まずは抱えている課題の解決に本当に予測分析が必要なのか確認しましょう。「データを使って課題を解決したい」「データから価値を見い出したい」という課題に対する解決策はさまざまで、必ずしも予測分析が最適な解決策ではない場合があります。データを可視化するだけで十分な場合や、週次で集計されるダッシュボードがあるだけで良い場合などは、予測分析ではなく可視化やダッシュボードの作成に注力しましょう。
予測分析は何かの値を予測しその値を使ってビジネスアクションを取りたい場合に行うデータ分析です。まずはこの点を確認し、ご自身の課題に対するソリューションとして予測分析が最適なのか見極めましょう（予測分析とは）。

「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」を詳しく見る

予測分析では一項目を「予測したい項目（目的変数）」とし、それ以外の項目を「その予測したい項目を予測するに際して参考になる情報（説明変数）」とします。このとき、予測対象は、予測結果をどのように使うのかをイメージできるものを選びます。予測結果をもとに実際にビジネスアクションが起こせない場合、予測対象の設定が間違っている可能性があります。（予測結果を活用したいのではなく寄与度を活用したい場合はこの限りではありません）。
データ・予測結果/寄与度・ビジネスアクションがご自身の場合では何なのかということを考え、課題を設定していきます。

「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」を詳しく見る

課題を設定したら予測分析で得られた効果を測定できる環境を整えましょう。
予測分析を使った効果がこれまでと同等かそれ以上の効果が得られていない場合、既存のプロセスを置き換えた意味がありません。また、予測分析で新しい業務課題に取り組む場合についても、その効果を説明できなければ業務への本導入の許可を得られません。
実際に予測分析を行う前に予測分析を実施した場合の効果を測定できる環境を整えておくことで、どの程度業務へインパクトがあるのか明確になり、周りへの説得力もアップします。

「1.3 予測分析で得られた効果を測定できるようにする」を詳しく見る