データ分析、統計思考、意思決定に使えるフレームワーク。数字をもとに正しく判断するための手法を集めました。
データパイプラインにCI/CDとアジャイルを適用
SQLベースのデータ変換とテストの標準化
変換をDWH内で行う現代的データ統合手法
Metaが開発した季節性対応の時系列予測
施策の副作用を検知する安全指標の設計と運用
メディア投資のROIを統計的に分解・最適化
データウェアハウスの論理・物理モデル設計の体系的手法
データの鮮度・可用性・品質のサービスレベル合意
データ資産を発見可能にするカタログ構築手法
データ製品の企画→構築→運用→廃止を体系管理
データを「製品」として設計・運用する
データの所有権をドメインに分散させつつ、グローバルポリシーとローカルポリシーで全社的な品質・セキュリティを担保する連邦型ガバナンスのフレームワーク。分散と統制の両立手順を解説。
データセットの品質・鮮度・完全性を定量評価
SREの考え方をデータ基盤に適用し信頼性を担保
データパイプラインの異常を自動検知し、品質問題を早期発見・迅速対応するための監視フレームワーク
データ提供者と利用者間でスキーマ・品質基準・SLAを明文化し、信頼できるデータ連携を実現する合意手法
データを製品として扱い、品質・発見性・利用体験を継続的に向上させるアプローチ
データの発生源から最終利用までの流れを追跡・可視化し、信頼性と影響範囲を把握する手法
組織のデータ活用レベルを5段階で診断し、次に取るべきアクションを明確にするフレームワーク
スタースキーマやスノーフレークスキーマでDWHを設計し、分析しやすいデータ構造を構築する手法
KPIや指標の定義を一元管理し、組織全体で同じ計算ロジックに基づく意思決定を可能にする仕組み
データの抽出・変換・読み込みを体系化し、分析基盤を構築するためのフレームワーク
組織全体でデータの品質・安全性・活用ルールを整備し、データ資産を最大限に活かす管理フレームワーク
分析の精度を左右する、データの欠損・重複・不整合を発見し修正するプロセス
データの収集・変換・格納・活用までの一連の流れを設計し、分析基盤を構築する手法
データを読み解き、活用し、批判的に評価する力を組織全体で底上げするフレームワーク
時系列データに管理限界線を設定し、プロセスの異常を早期に検知する分析手法
ByteDanceが実践する「データドリブンOKR」— リアルタイムデータに基づいてOKRを高頻度で更新し、急成長を実現する目標管理フレームワーク
最終目標（KGI）を分解してツリー構造にし、打ち手の優先順位を明確にするフレームワーク
データ分析プロジェクトを6つのフェーズで体系化し、手戻りを最小化する業界標準プロセスモデル
データを判断材料の一つとして活用しつつ、人間の知見・文脈・直感も組み合わせて最適な意思決定を行うアプローチ
A/Bテストや実験の統計的設計・分析・解釈の基本を体系的に学び、データに基づく意思決定の精度を上げるフレームワーク
サンプルサイズや有意差の考え方を正しく理解し、信頼できるA/Bテストを設計するためのフレームワーク
直近性・頻度・影響度の3軸でイベントやインシデントを評価し、優先対応を決定する分析手法
乱数を使って何千通りものシナリオを生成し、不確実な状況の確率分布を把握する手法
複数の選択肢を評価基準ごとにスコアリングし、最も合理的な判断を下すフレームワーク
前提条件の変化が結果にどれだけ影響するかを検証し、リスクの大きい要因を特定する手法
重要指標を一画面に集約し、組織の状態をリアルタイムに把握するための設計手法
データを正しく・わかりやすく・美しく伝えるための可視化の基本原則
問題や原因を大きい順に並べ、累積比率で全体への影響度を可視化する分析手法
データの分布形状を棒グラフで可視化し、ばらつきや偏りのパターンを読み取る分析手法
