実務データ分析虎の巻Vol.27(仮説の作り方#2)

bnr_toranomaki

 

 

 

前回に続き、多くの人が課題に感じている仮説作りについて。

私もセミナーや研修の中で、事例演習を交えながらあの手この手でうまく仮説が立てられるようにお手伝いしています。

 

そもそも「仮説を立てる」とは一体何を具体的にすることなのか。

私は、

 

“答え(ストーリー)”を先に、具体的にイメージすること

 

だと考えています。ここでは“先に”と“具体的に”が重要です。

手を動かし始めると、うまく考えに集中できずまとまりません。

そして、具体性は、特にデータ分析をするときには重要で、何をどのように確認(分析)すれば良いかと直結します。

具体的であれば、それだけ仮説の論理性、妥当性もチェックしやすくなるという効果も狙えます。

 

分かりやすい簡単な例が次です:

 

(悪い仮説)

商品が売れないのはきっと価格が高いためだ

・・・思い付きだけの一般論

 

(良い仮説)

商品が売れないのは、恐らく“X地域”で近隣に競合が進出し、

より安い価格で類似品を3か月前から発売したためだろう

・・・より具体的かつストーリーになっている。競合データを集める必要性も分かる

 

場数を踏むことで、断片的な情報から論理的(思い付きでなく)に出せるようになることは可能だと考えています。

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