ビジネス データ分析 (より一般的にはビジネス分析と呼ばれる) は、事前に確立されたビジネス ツールとコンテンツを使用して、収集された大量のデータから主要なビジネス インサイトを収集することを明示的に目的としたデータ分析のプロセスです。 簡単に言えば、ビジネス分析は、企業のあらゆる分野から収集されたデータを分析して、原因や傾向などの主要なビジネス上の洞察を特定し、ビジネスのデータ駆動型の意思決定プロセスを促進します。 したがって、ビジネス分析が、円滑かつ効率的なビジネスの成長の鍵となる不可欠な専門分野であることは驚くことではありません。

ビジネス データ分析の基本にさえ精通している場合は、相関関係と因果関係の議論について聞いたことがあるかもしれません。 多くの若いデータ サイエンティストや経験豊富なデータ サイエンティストが直面している長年の問題です。

この記事では、相関関係と因果関係の違いを詳細に分析し、例を挙げて説明します。 また、ビジネス分析のキャリアの可能性と、自分自身を始める方法についても話します。 だから、読んでください！

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相関関係と因果関係はどのように分析されますか?

相関関係と因果関係の深みに入るには、まずそれらが何であるかを理解することが重要です。

相関関係は、2 つ以上の変数間の関係を表す数値として理解できます。 この統計的尺度は、特定のターゲット変数が別の独立変数にどのように依存しているかを理解するために使用されます。 一方、因果関係は、2 つの変数間の因果関係を指します。 言い換えれば、因果関係は、変数の変化が別の変数の変化に起因することを示します。

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2 つ以上の線形に関連する変数間の相関を計算するために最も広く使用されている方法は、ピアソン r 相関であり、次の 3 つの結果が得られます。

• 2 つの変数が同時に増加する正の相関。
• 2 つの変数が同時に減少する負の相関。
• 一方の変数の変化が他方の変数の変化を示さない場合、相関関係はありません。

2 つのプロセスは、相関後に因果関係を確立できます。

• 制御された研究 – この方法では、変数とデータが 2 つのグループに分けられます: 興味 (従属変数) と治療 (独立変数)。 変数に対してさまざまな実験が行われ、可能な限りあらゆる方法でグループを比較できます。 結果は慎重かつ統計的に評価され、因果関係についての結論に達します。
• 非スプリアス – これは、データ サイエンティストが、変数 A と B が相関関係を示しているが、3 番目の変数 C が原因である、スプリアスまたは誤った関係のすべての可能性を除外するために多大な努力を払う除去方法です。

2 つ以上の変数の間に特定の相関関係が確立されたとしても、そのようにして得られた相関係数を使用して変数間の因果関係を結論付けてはならないことは、現在では広く受け入れられています。 2 つの変数が相関関係を示す関係を示している場合、因果関係の存在を予測するのはおそらく安全です。 ただし、これについての決定的な結論は得られません。 これは、相関関係と因果関係の違いを理解するための基礎です。

相関関係と因果関係の主な違い

人間は、周囲のものを理解するためにパターンを見つける傾向があります。 パターンが存在せず、実際には 2 つのイベントに関連性​​がない場合でも。 これが、相関関係と因果関係を混同し、相関関係に因果関係があると仮定する傾向がある理由です。 相関関係と因果関係の主な違いは、2 つの変数間に相関関係が確立された場合、一方の変数が他方の変数の変化を引き起こすと必ずしも結論付けられないという基本的な概念に由来します。

因果関係が確立されている場合、アナリストは 1 つの変数を操作して、従属変数で目的の結果を達成できます。 ただし、2 つの変数間に相関関係があるだけの場合、一方の変数を変更しても、もう一方の変数が変更されるという保証はありません。 相関関係と因果関係の違いを説明する相関関係と因果関係の例をいくつか見てみましょう。

• ブランドのマーケティング部門は、Instagram ページを積極的に運営し始め、会社の最新情報、ビジョン ステートメント、ヒントとコツ、製品のプロモーションを投稿します。 数週間で、特定の製品の売上が伸びます。 これで、Instagram の投稿数と製品の売上の間に明確な相関関係が得られました。
  ただし、これは 2 つのイベントの因果関係を示すものではありません。 ビジネス アナリストは、因果関係について結論を出す前に、製品固有のプロモーション キャンペーン、市場価格、顧客の人口統計など、他の複数の要因を考慮する必要があります。
• ブランドがアプリの UI を大幅に更新し、数週間でアプリ ストアでの評価が増えました。 したがって、相関関係が確立されます。 しかし、これは因果関係を示唆するのに十分ではありません。
• ビジネス アナリストは、UX、顧客の人口統計などのさまざまな要因を考慮し、場合によっては、選択した顧客グループを対象に対照試験を行って因果関係を確立する必要があります。

相関関係と因果関係を徹底的に分析することは、企業が特定のデータの洞察に基づいて重要なビジネス上の意思決定を行うために不可欠です。 逆に、相関関係の調査結果に基づいて下された決定は、多くの場合、逆効果になる可能性があります。 規模の大小を問わず、企業のビジネス アナリストにとって、意思決定機関に洞察を伝える前に、決定的な因果関係に到達することが不可欠です。 これは、多くの場合、企業の成長における重要な成功または失敗であることが証明されています。

ビジネス分析のキャリア

ビジネス分析は、ソーシャル メディア、マーケティング、販売、財務、e コマース、人事管理、倉庫管理など、ビジネスのあらゆる側面で驚異的な成長を遂げています。最新のビジネス分析は、ビッグデータ、AI、および ML を利用しており、さまざまなデータの視覚化を格納しています。その傘下にあるデータ分析ツール。 したがって、ビジネス分析の影響力と複雑さが増すにつれて、このニッチ分野での熟練した人材に対する需要も高まります。 多くのデータ アナリストとデータ サイエンティストは、エキサイティングな見通しがあるため、ビジネス分析に引き寄せられます。

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結論

ビジネス分析のキャリアには、安定性と高給の長期的な見通しがあります。 さらに、ビジネスの革新的なテクノロジーへの依存度が高まっているため、データ駆動型のキャリアはダイナミックで進化しています。 このように、ビジネス分析市場はこれから成長すると言っても過言ではありません。 ビジネス分析のキャリアを成功させるための旅を始めるのに、今が最適な時期です。