データ分析プロジェクトを成功させるには、強力な計画を立てる必要があります。データ分析プロジェクト計画は、プロジェクトの多くの基本的な要件を示しています。計画はデータの構造を概説し、研究の目的を宣言し、データソースを記述し、そして研究を実行するために使用される手順を特定します。計画書は、調査の方法と目的を監督者、助成金の作成者、およびその分野の専門家に示すため、プロジェクトの重要な部分となります。
プロジェクトの目的
データ分析プロジェクト計画にはプロジェクトの目的を含める必要があります。これらの目的は、関係者に計画の目的とデータの体系的な分析によって明らかにされるべきことを示します。プロジェクトの目的は、「原材料の価格の変動が会社の利益にどのような影響を与えるか」など、特定のビジネス上の質問に対する回答を中心に展開する必要があります。または「ソーシャルメディアの投稿は株価にどのような影響を与えますか？」
データソース
計画がプロジェクトの目的を確立した後、計画が答えるべき次の質問はレポートで使用されるデータの出所を含みます。データソースは、年間収益や株価などの客観的なもの、または観察や意見などの主観的なものです。たとえば、財務データ分析計画では、より客観的なデータソースを頻繁に使用しますが、マーケティングおよびリーダーシップの評価では、より主観的なデータソースを使用します。
収集方法
計画には、データの収集に使用された方法も含める必要があります。アナリストは、会社の年次報告書、業界の売上高、および株価レコードから客観的なデータを収集できます。主観的なデータを収集するための方法には、顧客調査、世論調査、および面接が含まれます。計画は各方法の使用の背後にある理由とその方法の使用がプロジェクトの目的をどのように達成するかを示さなければなりません。計画に詳述されている方法がプロジェクトの目的と一致しない場合、プロジェクトはタスクを完了するために必要なリソースに対する承認を得られない可能性があります。
分析方法
データ収集の雑用が完了したら、プロジェクトの次のステップはデータの分析です。プロジェクト計画には、データの分析に使用された方法を含める必要があります。これらの方法は、統計的測定などの定量的方法、または感情または印象を測定するなどの定性的方法であり得る。プロジェクトの目的はしばしば使用される分析方法の性質を決定するでしょう。たとえば、新製品に対する顧客満足度を測定することを目的としたデータ分析プロジェクトでは、売上増加などの定量的方法と、顧客調査のデータなどの定性的方法の両方を使用できます。
