記述的分析とは？
記述的分析（descriptive analytics） は、大規模な生データを
集計・分析することで、過去に何が起きたのかを探り、その結果をグラフ（折れ線/円/棒グラフ）や表などに落とし込んで
可視化する分析手法です。記述的分析は、
予測的分析や処方的分析などと同様に、過去、現在、未来を探求し、より良い問題解決の糸口を見出す分析手法の1つです。記述式分析を利用することで、
前年比での売上高の成長率や顧客数など、業績と傾向を全体的に把握し、
意思決定や戦略の指針となる強みや弱みを特定できるようになります。
記述的分析の重要性
記述的分析は、年次報告書、ワークフロー、在庫管理など、
あらゆるビジネスケースに役立ちます。クラスタリング、回帰、抑制、要約統計量などの高度な手法により、
大量のデータを紐解いて、傾向、パターン、洞察を
明らかにすることができます。これらの情報から、主要な指標が時間とともにどのように変化したかを把握するとともに、さらなる成長に向けた
新たなビジネスチャンスを特定できるようになります。
記述的分析の仕組み
記述的分析は、あらゆるビジネスに欠かせないものであり、次のようなケースに活用できます。
- KPI に照らし合わせて評価を行うための指標を作成
- KPI に照ら合わせて測定を行うための適切なデータの特定と抽出
- データの準備時にデータの精度を確保
- クラスタリング、回帰、抑制、要約統計量などの手法を使用して、
パターンを発見し、パフォーマンスを測定 - チャート、表、グラフの作成により、分析結果を見える化
記述的分析は、
ソーシャルメディア上で、「いいね！」、コメント、閲覧、フォロワー数などのエンゲージメントを調査したり、
市場の動向を探ったり、調査結果を比較・分析したり、過去に行ったマーケティングキャンペーンやセールなどの概要を把握したりといったケースで大きな効果を発揮します。
記述的分析を活用しませんか？
Alteryx では、タイムインテリジェンス、データマイニングやプロファイリング、空間・人口統計分析などの強力な分析手法を、
ワンストップで活用できます。
Alteryx は、以下のようなさまざまな用途に利用できます。
- データベース向けに最適化されたクエリ、プッシュダウン処理、インデータベースでのサポートにより、大量のデータを効率的に処理
- データプロファイリング、データマイニング、データマイニングで得られたアセットを活用し、
インサイト、パターン、傾向を発見 - ジオコーディング、人口統計分析、サードパーティのデータなどの活用により、データを強化
- あらゆるソースからのデータを容易にインポート、クリーンアップ、準備、ブレンドし、分析結果を多様なソースに出力