Google Career Certificates Googleデータアナリティクス プロフェッショナル 3週目

Google データアナリティクス Google データアナリティクス プロフェッショナル
Google データアナリティクス

明日はXデザインフォーラム、夜にux安藤昌也ら。があるので、
勉強できんので進めるとこまで進んでおく。
ということで3週目です。

■データのフェーズとツールについて学ぶ

 ▼データ ライフサイクルの各フェーズ
  データのライフサイクルは、 計画、取得、管理、
  分析、保管、破棄の6ステージに分かれる。

  ・計画:どのようなデータが必要なのか、どのように管理するのか、誰が責任を持つのかを決める。

・取得:さまざまな異なるソースからデータを収集または取り込む。

・管理:データを維持、管理する。保管方法、保管場所、保管ツールの決定も含む。

・分析:データを使って問題を解決し、意思決定を行い、ビジネス上の目標をサポートする。

・保管:関連するデータを長期的かつ将来的に参照できるように保存しておく。

・破棄:ストレージからデータを削除し、共有コピーもすべて削除する。

 注意: データ ライフサイクルの6ステージ(計画、取得、管理、分析、保管、破棄)と
    データ分析ライフサイクルの6フェーズ(問いかけ、準備、処理、分析、共有、行動)を混同しないよう注意してください。
    両者の意味・用途は異なります。
  
 ▼データ分析の6フェーズ
  ・問いかけフェーズ
  (ステークホルダーの期待を解決する)
  ・準備フェーズ
  ・処理フェーズ
  ・分析フェーズ(スプレッドシートとSQL)
  ・共有フェーズ
  ・行動フェーズ

 ▼このプログラムとデータ分析プロセスの関係
  1.問いかけ: 効果的な質問をする、課題を明確にする、
体系的に考える、他の人たちとコミュニケーションする

  2.準備: データがどのように生成・収集されるかを理解する、
さまざまなデータ形式・タイプ・構造を見極めて使用する、
データの公平性・信頼性を確認する、データを整理・保護する

  3.処理: データを作成・変換する、データの整合性を維持する、
データをテストする、データをクリーンアップする、
クリーンアップした結果を確認・報告する

  4.分析: ツールを使ってデータの形式を揃えて変換する、
データを並べ替えて絞り込む、パターンを見つけて結論を出す、
予測と推奨を行う、データ主導の意思決定を行う

  5.共有: 可視化を理解する、効果的な可視化資料を作成する、
データに命を吹き込む、データにストーリーを与える、
他の人が理解できるようコミュニケーションを図る

  6.行動: インサイトを活かす、課題を解決する、決断する、
新しいものを創造する

 ▼データ分析ツールの概要
  ・スプレッドシートとSQL
   数式と関数。

  ・データビジュアライゼーション
   一般的な可視化ツールにはTableauとLooker

  
 ▼用語集
  関数: スプレッドシートでデータを使用してプロセスまたはタスクを
     自動的に実行するためにあらかじめ設定するコマンドのこと

  クエリ言語: データベースとの通信に使用されるコンピュータ プログラミング言語

  数式: スプレッドシートでデータの計算を実行するために使用される手法

  データベース: コンピュータ システムに保存されているデータの集まり

  
 ▼ウィークリーチャレンジ3
  93.75%で合格。

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