Tbleauでのデータ解析について
Tableauでのデータ解析を業務で行っており、お世辞にもデータアナリストとはいえないスキルセットの筆者もデータについて考える機会が増えたので、頭の整理のために記しておく。
データ分析の目的の重要性
はじめに書くとおもんない文章になるけど、これはやはり大切。教科書的に。
これが無いと何が問題かというと、どんなグラフを作ればいいかわからない。
ただそれだけ。
エクセルデータの分析
Tableauを始めるにあたって一番easyなのはエクセルデータの分析から。
エクセルと言わずCSVでもいいが、エクセルでの集計と合わせて答え合わせが出来るところがよい。
次は、複数のエクセルデータのブレンディングがよいと思う。
どんどん高度なことをしていく場合にも、基礎はデータの集計やビジュアライズ、そして複数のデータソースからのデータ加工だから。
データ構造への理解の深さ
エクセルなどの目に見えるデータの扱いから、GoogleAnalyticsやSalesForceなどのクラウド上のデータを扱うようになる。
その際に痛感するのが、データ構造の理解の大切さ。
なぜかというと、データのつながりが目に見えないから。
このデータをこの切り口とこの切り口でビジュアライズしたい、その際に、実はそれらのデータはつながっていないことを知る。
これは、二つの理解が必要。
①そもそもやろうとしていることはどのようなデータ構造であれば実現できるのか。
②対象のクラウドデータソースは、それを実現するデータ構造か。
今はGAの分析をしているが、収益、と商品の収益の違いによって日も付けられるデータに違いがあることを知る。
ビジュアライゼーションの大切さ
ここは、何を浮き彫りにしたいか、というところと密接にかかわる。
ただし、浮き彫りにするためにどのようなビジュアライズ手法が必要か。
それを知るためにはビジュアライズのテクニックを持っている必要あり。
これからの課題
データブレンディングをエクセルデータと突合せながらやっていくこと。
そして、GAのEC解析を通じて売り上げデータをビジュアライズする経験をつむこと。
この二つ。GAに関しては、データが合っているのか、それを確認しながら進めることが必要。ただし、それは非常に難しいことはわかっている。
GAでは、そもそも何を見たいのかを言語化した方がよい。
売り上げの推移が見たい。
売り上げがよくなっているのか、悪くなっているのか知りたいから。
よくなっていても、悪くなっていても、なぜか、を知りたい。
まずは、それがなぜかを分析するところから始めるべきだ。
客単価、購入数、顧客数、（商品）など、売り上げを因数分解する。
これは大切なはずであり、これで一つのダッシュボードとすべきだ。
次に必要なのは客単価が下がった、購入数が下がった、それぞれの因子に対して、
なぜかを考えるダッシュボードを提供するべきだ。
ここで出てくるのが売り上げをさまざまな軸で切って見ることかもしれない。
さらに、どの構成要素が悪くなっているのかが見てわかるビジュアライズが必要だ。つまり、それは前月比、前年同月比だ。
構成要素は多くの種類が考えられる。
そのため、ここは複雑になりがちだ。
どうするか。
なぜ売り上げが下がったのか。あがったのか。
構成要素のバランスと、構成要素自体の変化の二軸のどちらの寄与が大きいか。
これのビジュアライズは非常に難しい。
さらに、構成要素はどのように選定するべきか。
・買う人が変わった（そもそも）
人をどうみるか？
→デモグラやアフィニティ、アクセス時間や曜日
・購買環境が変わった
環境とは？
→デバイスなど？
・買いに来たものが違った
そもそも何を買いに来たのかわかるのか？
→ついで買いだった？
→コミュニケーションの入り口の問題か？
・検討する中で今までとは違う挙動をした
購入導線の途中に変化があったか？
①構成要素の売り上げに与えるインパクトをまずは可視化する
たとえば、スマホ比率が変わった、といった場合に、各要素の売り上げ推移は変わっていなくても、売り上げ額は減る可能性がある。
②要素単位での沈下
各要素それ自体が下がっていることが考えられる。
こちらは推移をみれば明らかとなる。
そして構成要素として考えられるのは以下の点だ。
○人にフォーカス
・デバイス別
・流入元別
・デモグラ別
○行動にフォーカス
・訪問ページ別
・ランディングページ別
売り上げの構成要素が見たい。
今の売り上げの構成要因把握とともに、売り上げの増減の理由を知りたいから。
眠い。途中だけれどもねる。