大量データを行・列・値の3軸で集計し、多角的な視点から傾向をつかむ分析手法
2つの変数の関係を点でプロットし、相関や外れ値を視覚的に発見する分析手法
統計手法と機械学習を組み合わせてデータの異常値を自動検出し、ビジネス上の問題を早期発見する実践ガイド
データを類似性に基づいてグループ分けし、隠れたパターンやセグメントを発見する手法
大量のテキストデータから有用なパターンやインサイトを自動的に抽出する分析手法
通常のパターンから外れたデータを自動的に検出し、問題の早期発見と対応を可能にする手法
多数の変数を少数の主成分に集約し、データの本質的な構造を見える化する次元削減手法
機械学習モデルの精度を左右する特徴量（変数）を設計・作成する技術体系
マーケティングチャネルごとの貢献度を定量評価し、予算配分を最適化するための分析フレームワーク
ユーザー行動をイベントログとして構造化し、行動パターンの発見からプロダクト改善につなげる分析手法
顧客の推薦意向を数値化し、ロイヤルティの構造を分析して改善施策を導く手法
顧客の購買データから『一緒に買われやすい商品の組み合わせ』を発見する分析手法
ユーザーを登録時期別にグループ分けし、時間経過に伴う行動の変化を比較する分析手法
製品やサービスの属性ごとの価値を定量化し、最適な組み合わせを導く市場調査手法
ユーザーの行動をステップごとに可視化し、どこで離脱しているかを特定するフレームワーク
モレなくダブりなく物事を分解し、論理的に整理するための思考フレームワーク
Googleが開発した指標設計手法。ゴール→シグナル→メトリクスの3層で曖昧なUX目標を計測可能な数値に変換する
KPIを因数分解してツリー構造で可視化し、最もインパクトの大きい改善レバーを特定するフレームワーク
バニティメトリクスを排除し、事業成果に直結する本当に動かすべき指標を選び抜くフレームワーク
先行指標で未来を予測し先手を打つ指標設計で、結果が出る前に軌道修正を可能にするフレームワーク
売上や在庫を重要度でA・B・Cにランク分けし、重点管理すべき対象を見極める分析手法
顧客の生涯価値を算出し、獲得コストとのバランスから投資判断を最適化する分析手法
顧客の解約率を測定・分析し、離脱の原因と防止策を体系的に導き出す手法
A/Bテスト・差分の差分法・回帰不連続デザインなど因果推論の手法を使い、施策の真の効果をバイアスを排除して正確に測定するフレームワーク。実験設計から分析手順までを解説。
A/Bテストを組織的にスケールさせるプラットフォーム
内生性問題を外生的操作変数で解決し因果効果を推定する手法
介入前後の時系列トレンド変化を統計的に評価する因果推論手法
大規模データから適切な標本を抽出し、偏りを最小限に抑えて効率的に分析するためのサンプリング設計ガイド
2つ以上の変数を掛け合わせた集計表で、データの関係性やパターンを発見する基本手法
新しい情報を得るたびに確率を更新し、不確実な状況でより正しい判断に近づく思考法
一定期間のデータを平均してノイズを除去し、トレンドを浮かび上がらせる分析手法
観測データの背後にある隠れた共通因子を発見し、データの構造を理解する分析手法
データから統計的に「意味のある差」を判定し、思い込みによる誤った判断を防ぐ手法
データの関係性を定量的に把握し、因果と相関を正しく区別するための思考フレームワーク
データに潜む季節的なパターンを見つけ出し、需要予測や計画立案に活かす分析手法
時間の経過に沿ったデータの変動パターンを分解・理解し、将来の値を予測する分析手法
データの推定値に対して『本当の値はこの範囲にある』と確率的に示す統計手法
イベントが発生するまでの時間を分析し、継続率や離脱タイミングを精密に把握する手法
2つの変数の関係性の強さと方向を数値で把握し、因果の手がかりを得る分析手法
フレームワーク活用ガイド