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【インスタントvs外食ラーメン　データ対決ほか】

東洋経済オンラインに寄稿しました。
・最近日本に来られる”インバウンド”を”アウトバウンド”と組み合わせるとどう見えるのか。
・地域による「インスタントラーメンvs外食ラーメン」をデータで可視化するとどうなるのか。
”企画を通す”というよりも「遊んでみた」だけなのですが、きっと楽しみながらデータ活用のヒントも得られるのではないかと思います。

楽しんでご覧ください。

http://toyokeizai.net/articles/-/84548

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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。