みなさん、こんにちは。

ぼくは最近、データサイエンスに興味を持ち、
Googleのプロフェッショナル認定証
「データアナリティクス」という
オンライン講座を受講しています。

昨日は、このコース1を終えた所感を
書きました。

この講座は、
データ分析に必要な知識とスキルを
学べるようになっていて、
全8つのコースで構成されています。

今回は、
その中のコース2をやってみた感想を紹介します。

課題の6つのタイプ

コース2は「問いかけ」について。

このコースでは、データ分析を始める前に、
まず「何を分析したいのか」という問いかけを
明確にすることが重要だと学びました。

具体的には、以下の6つのタイプの課題について
それぞれどのように問いかけを
立てればいいのかを学習。
（）のなかは例です。

・予測を立てる（ある商品の未来の売上）
・物事を分類する（顧客を属性ごと）
・異常を見つける（健康状態の把握）
・テーマを特定する（改善する機能）
・つながりを発見する（関係を見つける）
・パターンを見つける（顧客の購買行動）

これらの問いかけを明確にすることで、
分析結果がより意味のあるものになります。

そして、課題によっては必要となる
分析手法が異なるというのも学びました。

スプレッドシートとダッシュボード

このコースでは、スプレッドシートを使って、
データを分析する方法も学びました。

スプレッドシートについては、
ほとんどがぼくが毎日使っている
Googleスプレッドシートの使い方だったので、
あまり目新しさはありませんでした。

でも、初めて「COUNTIF」という関数を
使ったのは、ちょっと面白かったです。

この関数は、特定の条件に合致する
データの個数を数えることができるもの。

一方、ダッシュボードについては、
今まであまり触れたことがなかったので、
かなり勉強になりました。

具体的には、レポートとダッシュボードの
使い分けや、ダッシュボードの種類
（戦略型、運用型、分析型）について学習。

目標具体化のための「SMART」

このコースでは、スキル本でよく見かける、
目標具体化のための「SMART」も紹介。

SMARTは、
・Specific（具体的）
・Measurable（測定可能）
・Action-oriented（行動指向）
・Relevant（関連性）
・Time-bound（期限）

の頭文字を取った略語。

このなかで「A」がスキル本でみる
ものとは違っています。

スキル本でよく見かける「A」は
「Achievable（達成可能）」ですが、
ここでの「A」は「行動指向」。

これは「異なる、または新しい機能の追加に
つながるか？」どうかについてです。

まとめ

コース2は約10時間ほどで終えることが
できました。

コース1も含めると、
ここまでトータル18時間ぐらい。

まだ前半だけど、ここまで学んだことで、
データ分析の基礎知識が
かなり身についたように思います。

これから残りのコースも頑張ろうと思います。

データ分析に興味があれば、
ぜひチャレンジしてみてください！