ビジネスサイドが知っておくべきアプリケーションのデータ分析の話
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ビジネスサイドの人間が知っておくべ、Webアプリケーションのデータ分析の基礎知識をまとめたスライド
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- 2. Today’s Goal Let’s think about today’s goal. 0
- 4. 今日 話したいこと ビジネスサイドとして知っておくべきデータ分析の基礎知識について、 主に「データベースとSQL」についての話をします ● 1. データベースとは？ ● 2. SQLとは？ ● 3. データベースのデータを使って分析を行うには？ わからないことがあれば適宜質問してください。一通り話し終わった後にも質問タイムを設けますので、そ こで質問いただいても大丈夫です。 4
- 6. ● 何らかのデータが入った箱をデータベースとよぶ ○ スプレッドシートの表もデータベースの一種 ○ 正の字で回数を記録したものも一種のデータベース データベースと呼ぶと難しく聞こえてしまうが、ただのデータが入った箱 だと考えれば良い。 広義のデータベースとは 6
- 7. Webアプリケーションでは、データを保存するために下記の2つの種類 のデータベースが使われることが多い。 ● RDBMS（リレーショナルデータベース） ○ 表と表が関連を持つのでリレーショナル ○ SQLはRDBMSのみで利用する ● NoSQL ○ （ざっくりいえば）RDBではないもの ○ RDBMSでは対応し辛いものに対して利用する データベースの種類 7
- 8. これらはそれぞれ得手不得手があり、アプリケーションの用途によって 使い分けられる。とはいえ大きな違いはない。 ● MySQL ● Oracle ● SQL Server ● Access ● BigQuery ● Firebase（Firestore） データベース製品例 8
- 9. ● 得意なこと ○ 大量データの処理 ○ データの整合性の担保 ● 苦手なこと ○ 柔軟なデータの保持 ○ データの加工 RDBMSは、大量のデータを整合性を維持したまま保持することを念頭 において作られてきた。そのため、データの加工やイレギュラーな形の データを保持することには不向き。 データベース（RDBMS）の特徴 9
- 10. ● テーブル（表） ○ スプレッドシートのシート ● レコード（行） ○ スプレッドシートの一行一行 ● フィールド（列） ○ スプレッドシートの表でいう列名 ○ 列名の他に「型」を持つ 難しく考えずに「スプレッドシート」をイメージすれば良い。 データベース（RDBMS）の要素 10
- 11. RDBMSのフィールドは「型」を持つ。 「型」は、スプレッドシートのデータの表示形式のイメージ。 「型」があることで、データの整合性を担保できる。 ● 文字列型（文字数の最大値が決められている） ● 数字型 ● 日付型 ● テキスト型（文字数の最大値が無い） 「型」についての補足 11
- 13. SQLはデータベース言語 ● Structured Query Languageの略 ● データベースを操作するための言語であり、ISO（国際標準化機 構）で規格が標準化されている ○ どのデータベース製品であったとしても、同じSQLを使うこと が出来る ○ つまり、一回SQLを覚えると、どのデータベース製品が使わ れていたとしても大丈夫になる 13
- 14. ● データ定義言語 ○ データベースの構造（表、列など）を定義するための構文 ○ CREATE, DROP, ALTERなど ● データ操作言語 ○ データベースを操作（データの抽出など）するための構文 ○ SELECT, INSERTなど ● データ制御言語 ○ データへのアクセスを制御するための構文 ○ BEGIN, COMMIT, ROLLBACKなど SQLの3つの役割 14
- 18. ● リアルタイムにデータを取得できる ○ 日次、月次等でまとめられたデータではなく、今時点のデータを 取得することが出来る ● 一度作成したSQLは使い回すことができる ○ スプレッドシートの神操作をしなくて良い ○ 誰が何回やっても同じ結果が取得できる ● データ取得のための開発が不要 ○ 特定のデータ取得のためだけに開発していてはキリがない ○ チーム全体のコストを抑えることに繋がる SQLだからできること 18
- 22. ● 仮説を立てる ○ 何のためにデータを分析するかの仮説を立てる ○ 仮説がない分析は何の意味も持たない ● 仮説をもとに必要なデータを検討する ● 必要なデータを取り出す ○ ここでSQLを使う ● 取り出したデータを利用して分析する ○ 此処から先はSQLに拘る必要はない ○ スプレッドシート等、使い慣れたツールで良い データ分析の流れ 22
- 23. ● どこに何のデータがあるかを知っておく ○ どのようなデータが保存しているかを知らなければ、データを取 り出すことは勿論出来ない ○ そのため、どんなテーブルにどんなフィールドがあるのかをまず は理解する ● そのために必要なSQLを書けるようにする ○ 複雑なSQLを書く必要はない ○ 簡単なSQLでデータを抽出し、スプレッドシート等で加工や分析 が出来ればひとまずは良い データを取り出すためには？ 23
- 24. ● データベースはただのデータを保存しておく箱 ● SQLはあくまでもデータ抽出のための手段の1つ ○ 他に手段があるのであれば、あえて学ぶものでもない ● 他方で、立ち上げフェーズなどではデータ分析基盤が不十分なこと は多く、ビジネスサイドもSQLを知っておく必要がある ○ データ抽出のためだけの開発は無意味 まとめ 24
- 25. ● 分析してみたい仮設を立ててみよう ● 関わっているアプリケーションのデータ構造を知ろう ● SQLを使ってデータを取り出してみよう ○ すべてのデータを取り出す ○ データを1件指定して取り出す ○ 関連するテーブルのデータと共に取り出す ● SQLを使ってデータを分析してみよう ○ テーブルのレコードの件数を取得する ○ 特定の条件のレコードの件数を取得する Next！ 25