2月7日、都内で行われたSMBC主催のビジネスセミナー(データ分析セミナー)に登壇しました。



半日だけでしたので、実務で使うデータ分析のエッセンスを駆け足で纏めてお伝えしました。大変高い評価を参加者から頂きました。



いずれも、「もっと深く知る機会が欲しい」という要望が多かったことがうれしかったですね。2時間半だけで話すと、きっとそう感じるだろうなと思いながらやったので、本当にそれが伝わったのだと思います。



 



「もっと知りたい」「やってみたい」といった感情が出てくることが、”使えるようになる”ことの近道だと思います。その意味でも大成功でした。



今回は、特に多くの人が悩む「どうやって課題と分析を結び付けるのか」「仮説はどう作ればよいのか」という、データ分析に繋げるための考え方を深くやりました。



それが本当にヒットした感じです。これからもこの部分を重点としたプログラムも提供していきたいと思います。



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組織の中でデータ分析結果の納得性を高めるものって何でしょう?



適切なデータや正しい分析作業も重要ですが、実は次のポイントも重要です。



 




  1. 課題から結論までの全体の整合した流れ(ストーリーライン)


  2. 分析対象とした課題の範囲とそれを選んだ根拠




 



これらの考えが抜けていて、全体の流れがロジカルでないと、いかに部分的に良い分析ができても、主張を全体として納得してもらえません。



例えば「顧客分析からこんな課題が分かりました」と言っても、「では売上が落ちている原因は顧客以外にはないのか」というごもっともな指摘を受けることでしょう。



全体像を見せてから、各論の詳細に入る(その各論を選んだ理由もデータで示すとベスト)という進め方です。



 



これはデータ分析の技術そのもとというよりは、“データをどこでどう使うか” が全体像とともに事前にきちんと把握、設計されているかという問題です。



 



研修の中でもこのような点を扱いますが、研修後の実務サポートの中で、具体的な課題を一緒に見ながらこのような視点を持つサポートもさせて頂いています。



横浜国立大学で、ビジネス実務データ分析の授業「Modeling with statistics」を半年間担当しました。留学生向けの授業のため、全て英語です。ここは日産で鍛えられた成果が出ました。



先日最終講義を行い、期末試験レポートをアナウンスしたところです。実務家による、実務で使える内容が大学でもどんどん求められるようになってきました。



来年度も担当することが決まっています。また、楽しみですね。



英語での研修をご希望の方はご相談に乗ります。



 





 



 





本日発売の『日経情報ストラテジー3月号
「間違いだらけのデータ分析」連載第12回は、単純な相関分析を柔軟に応用して、小売店での組み合わせ販売や、旅館での満足度対策などいくつかの応用事例を紹介しました。(3/24セミナーの案内も出ています)

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連載開始から1年経ちます。企業クライアント様にも購読頂いている方にお会いすることがあり、嬉しく感じています。
あと半年ほどで現連載を終了し、新連載開始の予定です。


引き続きよろしくお願いします!




私の無料メルマガで紹介している、実務データ分析のコツをこちらでアーカイブとしてご紹介していきたいと思います。今回はVol.1です。






データ収集や分析方法を選択する拠り所として「仮説」を持ちましょう、と言っています。ただ、中には「仮説の持ち方」そのものに慣れていない人も多いようです。
発想を助けてくれるいくつかの方法の内、“外部データに頼る”アプローチがあります。
極めて実務チックな(アカデミックではない)アイデアですが私も何度も助けられました。



例えば、横浜市は大都市の旅行者割合を示すデータを公表しています。
http://www.city.yokohama.lg.jp/ex/stat/daitoshi/h23/data/h142200.xls



「旅行者のデータ」といっても、どんな点に目を向ければよいかすぐに思いつかないこともあります。その場合、このような外部(特にお役所のデータ)を眺めてみることで、 データの切り口や課題の軸に多くのヒントを得ることができます。



「旅行」と一口にいっても、「日帰りと1泊以上を分ける」、「国内と海外を分ける」、「目的ごとに分ける」などの発想を自分の目の付け所として参考にします。
後は自分の目の前のデータにもこのアイデアを応用してみると、仮説を立てるときの切り口になり得ます。例えば次のような仮説が出てくるかもしれません。



・ここ1年で、国内旅行者が減り海外旅行者が増えてきたのではないか
・景気の回復度合いにより、観光旅行と業務出張の間に相関があるのではないか



このように、データ分析は「分析手法を知っている」だけでは十分とは言えません。
データ分析の経験がある人は、みな無意識にやっていることなのですが、それを可視化
したり体系化したりできていません。
このような目の付け所があることを意識しながら自分で経験を積んでいくと、きっと早く上達することでしょう。


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