実務データ分析虎の巻Vol.87～「データで問題解決」をする大事なプロセス
純粋な企業研修に加え、実際の問題やデータを扱ったプロジェクト（実践）型のサポートが一気に増えました。その中で、特に「データを使って問題を解決する」ときに“うまくいっていない”ケースの大半が、適切なプロセスを踏んでいないことが明確になってきました。
実務データ分析虎の巻
実務データ分析虎の巻Vol.86～「正しいデータを使う」はこんなにも難しい
「XX業界での人手不足が問題となっている」
例えばこの問題をデータで表現・把握する場合、どのようなデータを使えば良いでしょうか。
とあるワークショップで出てきたのが、XX業界での就業者数の推移を示す（折れ線）グラフでした。
大幅な右肩下がりのグラフが、事の深刻さを物語っている・・・・・と言いたかったのだと思いますが、私はここで”待った“をかけました。
実務データ分析虎の巻Vol.85～仕事で使える結果は「現状把握」ではなく「評価」
皆さんはデータを使って何ができているでしょうか。「売上や経費の実績などを予算比や前年度比で管理している」など“現状把握”にしか使われていないということはないでしょうか。
実務データ分析虎の巻Vol.84～データリテラシーを身に付けるための質問のしかた
私は研修の中で、様々なデータを用いたグラフを使って演習を行います。
その際に、それらのグラフを見ながら考えてもらうポイントは、「このグラフから何が言えますか？」ではなく、「このグラフを作った人は、（グラフ作成の前に）何が言いたかったのでしょう？」です。
実務データ分析虎の巻Vol.83～クロス集計表と相関分析の関係
「男vs女」、「値引の実施vs未実施」など、複数の“定性的”な違いを数値で確かめるクロス集計という方法があります（詳細は是非検索を）。
実務データ分析虎の巻Vol.82～Twitterで反響が大きかったのはこちら
私のTwitterで反応が高かったいくつかのメッセージをご紹介します。もちろん私自身が、とても大事、本質だと思っているからこその内容で、それに多くの方が共感されたことを嬉しく思います。これらが皆さまのお役に立てば更に嬉しいですね。
実務データ分析虎の巻Vol.81～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：
実務データ分析虎の巻Vol.80～スーパーサイエンスハイスクールでデータ活用リテラシーワークショップ実施
「我が町の人口減少問題」について、高校生たちに”どうデータで立ち向かうか”を考えてもらいました。
実務データ分析虎の巻Vol.79～情報のサマリー力
私は情報を正しくまとめ上げる力を「情報・データのサマリー力」と呼んでいます。この意味で、先の解答例はサマリー力があるとは言えません。
実務データ分析虎の巻Vol.78（何のためにどのデータをどう見るのか）
セミナーや研修で「課題を具体的に定義し、仮説を設定する」ことが如何にデータ分析の実務活用に必要かをあの手この手でお伝えしています。その中でも、分かりやすく伝わると感じるフレーズがこれです。
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