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・データの見方

・価値ある情報を掘り下げる視点

 

を楽しみながら学ぶための記事がYahoo!ニュースに掲載されています。

http://newsbiz.yahoo.co.jp/detail?a=20150918-00010000-biz_sbcr-nb

 

結局こういう遊び心と、視点がどうしても必要なんですよね、データ分析には。

高度な分析手法に手を出す前に、是非色々なデータを組み合わせて遊んでもらいたいと思います。

果たして、暑いとアイスは売れるのでしょうか？是非ご覧ください。

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Yahoo Newsへの寄稿です。

データを深掘りできる人とできない人を分ける”この視点”について書いたオンライン記事です。
これで平面的な分析が多面的な分析になると思います。
今回は「お客様アンケート」の平均スコア比較してどうするの？というお話です。

お気軽に「データ分析の本質の一つ」をお楽しみください。

こういった視点から、”課題解決”の糸口が見えてくることでしょう。

 

http://online.sbcr.jp/2015/09/004103.html

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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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私も講義を担当している多摩大大学院の、豊田先生の著書

（ビジネス統計学入門：幻冬舎）のあとがきの一部を紹介したいと思います。

 

『・・実際、統計学を得意としていた人が、ある時からデータ分析を必要と

しなくなった例を数多く見かける。統計学をマスターしていくと、仮説構築力が

　高まり、データ分析をしなくても、ビジネス仮説が思い浮かぶようになるのだ。

　「データをいじらなくても知見が得られるようになるために、データを効率よく

いじる技を身に着ける」。・・・』

 

逆説的ですが、とてもよく奥深い本質を表していると思いました。

データ分析スキルを自分のモノにする一番の近道は、自分の仕事で使うこと、

そして場数を踏むことで、仕事における課題解決のセンスが磨かれるというのは、

私の経験からも頷けます。

そのためには、難しい分析手法を知ることをゴールにするよりも、やはり目の前の

仕事にすぐ使える方法を知るほうが大事だと思います。

 

とはいえ、何の指針もなく闇雲に実践に突入するのではなく、適切なプロセスを

踏むほうが効率的、効果的です。私の研修や実務サポートでは、この暗黙知に近い

スキルを可視化、体系化して、できるだけ分かり易く身に着けてもらうことを

目指しています。

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『日経情報ストラテジー』で1年半続けた連載「間違いだらけのデータ分析」が9月号（7月29日発売）で最終回となります。

 

最終回の内容は、分析結果を”どう見せるか”。つまりプレゼンと分析の間の思考をどう切り分けるか、について書きました。これは、「分析専門家」ではなく、組織内の「実務家」として求められる内容をしっかり書きました。

また、9月4日に実施の、「課題解決のためのデータ分析入門」セミナーの案内も大きく出ています。是非ご参加ください！日経だけのプレミアムコンテンツです。

 

 

 

 

 

 

 

次回からは、新連載が開始です。

今度は、自分で手を動かして分析する人でなく、それらのアウトプットを受け取り精査し、意思決定する立場（マネージャ）のためのデータリテラシー講座をやります！　どんな点を突っ込めばよいのか。どんなアドバイスを返せばよいのか。

分析者はどこを見落としがちなのか、などのチェックポイントを毎月紹介します。

こちらも是非ご覧ください。