業務改善 | データ＆ストーリー

『課題をどこまで“掘る”かは目的次第、抜けがちな顧客視点の切り口』と題した今回の記事

多くの方が、データ分析を活用する際、課題解決をする際に難しいと感じる課題分解をテーマにしています。

課題を分解することで、より具体的な要因や本質にたどり着けます。そのためには、「どんな切り口で分解すれば良いのか」がキーになります。

今回は、大学の授業やセミナーなどで扱っている事例を紹介していますので、是非ご覧ください。

翔泳社主催のイベント『データ活用最前線2017～データ×BIが導く業務変革』の基調講演に登壇致します。

基調講演のテーマは、

「課題解決に導くデータ分析の現場活用～データから『価値』を引き出す本当の実践ポイントとは」

です。BI(Business Intelligence）と、私が提唱する実務へのデータ分析活用とは必ずしも相容れない部分も少なくないのですが、うまく両方の接点を見出すことができればと思っています。

私が思うセルフサービス（データ分析専門家でない人が自分の力で日常的に分析を使いこなすこと）的なデータ分析活用は、BIのようなツールに頼り切るのではなく、あくまで自分の思考で応用範囲を柔軟に広げられることを目指します。

だからこそ、色々な課題や目的に対して柔軟に価値を得ることができるのです。

いずれにせよ、このイベントでは私の新書『データ分析「超」入門』が参加すると貰えるようですので、奮ってご参加下さい。

データや数字を深掘りして、そこから価値ある情報を引き出すための

最初の一歩は、“2軸目”を加えてみることです。

例えば、アンケートで何かのサービスや施設などの満足度を集めたとします。

多くは、サービスや施設ごとの平均点を出して「高い/低い」と論じて終わり、

というケースが多いのではないでしょうか。

ここへ加える”2軸目“を何にするかは、いくつかパターンがあります。

例えば、縦軸に平均スコア、横軸にはスコアの標準偏差を取ったとします。

標準偏差とは、データのバラつきの大きさを示す指標です。

つまりここでは、回答者間のスコアのバラつきの大きさがわかります。

あるサービスや施設の評価のバラつきが小さければ（平均の大小に関わらず）

多くの回答者の意見が一貫しているといえます。逆にバラつきが大きければ

人によって評価が大きく違うことが分かります。

その要因を調べれば対策案も出てくることでしょう。

スコア平均を縦軸、標準偏差を横軸に取ることでこれを散布図上に

視覚化することも可能です。

興味がある方は、下記の動画でも解説していますのでご覧ください。