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データ解析サイクル
Data Analytics Cycle
リテラシー
別称: 分析サイクル

🔖 キーワード索引

課題抽出データ収集前処理分析可視化共有PPDACCRISP-DMイテレーションストーリーテリング

別名・略称：分析サイクル

💡 30秒で分かる結論

データ解析サイクル（Data Analytics Cycle）：課題抽出→収集→加工→分析→共有 のサイクル

📍 あなたが今見ているもの

「データ分析」は単発の作業ではなく、 「問い→データ→答え→新たな問い」 を繰り返す サイクル です。 学校教育でも PPDAC というモデルが使われ、 ビジネスでは CRISP-DM が標準的。 SSDSE データを使った再現論文も、 各段階で「なぜそのデータか」「なぜその手法か」を意識すると学習効果が高まります。

🎨 直感で掴む

PPDAC モデル

  1. Problem（問題）：何を知りたい？
  2. Plan（計画）：どんなデータで、 どう解く？
  3. Data（データ）：収集と前処理
  4. Analysis（分析）：可視化と統計
  5. Conclusion（結論）：何がわかったか、 次の問いは？

CRISP-DM（業界標準）

  1. ビジネス理解 → 2. データ理解 → 3. データ準備
  2. 4. モデリング → 5. 評価 → 6. デプロイ

どちらも 「最後で終わりではなく次のサイクルへ」 という思想が共通。

📐 定義 / 数式

データ解析サイクルは数式ではなくプロセス図。

【反復改善モデル】
$$\text{Cycle}_{k+1} = f(\text{Cycle}_k, \text{学び}_k)$$
各サイクルの学びを次のサイクルに反映する

🔬 記号・式を言葉で読み解く

Problem
答えるべき問いを明確にする。 「○○を知りたい」「○○を予測したい」
Plan
仮説、 必要なデータ、 分析手法、 期待される結果を設計
Data
データ収集（公的データ、 アンケート、 ログ）、 前処理
Analysis
可視化、 統計検定、 モデル構築、 評価
Conclusion
結論を文章化、 次の問いに展開

🧮 実データで計算してみる

SSDSE データを使った 1 サイクル例：

  1. Problem：「都道府県の死亡率は何で説明できるか？」
  2. Plan：高齢化率・医療費・所得を説明変数に重回帰
  3. Data：SSDSE-B-2026 を読み込み、 欠損確認
  4. Analysis：散布図 → 相関係数 → 重回帰 → R²=0.95
  5. Conclusion：高齢化率が最大要因。 次の問い「では高齢化率は何で決まる？」

結論で出てきた次の問いから 第 2 サイクル に入る。

🐍 Python 実装

SSDSE-B-2026（47 都道府県・2023 年データ）を題材にした最小コード：

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# データ解析サイクルを 1 つの Notebook で表現
import pandas as pd

# 1. Problem / Plan は文章で
# 「都道府県別の死亡率の要因を探る」

# 2. Data
df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='utf-8', skiprows=1)
print(df.shape, df.isna().sum())

# 3. Analysis（探索的データ解析）
print(df[['死亡率', '高齢化率']].corr())

# 4. Conclusion は markdown セルで明示

⚠️ よくある落とし穴

⚠️ Problem を曖昧にしたまま分析開始
「とりあえずデータを見る」では結論が出ない。
⚠️ 最初に綺麗なコードを書こうとする
まずは汚くてもサイクルを 1 周。 リファクタは後。
⚠️ 分析結果を共有しない
分析して終わりでは現場に活きない。 必ずレポート化。
⚠️ 失敗を恐れて反復しない
1 周目で正解は出ない。 反復前提でスケジュールを組む。
⚠️ ステークホルダーを巻き込まない
問いが現場と乖離する。 定期的に進捗共有。

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📄 再現論文全般
本サイトの全論文がデータ解析サイクルの実例とも読めます。