ds design
まず結論
分析アプローチ設計とは、分析プロジェクトの目的に合わせて「必要なデータ・分析手法・可視化方法」を事前に設計することです。
DS検定では、
「目的 → 必要データ → 分析手法 → 可視化」 の流れを適切に決められるかが問われます。
直感的な説明
データ分析は、
とりあえずデータを集めて分析すればよいというものではありません。
例えば、ある小売店で
「売上を増やしたい」
という目的があったとします。
このとき分析アプローチ設計では次のように考えます。
-
目的を明確にする
→ 売上を増やすには何を知る必要があるか？ -
仮説を立てる
→ 売上は「天候」「曜日」「プロモーション」に影響されるのでは？ - 必要なデータを決める
- 売上データ
- 天候データ
- 曜日
- プロモーション実施情報
- 分析手法を決める
- 回帰分析
- 時系列分析
- 可視化方法を決める
- 時系列グラフ
- 散布図
このように
分析の進め方をあらかじめ設計しておくこと
これが分析アプローチ設計です。
定義・仕組み
分析アプローチ設計とは、
分析の目的に基づいて、以下を整理するプロセスです。
① スコープ（分析範囲）
分析プロジェクトの対象範囲を決めます。
例
- 対象データ
- 対象期間
- 対象顧客
スコープが曖昧だと
分析がどんどん拡大してしまう問題が起きます。
② 必要なデータ
仮説を検証するためのデータを決めます。
例
- 売上
- 天候
- 曜日
- プロモーション
DS検定では
「仮説に対して必要なデータを選択できるか」
が重要なポイントになります。
③ 分析手法
データの性質に応じて分析手法を選びます。
例えば
- 売上予測 → 回帰分析
- 時系列データ → 時系列分析（ARIMAなど）
重要なのは
データの種類に合った分析手法を選ぶこと
です。
④ 可視化方法
分析前にも可視化を行います。
例
- 時系列グラフ
- ヒストグラム
- 散布図
これは
データの特徴や異常値を確認するため
です。
DS検定では
分析前の可視化（EDA：探索的データ分析）
が重要な考え方として出題されます。
どんな場面で使う？
① データ分析プロジェクトの開始時
データサイエンスでは
最初に分析設計をすることが非常に重要です。
理由
- 無駄な分析を防ぐ
- 目的と手法のズレを防ぐ
- 必要なデータを早期に把握できる
② ビジネス課題の分析
例えば
- 売上予測
- 顧客分析
- マーケティング効果分析
- 不正検知
などのビジネス分析でも
必ずこの設計プロセスを通ります。
よくある誤解・混同
誤解①
「データを集めてから分析方法を考える」
これはよくある失敗です。
正しくは
目的 → 仮説 → 必要データ → 分析手法
の順で決めます。
誤解②
「分析手法から決める」
例えば
「機械学習を使おう」
という発想です。
DS検定ではこれは誤りです。
正しくは
課題 → 仮説 → 手法
の順になります。
誤解③
「分析＝モデル作成」
実際のデータ分析では
- 問題定義
- データ理解
- 可視化
- 前処理
- モデル
- 解釈
など多くの工程があります。
分析アプローチ設計は
その最初の設計段階です。
まとめ（試験直前用）
-
分析アプローチ設計とは
目的に基づいて分析の進め方を設計すること - 設計する内容
- スコープ
- 必要データ
- 分析手法
- 可視化方法
- DS検定では
目的 → 仮説 → データ → 手法
の順で考えることが重要。
- 「とりあえずデータ分析」や
手法先行の分析は誤りとして出題されやすい。
対応スキル項目（ビジネス力シート）
-
スキルカテゴリ名
ビジネス課題把握 -
サブカテゴリ名
課題設定 -
★ ビジネス課題を整理し、データ分析の目的やスコープを明確に設定できる
🔗 関連記事
- アクセス制御リスト（ACL）とは？ファイル権限の基本を整理【DS検定】
- 中間層で使用される活性化関数とは？（ReLU・シグモイド・ソフトマックスの違い）【DS検定】
- アジャイル開発とは？ウォーターフォール開発との違いを整理【DS検定】
- 必要なデータ・分析手法・可視化を適切に選択する力とは？【DS検定】
- 記述的・診断的・予測的・処方的分析の違いとは？4分類を整理【DS検定】