(2023/1/14再アップロード)
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この動画では、データ分析について解説します。
▼目次
0:00 自己紹介
0:11 データ分析
0:31ビッグデータ
1:40 データウェアハウス
2:27 データマイニング
2:53 データサイエンティスト
3:26 BIツール
3:40 BI
4:05 試験ではこう出る！（まとめ）
4:26 平成31年春期　問28 過去問題
▼内容
今回の動画では、「データ分析」について解説するよ。
世の中は、さまざまなデータであふれている。
企業の中にもたくさんのデータがあるよね。
貴重なデータを、置いておくだけではもったいない。
データを集め、分析し、経営にとって有益な情報を手に入れることで、ライバル会社に勝つことができるんだ。
ビッグデータ
ビッグデータとは、データ量が大きく、頻繁に更新される、多種多様なデータの集まりだ。
ビッグデータには「3V」と呼ばれる特徴がある。それは、次の3つだ。
・Volume
データ量が大きい。
名前にビッグと付いていることからも、量が大きいことは想像がつくね。
・Velocity
更新頻度が高い。
Velocityは「速度」という意味。更新が速いということは、リアルタイム性があるということだね。
この「リアルタイム性」という言葉は試験でもよく出てくるから覚えておこう。
・Variety
多様なデータが含まれる。
文字データだけでなく、画像や動画、音声、センサーが集めたデータや、SNSやブログの書き込みなど、ビッグデータにはいろんな種類のデータが含まれるんだ。
このようにビッグデータには貴重な情報が含まれるが、膨大すぎて、そのままでは分析ができない。
そこで、次は、膨大なデータを整理して保管する「データウェアハウス」について見ていこう。
データウェアハウス
データウェアハウスとは、意思決定に役立てるためのデータの集まり。
ウェアハウスは「倉庫」という意味。
簡単に言えば、データウェアハウスは、データの倉庫だ。
この図のように、企業で使われるさまざまなシステムから、データを集めて、保管する。
通常、システムに保管されているデータは、データ量が大きくなったり、処理が遅くなったりするのを防ぐために、その都度データを変更、削除して最適化しているんだ。
一方、データウェアハウスでは、基本的にデータの変更や削除はしない。あらゆるデータを時系列で保管しているから、過去のデータと現在のデータを比較して、将来の予測をすることができるんだ。
データマイニング
データマイニングとは、膨大なデータから、有益な情報を取り出す手法。
データマイニングでは、ビッグデータやデータウェアハウスのような巨大なデータから、経営に役立つ情報を見つけ出すんだ。
また、データマイニングに似た言葉に、「テキストマイニング」がある。
テキストマイニングとは、文字データのみを対象としたデータマイニングだ。
データサイエンティスト
データマイニングのように、データを分析して有益な情報を取り出す専門家をデータサイエンティストという。
統計学や機械学習、データマイニングなど、いろんな技術を組み合わせて、ビッグデータの分析を行う研究者や技術者だ。
データ分析はとても難しい。
だから、データサイエンティストという専門家がいるんだ。
でも、経営者や従業員でもデータ分析ができるといいよね。
そんなときに役立つのが「BIツール」だ。
BIツール
BIツールとは、誰でも簡単にデータ分析が行えるソフトウェアだ。
データサイエンティストのように専門的な知識がなくても、データ分析が行える。
BI
BIツールの「BI」は「Business Intelligence」の略だ。
BIとは、自社に蓄積されているデータを分析して、経営の意思決定に役立てようとする手法。
BIでは、データウェアハウスに保管されたデータをBIツールで分析したり、データマイニングと組み合わせたりして、その結果を経営に役立てる。
試験ではこう出る！
・ビッグデータとは、データ量が大きく、頻繁に更新される、多種多様なデータの集まり
・データサイエンティストとは、データを分析して有益な情報を取り出す専門家
・BIツールとは、誰でも簡単にデータ分析が行えるソフトウェア
過去問題
意思決定に役立つ知見を得ることなどが期待されており、大量かつ多種多様な形式でリアルタイム性を有する情報などの意味で用いられる言葉として、最も適切なものはどれか。
ア．ビッグデータ
イ．ダイバーシティ
ウ．コアコンピタンス
エ．クラウドファンディング
正解は、アのビッグデータ。
ビッグデータとは、データ量が大きく、頻繁に更新される、多種多様なデータの集まり。
更新が速いから、リアルタイム性があるということだったね。
よって、「大量」「多種多様」「リアルタイム性」というキーワードから、ビッグデータが正解だとわかる。
ビッグデータを分析することで、経営や業務に役立つ情報を引き出すことが期待されるんだ。
イのダイバーシティとは、多様性のこと。性別、年齢、国籍、人種、宗教、価値観など、「ヒト」の持つさまざまな多様性を指す。
ウのコアコンピタンスとは、競合他社が簡単に真似できないスキルや技術。例えば「特許」など、「他社がマネしにくい」「顧客に価値をもたらす」「他の事業に展開しやすい」会社の核となる強みのことだ。
エのクラウドファンディングとは、インターネットを通して不特定多数の人から資金を集めるしくみ。特定の団体や人に資金の提供を依頼するのではなく、実現したいことを発信して、不特定多数の人から資金を募るのが特徴だ。
以上が「データ分析」の解説だよ。お疲れ様でした！
▼著者紹介　
・高橋 京介
・米サンノゼ州立大学卒業
・元メルカリiOSエンジニア
・Udemy：link.it-pass.jp/udemy
・問題集アプリ：app.it-pass.jp/
・著書
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