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なすび
理系大学院生ブロガー
毎日コツコツ勉強する24歳。地方国立大学→ゲーム廃人→大学院(イマココ!)→大手メーカー技術職。経済的自由を手に入れるために、ブログとお金の勉強に取り組んでいます。趣味は筋トレと読書。

データを分析して、継続的な成長を目指そう【手法とツールを理系大学院生が解説】

データを分析して、継続的な成長を目指そう【手法とツールを理系大学院生が解説】
とまととまと

「データを分析する」ってどういうこと?

「データを分析しろ」ってよく見かけるけど、具体的には何を考えればいいの?

ブロガーが使うべき分析ツールは?

本記事では、上記の疑問にお答えします。

本記事の内容
  • データを分析する手法
  • ブロガーの僕が、データ分析に使っているツール
  • データを分析するときに、最も重要なこと

どうも、ブログやTwitterでの発信をいつも分析している、なすび(@nasubi_toku)と申します。

データをしっかり分析している人とそうでない人では、成長スピードに大きな差が生まれます。

今回は、【データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」】という本を読んで改めて分析の重要性を実感したので、分析とは何かというところからその手法やツールについて、お話ししていきます。

以下が、僕が上記の本を読んだときのツイートです。

この記事はこんな方におすすめ
  • 「データの分析とは何か」を知りたい方
  • 具体的にデータの何を分析すればいいか分からない方
  • ブロガーが使うべき分析ツールを知りたい方
なすびなすび

みなさんもデータを分析して、継続的な成長を目指しましょう。

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目次

データを分析して、継続的な成長をする手法

データを分析して、継続的に成長する手法

「データの分析」というと、なんだか難しく感じるかもしれません。

しかし、みなさんも普段から「分析」をしながら生活しています。

具体的な例をあげると、

  • 平日の朝7:30~8:30は、電車が混んでいる
  • 毎週火曜日は野菜のセールなので、火曜日にまとめて野菜を買うと節約できる

とかです。

上記のように、普段からみなさんは何気なく過ごしている生活の中で、さまざまなデータの分析を行なっています。

今回は、そんなデータの分析について詳しく分かる本を読んだので、分析の手法や僕が発信活動で使っている分析ツールを紹介します。

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データを分析する手法

データを分析する手法

実際に意識してデータを分析するときには、以下の3点に気をつけましょう。

  1. データ分析の目的を明確にする
  2. 自分の頭で考えてデータを分析する
  3. 「数字」をただの数値として捉えない

順番に説明していきます。

データ分析の目的を明確にする

データを分析するときにはまず、目的を明確にすることが重要です。

しっかりとした目的がないと、ムダな部分の分析にまで時間と労力を使ってしまう可能性があるからです。

先ほどあげた2つの例でいうと、

  • 土曜日に電車を使う予定なのに、平日の電車の混み具合を分析する
  • 野菜のセールが行なわれている火曜日に、肉・魚の安売り状況を分析する

といった感じです。

これらのムダをできるだけ少なくするには、

  1. 土曜日に電車を使う予定なのに、平日の電車の混み具合を分析する
  2. 肉・魚を安く買うには、何曜日の何時ごろにスーパーを訪れればいいか

などのように、目的を明確にすると効率的です。

①の目的は「平日朝の電車に座ること」で、②の目的は「肉・魚を安く買うこと」です。

自分の頭で考えてデータを分析する

データを分析する際には、自分の頭で考えましょう。

他人の分析手法をマネることも可能ではありますが、自分の目的が他人の目的と完全に一致していることは、ほぼありえないでしょう。

また、マネしたくてもできない手法があったりもするので、「自分にできる方法は何か」を考えて分析することが重要です。

マネしたくてもできない手法とは、「素人の僕が、プロの分析学者が使っているツールを使う」とかです。

なすびなすび

目的が明確になっていれば、あとは自分のできる手法を選ぶだけなので、分析を効率的に行えますね。

とまととまと

まずは目的を明確に、ってことね。

「数字」をただの数値として捉えない

「数字」をただの数値として捉えないことも重要です。

一般的には、この部分を理解している人が少ないような気がします。

僕たちが見ている「数字」の裏には、実はその数値が示された理由やストーリーが隠れています。

例えば、

  • 平日朝の電車が混むのは、多くの人の出勤時間が朝の8:00~9:00だから
  • 毎週火曜日に野菜のセールが行われるのは、入荷曜日の関係で火曜日に賞味期限が切れる野菜が多いから

