ＰＰＤＡＣメソッドについて ～データサイエンスのフレームワーク～
ＰＰＤＡＣメソッドについて ～データサイエンスのフレームワーク～
PPDACメソッド（Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion）は、統計学やデータ分析における問題解決のフレームワークです。各ステップについて詳しく説明します。
- Problem（問題）
- 最初に解決したい問題や疑問を明確に定義します。具体的な目標や、どのような情報が必要かを考えます。
- 例 新製品の市場調査を行い、どの層に需要があるかを知りたい。
- Plan（計画）
- 問題を解決するための計画を立てます。どのようなデータを収集し、どのような方法で分析するかを決めます。
- 例 オンラインアンケートを実施し、ターゲット層の消費者からデータを収集する。
- Data（データ）
- 計画に基づいてデータを収集します。データの質や量を確認し、不備がないかをチェックします。
- 例 年齢、性別、収入、製品に対する興味などのアンケート結果を収集。
- Analysis（分析）
- 収集したデータを整理し、統計的な手法やデータ分析ツールを用いて解析します。パターンや傾向を見つけ出します。
- 例 データを統計ソフトに入力し、クロス集計や回帰分析を行う。
- Conclusion（結論）
- 分析結果に基づいて結論を導き出します。問題に対する解決策や次のステップを提案します。
- 例 特定の年齢層と収入層に新製品の需要が高いことを確認し、マーケティング戦略を提案。
このようにPPDACメソッドは、データに基づいた意思決定を支援し、体系的に問題解決を進めるための強力なツールです。