応用データ分析

【KH-Coder】大規模アンケートデータを定量解析する3ステップ

KH-Coder

アンケートの自由記述欄って参考情報でしょ?

お客さまの声を可視化できれば、人にわかりやすく伝えられるのに。

ビジネスで超重要だけど、扱いにくさから軽視されがちなアンケートの自由記述欄にフォーカスし分析方法を紹介します!

軽視される理由

自由記述は正直何から手を付けていいか分からない!

客観的に閲覧しているつもりなのに、人から主観が入っていないか疑われてしまう。

定量評価のためカテゴリ分けを試みるが、結局お客様のリアルな声を資料に落とし込めない。

今回課題解決のために使用するツールは、KH-Coderというアンケート分析ソフトです。

KH-Coderの特徴

無料で使えるフリーソフト。(立命館大学研究推進プログラムにより開発)

ノンコード・事前知識0で誰でも利用可能。

ネットワーク接続不要で、大手企業でも採用されている安全性。

この記事を読み理解することで、アンケートデータの整理から解放されお客さま目線の分析をする力が身に付きます。

この記事を書いた人

ふみと

ふみと

KH-Coderで可能になる分析

マイペースに働く人

今回は、KH-Coderのチュートリアルにもある夏目漱石のこころをツールを使って読み解いていきます!

さっそくお客さまの声とは違うじゃん!

と思われるかもしれませんが、

大量の文字列から出現する語句とそのつながりを可視化することは、お客さまの声を定量的に抽出することと同義です。

百聞は一見にしかず、さっそくやっていきましょう!

【共起ネットワーク】お客さまの声可視化

共起ネットワークは、自由記述のような文章を読み取く代表的な分析手法です。

共起ネットワーク図
こころの共起ネットワーク図

共起ネットワークの見方

  • 丸の大きさは単語の出現頻度
  • 線は関係の深い単語をつないでいる
  • 色は関係値の高い単語のグループ

今回の分析からわかること

  • 【黄】奥さん,お嬢さん,Kが重要人物になりそう
  • 【緑】自分は考える思うと回想が多そうだ
  • 【赤】家族の特に父は病気がありそう

実際に読んで内容を把握しているわけではなく、分析からの考察でここまでのことが分かります。

さらに頻度が多い単語に絞り、その個所を読めばさらに深い情報を得ることができます。

アンケートに活用すれば、お客さまの大きな声を拾い改善活動につなげることが可能です。

【対応分析】特徴的なお客さまの声可視化

対応分析は、特定グループ内の特徴的に出てくる言葉を分析する代表的な手法です。

対応分析図
こころの対応分析

対応分析の見方

  • 成分1,2の原点(0,0)が基準点となる
  • 基準点から方向へ一番遠い距離にある単語がにだけよく出てくる特徴単語である。
    ※□=[1]上_先生と私 など

今回の分析からわかること

  • 【上】では特に先生についてのことが語られそう
  • 【中】父母と卒業ということは学生時代の話だろうか?
  • 【下】妻,叔父,お嬢さん,Kが新たに登場し話の中心になりそう

特定のグループでの特徴的な単語をつかむことは、そのお客さまに対しての理解が深まります。

性別、年齢、アンケート評価等で同様の分析をすれば、

お客さまの悩みを単語から把握しインサイト考察に時間を充てることができます!

KH-Coderの利用方法

AI_機械学習

ダウンロードサイト

上記のボタンを押下すると、下記のサイトが表示されます。

フリー版をインストールしてください。

KH-Coderダウンロードサイト
KH-Coderダウンロードサイト

インストールが完了すると、下記アイコンがデスクトップに表示されます。

ダブルクリックすると、フォルダが開きますので「kh_coder.exe」を押すとアプリが立ち上がります

KH-Coderアイコン

これで、分析の準備は完了です!

取り込むデータの条件

取り込むデータの条件は以下のたった2つです!とても簡単ですね。

データ形式
データ形式

分析データの条件

  • 1行目に列名が記載してあること
  • 分析するデータが2行目から記載されていること

分析実行の3ステップ

  • データを読み込ませる
  • 前処理を実行する
  • 分析結果を表示する

3つの工程はすべて、下図の赤枠内で完結します!

KH-Coder起動後画面
KH-Coder起動後画面

具体的な利用方法

①データを読み込ませる

「プロジェクト>新規>参照」の順で押下し、分析をするデータを読み込みます。

②前処理を実行する

「前処理>前処理の実行」を押下します。

③分析結果を表示する

共起ネットワークの表示:「ツール>抽出後>共起ネットワーク>設定画面でOK」の順で押下。

対応分析の表示:「ツール>抽出後>対応分析>設定画面でOK」の順で押下。

まとめ

今回は「大規模アンケートデータを定量解析する方法」について解説しました。

夏目漱石のこころの内容をツールで可視化したように、お客さまの自由記述アンケートに適用することで声の大きさと改善すべきポイントを明瞭に示すことができることをご理解いただけたと思います!

お客さまの声も良い点と悪い点でデータを絞って、ツールにかけることで良い点も課題も顕在化します!

自分の仕事で実践活用してみてくださいね(^^

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それでは、また次の記事でお会いしましょう。

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    このブログでは、データサイエンティストとして市場価値を上げる方法を独自にまとめて発信しています。 もし記事を気に入っていただけたらサイトをブックマークもしくは、Twitterをフォローお願いします! 【経歴】
    日系大手企業勤務
    データサイエンティスト歴:7年
    【保有資格】
    JDLA E資格 , Advancesd Marketer , ビジネス統計スペシャリスト , 統計検定2級 , TOEIC 805点
    【スキル】
    Python/Tableau/SQL/HTML/CSS/機械学習/Deep Learning/RPA

    著書

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