とかです。

上記のようにデータを分析する際には、いま自分の見ている状況が「なぜ起こっているのか」「何がこの数字に影響を与えているのか」まで考えると分析力が鍛えられます。


なすびなすび

ちなみに僕はスーパーで働いたことがないので、実際に安売りセールが行われている理由は知りません。

とまととまと

説得力ゼロじゃん。

なすびなすび

分析力はゼロじゃないので大丈夫です。

とまととまと

なんだそれ。

ブロガーの僕が、データ分析に使っているツール

ブロガーの僕が、データ分析に使っているツール

僕はブログやTwitterで発信活動を行なっているので、 普段からこの2つについても分析をしています。

今回は、「ブログやTwitterを分析するときには、このツールは欠かせない!」と思っている以下のツールを、それぞれ紹介します。

  1. ブログ分析→Googleアナリティクス
  2. Twitter分析→Twitterアナリティクス

「アナリティクス」は日本語で「分析学」なので、どちらもネーミングはそのまんまですね。

分析ツール①:Googleアナリティクス

ブロガーの方なら知っている人が多いとは思いますが、実際にこのツールを使って分析をしている人はどれくらいいるでしょうか?

「導入はしているけど、ちゃんと考えて分析したことはないかも…。」という方に向けて、どの指標をどのように見ればいいかを、ここでざっくりと説明しておきます。

Googleアナリティクスで絶対に分析しておくべきだと僕が考えているのは、「PV数」です。
日本語だと「プレビュー数」ですね。

すでにブログを運営している方なら、毎日この数値を確認している人も多いでしょう。

この「PV数」から分析すべきことは、ブログ全体のPV数はもちろんですが、「どの記事のPV数が”なぜ”多いのか」という点です。

記事ごとのPV数は、左のサイドバーから「行動」→「概要」を選択すると確認することができます。

PV数の多い記事が、自分の他の記事に比べて「なぜ多く読まれているのか」をじっくりと分析してみてください。

分析項目としては、

  1. タイトルのつけ方が良かった
  2. 導入文が端的で分かりやすい
  3. 見出しの使い方が上手い
  4. 具体例に現実味があって共感しやすい

などを考えるといいでしょう。

自分の頭で考えて、「これが原因で高く評価されているんじゃないか?」という項目を他の記事にも活かせば、継続的に成長できると思います。

また、ブログに加えてTwitterも運用している方であれば、Twitterで自分の記事のツイートをした直後の「リアルタイムPV数」を見ることで、その記事にどれくらいの需要があるのかを把握することもできます。

とまととまと

データの分析って意外と面白そうだね。

なすびなすび

なにが原因で「数字」が変わるのかを考えるのって、なかなか楽しいですよね。

Googleアナリティクスの導入方法は、以下の記事で分かりやすく解説されています。
>>【Googleアナリティクスとは?導入手順から使い方まで5分で理解!】

分析ツール②:Twitterアナリティクス

Twitterアナリティクスでは、自分の過去4週間の、

  • ツイート数
  • ツイートインプレッション(ツイートがどれだけ見られたか )
  • プロフィールへのアクセス数
  • フォロワー数の変化

などを確認することができます。

今回僕がみなさんに共有したいTwitterの分析手法は、「アカウントのフォロー率」です。

この数値は下記のような簡単な式で求めることができます。

「新しいフォロワー」÷「プロフィールへのアクセス」×100

フォロー率の計算方法

僕の2019年5月の数値から計算すると、フォロー率は4.55%でした。

一般的には、この「フォロー率」が1%を上回っていれば、まあまあ良い方だと言われています。

1%を上回っていない場合には、「自分のプロフィールを見てもらえたけど、フォローされなかった」わけなので、以下の点を見直す必要があります。

  1. アイコン画像
  2. ヘッダー画像
  3. プロフィール文
  4. 固定ツイート
  5. 過去のツイート

おそらくフォロー率が低い原因は、上記5つのどこかにあると思うので、1つずつ改善していくのが良いと思います。

Twitterアナリティクスの導入方法は、以下の記事で分かりやすく解説されています。
>>【Twitter解析に最適!Twitterアナリティクスの使い方】

Twitterにログインするだけで導入が完了するので、これを機にさっそく導入してみましょう。

まとめ:自分の頭で考えて、データを分析しよう

最後に、分析ツールを使う際にみなさんに知っておいて欲しいことがあるので、少しだけお話ししておきます。

多くの分析ツールでは「数値を確認する」ことができますが、そこで終わってしまっては、分析とは言えません。

先ほど、分析ツールの使い方でもお話ししたように、データの分析によって目的を達成するためには、「数字」から理由や原因、ストーリーを自分の頭で考えなければなりません

自分の頭で考えることによって、目的を達成するために改善すべき項目が見つかり、分析力の向上にもつながります。

この記事を読んだみなさんは、数値を確認するだけにとどまらず、ぜひその「数字の裏に隠れている部分」にまで思考をめぐらせてみてください。

きっと今よりも良い結果が得られると思います。

なすびなすび

僕はこの記事にどれくらいの需要があるのか、さっそく分析してきますね。

それではまた!

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