翔泳社BizZine　オンライン連載第３回目が掲載されました。

『分析作業の前に必要となる「課題定義」、５つのポイント』です。

 http://bizzine.jp/article/detail/769

今回も分析作業には触れず、その前に必要な大事な「課題定義」のポイントを紹介しています。

いわゆるロジカルシンキングと同じですね。

記事の最後に７月２８日開催のデータ分析ｘロジカルシンキングセミナーの案内も出ています。

http://event.shoeisha.jp/bizgenews/20150728/

６月１日開催の日経BPセミナーとも併せて、是非ご参加ください。

いずれも他では絶対に受けられない内容です。

http://coin.nikkeibp.co.jp/coin/itpro-s/seminar/nis/150601/

データをそのまま使うのではなく、何かの”軸“で分解することで深掘り

ができます。その際、理論的な”軸“を考えるだけでなく、実践的な視点が

必要です。今回はその二つ目『対策のイメージは浮かぶか』について。

実務家のデータ分析のゴールの一つは、

「具体的な対策（アクション）が取れる」　ことです。

例えば、”天候“という軸で売上実績を分解し何か分かったとしても、

天候はコントロールできないため、効果的な打ち手に繋がりません。

これでは、実務的な観点からは”使えない“分析結果となってしまいます。

逆に、“年齢”軸で売上実績を分解した場合、その結果から“30代”への

売上に問題ありと分かれば、その年代向けの対策を具体的に想定できます。

この視点を分析の早い段階で持てば、分析の優先度がはっきりします。

ゴールを見据えたデータ集め

せっかくやり方を覚えたデータ分析の威力を、職場で十分に発揮するにはどうすれば良いのでしょうか。

「Garbage-in, Garbage-out」という言葉があります。
「ゴミのようなデータを使えば、どんなに分析手法が素晴らしくても、ごみのような結果しか得られない」といった意味です。

では、「ゴミではないデータ」とは何でしょうか。一般論で言えば、そのデータは仕事のゴールにどの位のインパクトを持つものなのか、を考えてみると分かります。

自分の職場だけで何となくモニターし自己最適だけに留まっている分析結果と、関係者がみなその分析結果がどのように自分達の最終ゴールに影響するものなのか把握できている場合とでは、成果が全く異なります。にも関わらず、前者のケースも少なくありません。

「このデータは何のため？」「これを知ると何ができる？」という問いに明確な回答ができるか否か、が確認する術の一つではないでしょうか。

『日経情報ストラテジー4月号』連載第13回「間違いだらけのデータ分析」は、そのタイトル通り、相関分析の間違い事例集です。

通常と違う内容で、更に楽しみながら読んで頂けると思います。

また3月24日実施の「課題解決のためのデータ分析」セミナーも、残席わずかとなりました。こちら満席になってしまいましたら次は5月に実施予定です。