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データ分析に限らず、「仮説作り」に関して悩まれている方が思ったよりたくさんいる、と感じています。

ただ、「仮説を作れるようになる」とはどういうことか具体的なイメージは人により一律ではないようです。

データ分析での「仮説」には2通りあると考えています。

（１）現状把握と課題の場所を特定するための仮説

現状はどうなっているのか？課題はどこに発生しているのか？

これを特定するために必要な仮説です。これに答えるためのストーリーを完成するには、情報の穴を埋めるための仮説が必要です。

具体的にはデータをどう分解し、比較するかを決定するための仮説です。

 

（２）要因を深掘りするための仮説

現状把握や課題の場所が特定できたら、次には「なぜそれが起こっているのか？」を知る必要があります。

その「なぜ？」のアイデアを具体的にするための仮説が必要です。

その仮説に沿って、要因を特定していきます。

 

 

かなり端折って書きましたが、要は「仮説を作る」とはどういう目的で何を得るものなのかを、分析プロセスの中で考えないと、いつまでも漠然としたまま悶々とする気持ちが払拭できません。

 

このあたりは私の研修やセミナーでじっくりやるところです。

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