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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。

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