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印南敦史  - ,,,,  10:30 PM

データを活用するには仮説を立てるべき:3つのメリットと2つの注意点

データを活用するには仮説を立てるべき:3つのメリットと2つの注意点

「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本


「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本』(柏木吉基著、日本実業出版社)は、初めてデータ分析をする人が直面する「データ収集」「分析」「プレゼン資料作成」までのプロセスを解説した書籍。統計の知識ゼロの状態からデータ・統計分析を使いこなす術を学べるため、「それ、根拠あるの?」と突っ込まれてもきちんと説得できるようになるというわけです。

第1章「データ・統計分析のための発想とコツ」から、いくつかを引き出してみます。



課題と分析をつなぐ「仮説アプローチ」(12ページより)


データ分析をするうえで、分析手法よりも大切なのが「思考パターン」。そしてそのなかでも特に重要なのが、"仮説"アプローチだといいます。なぜならそれは、実現したい目的と、分析やデータなどの方法論をつなぐ大事な役割を果たすから。また一般的な課題解決やプロセスでも使われるので、目的から外れずに分析を進めるための強力な武器になるそうです。


仮説が必要な3つの理由(15ページより)


"仮説"を意識した「思考パターン」のメリットは次のとおり。


(1)無駄な分析を避けることができる

「なにを調べるか」が明確だと、「どのデータが必要で、どの手法を使えばよいか」についての"ブレ"が減り、無駄な分析をする労力と時間を減らすことが可能。そのぶん複数の分析をすることもできるようになり、最終的にはより高い精度のアウトプットになるわけです。

(2)分析の目的が明確になる

明確で精度の高い分析結果でも、目的に合致していなければ無意味。分析に没頭するあまり、分析のゴールが「分析結果を出すこと」にすり替わっていることも少なくないそうですが、仮説を意識すれば分析の目的が明確になるとのこと。

(3)大局的な視点でストーリーを作りやすい

仮説は、目的達成のための要素を示したもの。また複数の仮説に対する分析結果を組み合わせることにより、目的に対する多面的、大局的な視点を持つことができ、より説得力のある答えを引き出せることになるそうです。


「仮説アプローチ」の注意点(16ページより)


ただしバラ色に見える「仮説アプローチ」にも、注意すべき点が。


(1)見えない課題を見逃すリスク

「仮説アプローチ」は最初から、なんらかの目的や課題ありきで始まるもの。もし同じデータにより重要な情報が埋まっていた場合、その発見につながる仮説を、最初の段階で意識から外してしまうことにもなりかねないといいます。

目的に関連するものだけに焦点が当たり、それが分析の範囲となるのが「仮説アプローチ」。向かう方向が明確なぶん、宝物を見過ごすリスクもあるというわけです。

(2)バイアスのリスク

「仮説」は検証前の「思いつき」なので、個人の主観にある程度頼らざるを得ません。つまり、その人の思い込みやバイアスに左右されるリスクが避けられない。たとえば売り上げが落ちた要因を探る際、商品や売り場の問題など「自社」という限られた範囲内だけで仮説を持ち、関連業界の動きなどを見逃していれば、そこにリスクが生まれるということです。

また分析者がその仮説に強い思い入れや確信を必要以上に抱いていると、分析のゴールが"その仮説を立証すること"だけに偏る傾向があるというので注意が必要。


このあと本書では、「データの集め方」「利益の出し方」「リスクの見積もり方」「成功要因」「目標達成に必要な予算」そして「見せ方・伝え方」が具体的に説明されます。具体的なストーリーやデータもふんだんに盛り込まれているため、必要な知識やテクニックを無理なく身につけられるわけです。データ・統計分析で悩んでいる方は、一度手にとってみてください。


(印南敦史)

  • ,,,, - By

    友清哲

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