人流データとデータ分析

「人がいつどこに何人いるのか」を把握するために用いられる、人流データ。このページでは、人流データと関連性の高いキーワードのひとつである「データ分析」について、人流データとの関係性も含めて解説しています。

データ分析とは

「データ分析」とは、さまざまな方法で集めたデータ（文字や数値、記号など）を加工処理、整理、統合したうえで解釈し、目的に沿った情報や価値のある情報を見つけ出すことを言います。これらの情報があることによって、客観的な事実に基づいた判断が行えるようになります。

データ分析が必要になった背景には、IT技術の進歩があります。ITの進化により、アクセスデータや購買データなど、膨大なデータの高速処理および自動蓄積が可能となりました。これらのデータには、企業活動に有用な情報が含まれているのですが、規則正しく並んでいるわけではありません。

データを有益な情報として活用するには、散見しているデータを分類・整理することが必要であることから、データ分析が多くの企業で重要視されるようになったのです。

データ分析と人流データ分析の関係

地域課題やまちづくりに役立つデータづくり

「人がいつどこに何人いるのか」を把握できる人流データについては、設備の性能向上やAI技術の進歩により、高精度なものを膨大に取得しやすい環境が整備されつつあります。集めた人流データを活用することで、まちづくりや地域課題の解決、さらには新規出店の効果検証などを効率的にしてくれます。

しかし、データは完全な状態で収集できているわけではありません。蓄積された人流データから有用な知見を得るためには、データを抽出・整理してまとめる「データ分析」というプロセスを踏む必要があるのです。

データサイエンティスト・データアナリスト

蓄積したデータを分析するプロフェッショナルとして、「データサイエンティスト」や「データアナリスト」などの職業が存在しています。どちらもデータ分析を行う職種なのですが、一般的には以下の違いがあると認識されています。

• データアナリスト：データの収集・分析に重きを置く職業
• データサイエンティスト：データの収集・分析に加え、分析結果をもとに課題の解決までを目指す職業

なお「データサイエンティスト」に関する情報は、当サイトの別ページでも取り扱っています。気になる方は、併せてチェックしてみてください。

データサイエンティストとは？気になる特徴を確認

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人流データ分析もチェック

データ分析は、蓄積されたデータから有用な知見を発見するために欠かせない工程です。データに基づいた意思決定を行えば、勘や経験に頼るよりも効率的かつ低リスクなビジネスの実現を目指せます。

とはいえ人流データ分析は、欲しい情報によっては手間と時間がかかるものです。ここでは、人流データ分析を専門的なサービスとして提供しているおすすめの3社をまとめています。データ分析にかかる手間や時間をアウトソーシングできるため、人流データ分析を検討している方は、こちらも併せてご参考にしてください。

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