1 Gathering data for project

1.1. プロジェクト管理におけるデータ分析の重要性

• データを使って意思決定を行い、問題解決やパフォーマンス向上に役立てる。
• 顧客の購買パターンやチームの進捗データなどを活用することで、プロジェクトの予測やリソース管理を改善できる。

1.2. データ、指標、分析の違い

• データ: プロジェクトに関する情報（数値やフィードバック）。
• 指標: データを測定する方法で、プロジェクトの進捗や質を示す。
• 分析: 指標に基づいてデータを解析し、パターンや予測を導き出す。

1.3. 生産性に関する指標

• 進捗と成果: タスクやマイルストーンの達成数を追跡し、予測を立てる。
• 時間の管理: タスクの完了時間を記録し、納期達成度を評価。
• 予測: チームのパフォーマンスやプロジェクトの期間、コストを予測。

1.4. 品質に関する指標

• 変更、問題、コストの乖離: プロジェクトで発生した変更や問題、予算と実際のコストの差を追跡。
• 顧客満足度: ユーザー満足度を測る指標（外観、使いやすさ、推薦意向など）。
• 幸せ指標: ユーザー満足度や顧客維持率など、プロジェクトの質を評価。

1.5. 採用とエンゲージメントの指標

• 採用: プロダクトやサービスの受け入れ状況（ユーザーの参加や購入）。