Analysis vs Analytics

と｡ さて､ それでは､ 解析と分析という言葉の類似性による､ あまり明らかではない違いについて説明しましょう｡ 両者は同じ意味であると考え､ 使い分けている人もいます｡ 厳密には､ これは正しくない｡ 実は､ この2つには明確な違いがあるのです｡ そして､ どちらかが､ もう一方の代わりに使われることが多いのは､ 両者に対する透明な理解が不足しているからです｡ では､ これをクリアにしましょうか｡ まずは､ 分析から｡ 次のように考えています｡ 様々な種類のデータを含む巨大なデータセットがあります｡ データ全体に取り組んで､ 圧倒されるリスクを冒すのではなく それを消化しやすい塊に分け､ 個別に研究し､ 他の部分との関連性を調べるのです｡ そして､ それが分析というものです｡ ただ､ 一つ重要なのは､ ある物語がなぜそのような結末になったのかを分析で説明するなど､ 過去にすでに起こった事柄について分析を行うことです｡ あるいは､ 昨年の夏に売り上げが減少していたこと｡ つまり､ 「なぜ､ どのように」「なぜ」起きたのかを分析するのです｡ 素晴らしい｡ ここで､ アナリティクスの定義にうまくつながるのですが｡ ご推察の通り､ アナリティクスは一般的に未来を意味します｡ 過去の出来事を説明するのではなく､ 未来の可能性を探るのです｡ アナリティクスとは､ 本来､ 分析で得られた構成要素に論理的・計算的推論を適用することである｡ そして､ そうすることでパターンを探し､ 将来的に何ができるかを探っているのです｡ ここで､ アナリティクスは2つの領域質的分析に分岐する｡ これは､ 分析と合わせて直感と経験を使い､ 次のビジネスの動きを計画することです｡ そして､ クオンツ・アナリティクス｡ これは､ 分析で集めた数字に数式やアルゴリズムを適用することです｡ その例をいくつかご紹介します｡ 例えば､ あなたがネットショップのオーナーだとします｡ あなたは競合他社に先駆け､ 顧客のニーズやウォンツをよく理解しているのです｡ あなたは女性服の記事から非常に詳細な分析を行い､ どのファッショントレンドを追いかけるべきかについて確信を持っています｡ その直感で､ どのスタイルの洋服を売り始めるかを決めるとよいでしょう｡ これは定性的な分析でしょうが､ 新しいコレクションを導入するタイミングがわからないかもしれません｡ その場合､ 過去の販売データやユーザーの体験データを頼りに､ どの月に行うのがベストなのかを予測することができます｡ これは､ 定量的な分析を用いた例です｡ ファンタスティック｡ 少し話を戻すと｡ これらの領域と分析を組み合わせることができます｡ また､ 物語がどのように､ あるいはなぜそのように終わったのかを説明するために､ 定性分析を行うこともできます｡ また､ 過去のデータを使って定量的な分析を行うことで､ 昨年の夏に売上が減少したことを説明することができます｡ 完璧です｡ 分析と解析の違いをクリアにしたところで､ データ分析､ データ解析､ ビジネス分析､ ビジネスアナリティクスといった用語も､ それぞれ独自の意味を持つことを理解するのはそれほど難しくはないはずです｡ 次回のビデオでは､ これらとその他多くのことを､ 素晴らしい図で簡略化することを目的として説明します｡ では､ 次に進みましょう｡