2022年度最初の「データ分析活用」セミナーです。

ビジネスパーソンが業務で活用し、成果を出せる「データ分析」に必要な要素は、高度なソフトウェアやツール、統計知識ではありません。

本講座では、多くのビジネスパーソンが「日々の業務でデータを活用するために必須となる考え方」と「データ分析の基礎的な手法」を、データ分析に必要な一連のプロセス全体を網羅しながら解説します。

具体的には、「6つのステップで行うデータ分析」を基本的なユニットとしています。

１:ゴールを適切、具体的に定義する
２:ゴールに向けた仮説（適切なデータとその見方）を組み立てる３:データを分解して問題を具体化する４:データからその特徴を多面的に引き出す５:データ間の関係性に着目し、要因を掘り下げる６:データの関係を数値化し具体的な意思決定に繋げる

すでに8年目を迎えるロングセラーセミナーです。双方向オンラインでじっくりと取り組み、学んで頂くことができます。

https://event.shoeisha.jp/bza/logical-online/

直接講師である私に、普段の業務でのお悩みなど聞いて頂くことも可能です。

通常、企業向けにご提供している本プログラムをオープンセミナーの形で受講頂ける機会を是非活かしてください。

当日お会いできることを楽しみにしております。

データを活かした地域課題研究（高校生版）

ここ数年、SSH（スーパーサイエンスハイスクール）に指定されている徳島県立富岡西高校で、１，２年生を対象とした”データ活用”の授業を行っています。

全体のストーリーの構築の仕方から、どこでどういう目的で、どういったデータ活用が可能なのか。
ストーリーの説得力や客観性を高めるためには、何をどう考えて気を付けるべきか。

こういった、「高校の他の授業では教えてくれないけど、社会人になることを想定すると、とても大事な人生サバイバルスキル」を年間を通じて教えています。

先日オンラインにて行った授業の様子が高校のホームページに掲載されました（以下のリンク先にあります）。

TN-SCOPE Agora - 富岡西高等学校 (tokushima-ec.ed.jp)

コロナで直接訪問する機会が減ってしまいましたが、オンラインでの十分なクオリティの授業ができております。
来年度も引き続き頑張っていきましょう！

教えている内容の一部を動画で紹介したものがこちらです：

https://youtu.be/hNtM14vHYmU

また、指導される先生方へのアドバイス動画も作成しています：

https://youtu.be/ENOzCkYMGjw

こういった活用を導入されたい高校や中学校などございましたらご相談下さい。

「おなかが痛い」も”問題”ですよね。お医者さんはこれをどう解決するでしょう？

データ分析で問題解決をするときも、一般的な「問題解決」のプロセスを外すと、良い結果が出ません。

正しいプロセス（手順）を理解するために、おなかが痛くなった場合の対処プロセスに沿って確認してみましょう。

例えば、「おなかが痛い」という”問題”に出くわし、病院に行ったとしましょう。

問題解決者であるお医者さんは、どのように対処するでしょうか？

まずは、問題の定義として、つまり「誰が何に困っているのか？」を考えます。
これは簡単ですね。「私がおなかが痛くて困っている」ですね。

そこで病院に行きます。

問題解決者であるお医者さんは、「お腹のどこでどのような痛みが、いつからあるのか」など、問題の所在を絞り込んでいきますね。

これが「課題ポイントの特定」です。データの得意とするところで、問題解決や分析のSTEP1となるところです。

問題の所在が具体的に絞られた（特定された）次は、その”原因（要因）”を探ります。恐らく仮説を立てた上で、その検証をして特定するのでしょう。

例えば、食べ過ぎだとか、他の病気が影響しているとか、細菌に感染しているなどが有り得そうですね。

この”検証”のステージもデータが活躍する場の一つです。

最終的にその「原因」を解決するための対処法（処方やアドバイス、搬送など）を下すことでしょう。それが最終的な方策やソリューションということになります。
このときに大事なのは、この方策は「問題」に対してではなく「要因（原因）」に対して行うべきものだということです。
「問題」に対してだと、対処療法にはなるかもしれませんが、「根本解決」にはならないリスクが高いからです。

データを活用するポイントと、その結果を最大限生かすための必要な進め方、プロセスについての紹介でした。

データを活用してストーリーを描くときに陥りやすいポイントはここだ！

徳島県立富岡西高校（SSH：スーパーサイエンスハイスクール）の生徒たちに、過去数年間にわたり、「データを活用した研究活動」の指導をしています。

ここ1～2年はもっぱらオンラインになってしまいましたが、個別の研究を見る中で、共通的なポイントが見えてきました。

同時に、常日頃指導される先生方からも「指導のポイント」を知りたいという、お悩み相談を頂くことが増え、Youtubeに簡単にそれらのポイントをまとめて収録しました。

https://youtu.be/ENOzCkYMGjw

　この中では4つのポイントとして、以下の点に触れています：

指導ポイント①　全体の流れはできているか

指導ポイント②　「主観」と「客観」が区別されているか

指導ポイント③　「なぜ」の追求

指導ポイント④　「一般化」の追求

「データを活用する」という観点では、高校生に限らず、大学生、社会人にも共通しますので、是非ご参考にして頂ければと思います。

“恣意的なデータ分析”の悩み

企業研修の中で時々次のような質問を受けることがあります：

 「最初から結論有りきで、恣意的なデータで恣意的な分析をしなければいけないときはどうしたら良いのですか？」

 財務省での問題と同じ状況ですね。サラリーマンだった私にもよく分かります。

 
でもここは「データ分析でこれを解決できる」期待は捨てたほうが良さそうです。

 データ分析は、あくまで（正しく行う前提で）客観的な答えを出すことです。

「その客観的な答えをそのまま出すか否か」は、データ分析の外の話であり、分析者の裁量の範疇です。

データ分析に責任はありませんし、それを解決する魔法のツールでもありません。

 私はいつもこう答えています：

 「それはデータ分析云々の話ではありませんよね。あなたの価値観、生き様、職業観の話だと思います。」