データ操作で関連情報を得るには

Aug 21, 2020●5 min read

データの収集とデータ分析により、あらゆる産業の機能が変化しています。 このような状況において、「データ」というものがいかに重要であるかを考え、関連するデータを取得し、データを分析し、データを提示する新たな方法も生まれてきました。 私たちは機械を使ってデータを入力し、同じ入力を解読するため、構造化されたデータを持つことが、これらすべての鍵になります。

これは重要なトピックなので、さらに深く掘り下げて、データがどのように処理されるかについて説明することが有用でしょう。 正確には、データの操作と修正、およびそれらのプロセスを使用して生のデータから関連するフィードバックを得る方法について説明します。

データ操作とは データ操作とは、データをより整理され読みやすくするために変更または調整するプロセスです。 これを実現するために、DMLを使用します。 DMLとはどういう意味でしょうか。 これは Data Manipulation Language の略で、データベースを挿入、削除、および変更することができるプログラミング言語です。 DMLのおかげで、私たちはデータをクリーンにして、消化できるようにマッピングすることができるのです。

また、これは21世紀に誕生した新しい職業の1つであることも特筆すべき点です。 有能なデータアナリストであり、データ操作のプロである人は、その先に明るいキャリアが待っていることでしょう。 そのためにも、重要なテーマであり、議論する必要があるのです。

SQL

データベースと通信するには、SQL（Structured Query Language）が必要で、この通信を通して4つの機能が発生する可能性があります。

1. Select – ユーザーが作業したいデータの塊を選択できます。
2. Insert – あるセグメントから別のセグメントにデータを移動できます。
3. Update – 既存のデータを変更し、適用した変更に依存するようシステムに伝えるために使用します。
4. Delete – データの特定の部分を削除することが可能です。

これらのコマンドを使用すると、データ、または少なくとも選択したデータの塊をどうするかを特定のシステムに指示することができます。

なぜデータ操作を使用するのでしょうか。

成長する組織やビジネスにとって、データの操作は非常に重要です。 傾向分析、顧客行動の分析、生産性の向上、コスト削減などのために情報を適切に使用するには、生データを調整する必要があります。 より良い説明をするために、操作データツールがもたらす利点の例を示します。

フォーマットの一貫性

統一されたフォーマットでデータを持つことで、c-suitメンバーはビジネスインテリジェンスをよりよく理解することができます。 異なるソースからデータを取得することは、構造や組織に欠けていることを意味しますが、DML を通してそのデータは一貫して整理され、より透明性を提供することができます。

過去の概要

以前のプロジェクトに関連するデータに簡単にアクセスできることは、正しい意思決定をするのに役立ちます。 予算配分、納期の予測、必要なチームのサイズなどに役立ちます。

効率性

最後に、データの操作は全体の効率に貢献します。 どの情報が関連性があるのかないのかがわかる。 どの知見が干渉するか、または冗長であるか、どのメトリクスが低いまたは重要な影響を持つかを知っています。 それらの要素を素早く特定し、切り分けることができるのは、DMLによって可能になるのです。

また、データ操作が日々行われているのを目にすることも重要です。 電子メールを受け取ったり、閲覧したウェブサイトでターゲット広告を受け取ったり、電話勧誘業者から電話を受けたりする場合、それはデータ操作のためです。 あなたのオンライン上の行動もデータ化され、質の高いデータ操作のおかげで、関連する情報を抽出することができるのです。 特定のサイトでメールアドレスを共有し、そのサイトの利用規約に同意すると、関連データを生成するために使用される行動監視に同意することになります。 言い換えれば、データ操作は今日、世界が機能するほぼすべての方法であり、あなたのオンライン体験が20年前のものとは大きく異なる理由でもあります。

Data manipulation vs. Data modification

Data manipulation を説明したところで、Data modification についても説明する必要があります。 この 2 つの用語は似ているように聞こえますが、互換性があるわけではありません。 一般に、データ操作とは、生のデータを論理や計算で加工し、より洗練された別のデータを得ることです。 一方、データ修正とは、既存のデータ値やデータそのものを変更することを意味します。

分かりにくいと思うので、以下に例を挙げます – 例えば、値X=5があるとします。 データ操作を使用すると、その値を X=2+3、または X=1+4、X=6-1 などとして表示できます。 これは、ロジックで与えられた値をどのように読み取るかの一例である。 4180＞＜1337＞さて、データ操作とデータ修正を組み合わせて、どのようにビジネス上の意思決定に役立てればよいのでしょうか。 さて、データ操作で複数のデータソースを処理する場合、データ修正は、たとえば財務目標の計算などに使用することができます。

データ操作の手順

一般的にデータ操作というと、5つの手順があります。

1. 異なるデータ ソースで構成されるデータベースを作成する;
2. コンテンツを並べ替えたり再構築したりして、データベースを微調整および浄化する;
3. 読み込めるデータベースをインポートまたは構築する;
4. 次に、結合またはマージ、あるいは冗長情報を削除する;
5. 次にデータ分析を行い、意思決定のプロセスを誘導できる有用な洞察を生成します。

データ操作のヒント

さて、理論上の仕組みを説明しましたが、これを実際に使って何ができるかを見てみましょう。 Microsoft Excelはデータ操作によく使われるツールの1つなので、このツールで動作するいくつかのヒントを確認できます。

• 数式と関数 – エクセルについてのすてきなことの一つは、あなたのdata.
• オートフィルに所望の値を追加するために不可欠な数学関数に依存できることです – 一度、あなたの値を校正して、あなたは最初から情報を再入力せずに複数のフィールドまたはセルにわたって方程式を行う。 そのため、効率化のために、ユーザーはデータ操作プロセスを通じてこの機能に依存することが推奨されます。
• フィルタリング – 分析しているものに関連する特定のデータを見つける必要があるときはいつでも、フィルタ オプションを使って、見たい情報を分離することができます。
• 重複を削除する – データをフィルタリングするとき、あなたはまた、情報の同じセットに気づく可能性があるので、その冗長なfields.
• 列を結合 – 最後に、マージ、分離、または明確に絵を描くためにExcel内のデータを整理し、最も関連するセルがすぐに見えることを確認するための他の手段を使用することができます。

もちろん、エクセルは広く使用されている標準的なオプションにすぎませんが、業界によっては。 あなたの仕事のラインに特化したソリューションを持つ別のプロバイダーを利用することもできます。 たとえば、Whatagraph はエクセルよりもはるかにユーザーフレンドリーで、より美しく、ホワイトラベル化されたデータ分析レポートを作成することができます。

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これは、データを正確な情報に操作する素晴らしい方法ですが、誰かが情報の信憑性を確認するためにデータの履歴をチェックする必要がある場合、十分な透明性を提供することが可能です。 きちんと整理されたデータ予測を持つことは、今日では必須であり、ビジネス モデルに適合するソフトウェアを見つけることは、良い投資です。

うまくいけば、少なくともデータ操作やその原理の一部について、もう少し詳しくなっていることでしょう。 なぜそれが不可欠なのか、なぜそれが常に有効活用できるスキルの1つなのか、おわかりいただけたと思います。