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ゴールを見据えたデータ集め



せっかくやり方を覚えたデータ分析の威力を、職場で十分に発揮するにはどうすれば良いのでしょうか。



「Garbage-in, Garbage-out」という言葉があります。
「ゴミのようなデータを使えば、どんなに分析手法が素晴らしくても、ごみのような結果しか得られない」といった意味です。



では、「ゴミではないデータ」とは何でしょうか。一般論で言えば、そのデータは仕事のゴールにどの位のインパクトを持つものなのか、を考えてみると分かります。



自分の職場だけで何となくモニターし自己最適だけに留まっている分析結果と、関係者がみなその分析結果がどのように自分達の最終ゴールに影響するものなのか把握できている場合とでは、成果が全く異なります。にも関わらず、前者のケースも少なくありません。



「このデータは何のため?」「これを知ると何ができる?」という問いに明確な回答ができるか否か、が確認する術の一つではないでしょうか。



『日経情報ストラテジー4月号』連載第13回「間違いだらけのデータ分析」は、そのタイトル通り、相関分析の間違い事例集です。



通常と違う内容で、更に楽しみながら読んで頂けると思います。



また3月24日実施の「課題解決のためのデータ分析」セミナーも、残席わずかとなりました。こちら満席になってしまいましたら次は5月に実施予定です。



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今回で3回目(毎回満席御礼です!)となる『課題解決のためのデータ分析入門』(日経BP社主催)を、3月24日に実施します。



 



原則ここでしか受講できない、プレミアム研修です。



一日を通して、販売不振の原因を特定し、対策と予算案を作るまで行います。



http://coin.nikkeibp.co.jp/coin/itpro-s/seminar/nis/150324/



毎回受講者には大好評の、他では受けられない実務データ分析研修です。



 



是非ともご参加ください。



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「どこかで切ってみる」発想
“「分析してみたけど」「グラフにしてみたけど」はっきりしたものが見えてこない。“
というお悩みを耳にします。見ると、確かにグラフや指標からは特に意味を見出せそうに
ありません。そのような場合、「何かしらの仮説を持って」全体を分割してみます。



例えば、月の購入回数が10回以上と未満の人を一緒に分析データとしてグラフ化しても、
全体の傾向はつかめないかもしれません。でも、「きっと10回以上お買い物する人は、
お得意様として共通の特徴があるのではないか」と想定すれば、その2つを分けて、
それぞれで傾向をみる価値はあります。折れ線グラフであれば、10回目を境に傾向が
変わることが確認できるかもしれません。



また、大きな支店と小さな支店を合わせて分析しようとしていたところを敢えて分けて
みるなど、切り口はたくさんあります。切り口を探すための仮説をうまく立てるには、
最終ゴールとなる指標(例えば売上額)に強く影響している要素(軸)は何かを考えて
みると効果的です。それを軸にデータをうまく「分けて」考えてみましょう。



先日、正式に多摩大大学院のビジネススクール客員教授への任命を頂きました。



自分の目指すところでもあったので、そのタイミングの早さに驚きながらも、全力で素晴らしい授業にしたいと考えています。身の引き締まる思いです。



 



具体的には9月から「クリティカルシンキング」を担当します。この授業は本ビジネススクールでは新規なので、内容も全て私が決めてよいことになっています。



理論的なこともやりますが、いかに仕事の現場で使えるか、考えられるかにフォーカスを当てたいと思います。



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もちろん、引き続き私のメインは企業や自治体などの研修や実務サポートですが、大学での授業と相乗効果がお互いに得られるよう工夫したいですね。


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