実務データ分析虎の巻Vol.16(最初の課題定義で気を付けること:その1)


bnr_toranomaki



データ分析のベースとなる部分(分析する前の考え方など)は、ロジカルシンキングの世界そのものだなと強く思います。



ロジカルに考えられた仮説や課題設定ができていないと、いかにその後の分析手法が優れていても、有効な答えにたどり着かないからです。



 



このプロセスは「適切な課題設定」から始まりますが、そのポイントの一つが



「明確、具体的な言葉の定義」です。



 



例えば「売上に対する販促が“効いていない”」という課題に対して、



「そうか!それは問題だ!」と突っ走るのではなく、



「効いていない」と判断した根拠を定量的に確認、共有しておくことは重要です。



 



“半年前はXXX円の販促で来店者が5%増えたが、現在では1~2%に留まる。”



 



を課題だと具体化できれば「それはまだ課題と呼べない」とか、「5%増はそもそも



標準的だったのか」といった確認や議論ができます。



ここを蔑ろにしたまま突っ走ると、何のために分析し、その結果をどう評価するかが曖昧なまま作業に突入します。



 



これを避けるのが、「適切な課題設定」なのです。



関連記事

  1. 課題解決のためのデータ分析入門(3/24実施!)

  2. 日経情報ストラテジー2月号連載です

  3. 新潟県燕市データ活用プロジェクト始動!(地場産業の活性化)

  4. 日経コンピュータ新連載『問題解決に導く ファシリテーション術』

  5. (7/5)日経BP主催『課題解決のためのデータ分析入門』セミナー開催です

  6. オンライン連載『そもそもデータから答えなんて出てこない』

PAGE TOP