実務データ分析虎の巻Vol.81~良い仮説の条件とは


“良い仮説“の条件とは

仮説の作り方」に興味がある方は多いと感じます。

一方、”良い仮説“とは何か?を把握されている人は決して多くはありません。

私が考える“良い仮説”の条件は次の2つです:

(1)広い(網羅的な)仮説:今見えている情報やデータに縛られず、それ以外にも目を向けて作られたもの

(2)合理的・論理的な仮説

 

(1)の条件が弱いと、「部分最適解」だけが得られ、本来欲しい「全体最適解」が得られません。その結果、相手の説得、承認というゴールが達成できません。

同様に、(2)の条件が弱いと、そもそも検証する対象が非合理なため、(仮に分析計算結果が何かしら出たとしても)その結果に納得する人はいないでしょう。

 

いずれも、分析の精度や方法論、データの良し悪しとは関係なく、出した結果の納得度、合理性に欠けてしまうのです。

 

この2つを満たすための思考法は、端的に言えばロジカルシンキング(論理思考)です。
それをできるだけ高いレベルで実践的に達成するには、一定のテクニックと場数、そして望ましくは良質なメンターやアドバイザーがいる環境が必要です。

今日明日で何とかなることではありません。

しかし、だからこそ、これらの力、スキルが身に着けば、圧倒的な競争力が得られるとも言えるのです。

 

今の時代、これからの時代に求められる能力だと思います。


関連記事

  1. 中国語版『日産で学んだ 世界で活躍するためのデータ分析の教科書』が発売!

  2. 12/15 翔泳社主催『Excelによる利益シミュレーション基礎講座』

  3. 新刊『結局、仮説で決まる。』の試し読み記事#1

  4. 10/23 「地方創生★RESASフォーラム2017」での講演資料

  5. 日経BP主催『「仮説立案」実践講座』(3/11)開催です

  6. 成果につなげるデータ分析活用の本質 第4回掲載されました

PAGE TOP