 しかし、あなたは今どこに行きますか?

まず、サイトにGoogleAnalyticsをインストールする必要があります。 とても簡単で、数回クリックするだけです。 それが済んだら、ランディングページの追跡やユーザーエンゲージメントの追跡など、いくつかのチュートリアルから始めることができます。 プラットフォームを統合するために、独自の分析ダッシュボードを設定することもできます。

あなたがグーグルタイプでないなら、たとえ彼らが最大であっても、彼らは町で唯一のゲームではありません。 BigGではない他のオプションのいくつかを紹介しましょう。

また、追跡して掘り下げることができるさまざまな種類のデータがあります。 ユーザーがサイトをどのように操作しているかを理解するために、ヒートマップデータを取得することをお勧めします。 おそらくあなたはあなたのソーシャルメディアの存在感を持ち込みたいと思うでしょう。

また、ツールDataboxをお勧めします。 基本的に、さまざまなさまざまなデータ分析ツールをすべて1か所にまとめます。 データ分析を自分で行う必要がありますが、すべてのKPIを1か所にまとめることは素晴らしいことです。

まとめ

データ分析の初心者でもベテランでも、基本を理解することをお勧めします。 データを見ているだけでは、行動を起こしていないからです。 あなたはただデータを持っています。 重要なのは、そのデータをどのように見て、それを前進させるかです。 問題を診断する場合でも、ユーザーへの応答を予測する場合でも、データ分析で開始および終了できる最善の決定を下します。

あなたのビジネスではデータ分析を何に使用していますか?

Julia Tim /shutterstock.comによる記事特集画像