分析フレームワーク（2-5）スケジュールを考える

データ分析の準備も大詰めです。

スケジュールを考えます。

スケジュールの作り方には色々あります。

ここでは、最も簡単なスケジュールの作り方を紹介します。

非常に簡単です。

簡単ですが、ほぼスケジュール通りにいきます。

簡単なスケジュールの作り方

次の３つのことからスケジュールを作ります。

1. まず期限を決める
2. 期限を半分にする
3. 半分の期限内で出来ることを考える

これだけです。

要は「期限の半分でできることしかしない！」ということです。

データ分析は思い通りに進みません

進んだ試しがありません。

色々な落とし穴があります。

自分から迷路に迷うこともあります。

例えば、

• 集めたデータがイメージと異なるので集め直す
• そもそもデータがなかなか集まらない
• 無駄な分析をしてしまう
• 気づいたら無意味に細かい分析をしていた
• データを間違って消去
• 思ったよりも計算スピードが遅い

色々なことがあります。

期限の半分以内で完了するように計画を立てる

期限半分で計画を立てると本来の期限内には大抵間に合います。

私の経験上間に合います。

どんなことがあっても、計画の倍以上の時間を使うことはほぼないです。

私の経験から言うと一度もないです。

半分の期限で出来ることは限られています。

想像以上に限られます。

どのようにすれば半分の期限内に収めることが出来るのか？

半分の期限内に収めるために次の２つのことをします。

• 集めないデータを決める
• 集めるデータの粒度を粗くする

データの種類が多いほど時間がかかります。

集める時間がかかります。

分析する時間もかかります。

• 本当に必要か？
• このデータがないと結論が出せないのか？
• 時間的金銭的コストが大きすぎないか？

などを考えます。

集めないデータの候補を考えます。

外せないデータもあります。

データ分析の肝になるデータです。

そのようなデータは絶対集めるデータにします。

しかし、何でもかんでも外せないデータにする人がいます。

冷徹に見極めます。

絶対はずせないデータは意外と少ない

次に粒度を粗くして時間を節約することを考えます。

データの粒度は細かいほど時間がかかります。

データの量が多くなり時間がかかります。

それだけではありません。

分析上はデータの粒度が細かい方が嬉しい

分析の幅が広がるからです。

ところが分析の幅が広がると、無駄な分析をしたり、無意味に細かい分析をしたりします。

そして、どんどん時間が過ぎていきます。

データの粒度が細かいからこそ起こります。

時間の無駄です。

であれば、粒度が粗ければ最初からできる分析は限られます。

無駄に時間をかけることはなくなります。

でも分析の幅は狭くなる。

悩ましい所です。

集めるデータと粒度が決まればスケジュールを考えます。

個々のデータごとに考えます。

• 集計に何日必要か？
• 分析に何日必要か？

を考えます。

ガントチャートで十分

期限の半分に収めるのは「集める」「分析する」「表現する」「伝える」までのスケジュールです。

「表現する」とは、データ分析結果を資料にまとめる作業のことです。

「伝える」とは、分析結果を伝えるべき人に伝えることを意味します。

ちなみに、ガントチャートは予定を記入して終わりではありません。

実際にかかった時間も日々反映させ進捗管理しましょう。

ガントチャートの良いところは、誰が見ても理解しやすいところです。

とくにガントチャートでなければならない理由はありません。

データ分析の工程は単純です

データ分析だけであればデータを集めて、分析して、資料にまとめるだけです。

ガントチャートで十分です。

工程管理に無駄に時間を費やすことの無いように気を付けましょう。

準備はこれで終了です。

手元にあるのは、、、

• メッセージノード
• データの系統図（ツリー）
• スケジュール

の３点です。

メッセージボードの付属として、

• プロファイリングシート

を含めれば４つです。

この４点を基に、データを集め分析し資料を作っていきます。

この４点は、データを集めたり分析したり資料を作ったりする工程でどんどん進化していきます。

楽しみです。