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2016/06/08配信分

ITリテラシー マーケティング

シリーズ 「本当に使える分析力」
 ④事実を元に客観的な判断を

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分析力シリーズも4回目になるぞ! 今回は事実にもとづいて客観的に判断してみることを事例を用いて解説していくぞ! 思い込みのデータ解析は危険だからな。

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事実を元に客観的な判断をするんですか? どういうことなんでしょうか?

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■本当に使える分析力■■■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
 4.事実を元に客観的な判断を
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¶ データ解析は諸刃の剣
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第1回目に、従来のデータ解析に依存する分析作業はビジネスにおける成果が出にくい、という話をしました。
 
これだけを読むと、データ解析を否定的に見る方もいるかもしれませんが、あくまでバランスの問題です。前回で触れた「仮説(解のあたりづけ)」が無いままデータに立ち向かっても、不毛に終わる可能性があるわけです。
 
但し、データ解析は客観的な事実を元に判断するという重要な役割も担っています。特に経験・勘が通用しにくくなっている現代においては、データを基に判断を下す重要性は高まっていると言えるでしょう。
 
今回はそのポイントについて触れていきたいと思います。
 
 
¶ データ解析の基本は「分けること」
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簡単なクイズから入ります。
 
東京都(23区)と広島県(広島市)でどちらの地域がコーヒー好きでしょうか?
 
どのようなデータを集めますか?
まずはやはりコーヒーの年間消費量を調べたいですね。
 
早速調べてみると、次のデータが得られました。
 
◆東京都(23区)⇒ 1.73億リットル
◆広島市 ⇒ 2530万リットル
  ※2015年時点の総務省統計データより。端数割愛(以下同様)
 
このデータだけで、東京都区内がコーヒー好きと言ってよいでしょうか?
 
おそらく大半の方が否定すると思います。そう、人口規模が異なるので不公平です。
 
では次に、それぞれの人口で割ってみると次のような結果となりました。
 
◇東京都(23区) 18.9リットル
◇広島市     21.5リットル
 
つまり、人口一人当たりで比較すると、広島のほうがコーヒー好きな人が多いといえるでしょう。
 
このように、完璧ではないにせよ基準をそろえた比較データを提示することでより説得力が増します。
 
要は、データ解析の基本は「同じ物差しで比較すること」です。このケースではシンプルなので特に戸惑う方はいないと思いますが、日々のビジネスでは、結構基準を決めずに比較してしまうことがよくあるので、是非振り返ってみてください。
 
 
¶ 確率・統計の力を使う
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いきなり確率・統計と聞くと、苦手意識を持つ方もいるのではないでしょうか?確かに、従来のデータマイニングや、流行になっている機械学習で使われるアルゴリズムは非常に難解です。しかし、非専門家の方がビジネス判断として必要な知識としては、まずは最小限の知識で十分です。
 
まずクイズから入りましょう。1つのサイコロを3回振るのを1セットとして3セット行い、下記のような結果となりました。
 
A.(1,6,3) B.(2,4,4) C.(6,6,6)
 
上記で一番レア(出現確率が低い)なセットはA~Cのいずれでしょうか?
 
実際今まで聞く限りだと、少なからずの人がCと回答しましたが、答えは勿論A・B・Cとも同じ確率です(=(6分の1)3乗)
 
このケースだとまだゾロ目に惑わされずに理性的に判断する人が多いと思いますが、人間には直感的なバイアスが備わっており、見た目や自身の価値観にとって特別なものであれば、主観的な判断になってしまうことは忘れないでください。
 
このような時に、確率・統計に基づくデータ解析を行うと、客観性を失わない判断が出来るのです。
 
では、ビジネスパーソンとしてどこまでの確率・統計知識が最小限かというと、まずは高校初等レベルです。具体的には平均・期待値・分散・標準偏差・相関係数までを学んでおくことをお勧めします。
 
いずれも、Webで検索すれば色々と解説サイトが見つかるので、ここではその意味合いだけにとどめておきます。
 
まず、平均は文字通りで説明はいらないと思いますが、期待値も本質的には平均値と同義です。(前提・計算手法が異なります)ただ、上記だけではデータ群を代表する値は分かっても分布構造までは分かりません。そのために平均からの「バラツキ度合」が必要で、それを分散と呼びます。分散は便宜上二乗することから実際の単位と異なります。それを元の単位に戻したものが標準偏差と思ってください。最後の相関係数は、2つの値がどの程度影響を及ぼしているかを表す度合です。
 
このあたりは数式から入るととっつきにくいので、その意味合いから入ることをお勧めします。そして、数学は基本的に慣れの世界と思って初めは辛抱しましょう。常に実際に使っている業務データだと関心が持てると思いますので、是非生のデータで色々と計算してその意味を図る癖をつけてみてください。
 
 
¶ データ解析の留意点
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今回は最小限の紹介に留めているので大きな問題はありませんが、専門的な知識が増えてくると、つい統計用語や小難しい言葉で他者に説明してしまいます。
そしてそれが受け手の反発すら招いてしまうリスクを生むことになります。
 
このシリーズの目的は、仕事の成果につながることであることを忘れずに、あくまで他者を納得させるための1手段としてデータ解析を位置づけてください。
 
最終回の次回は、いかに解決案を実行するのか?について述べたいと思います。
 
 
【執筆:福岡 浩二/BBT大学院2014年9月 修了】
 
 



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同じものさしで比較する、ですね! しかもビジネスで必要になる知識が高校初等レベルでいいならこれからでも全然挽回できそうです!

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大前研一
経営コンサルタントとしても各国で活躍しながら、日本の疲弊した政治システムの改革と真の生活者主権国家実現のために、新しい提案・コンセプトを提供し続けている。 経営や経済に関する多くの著書が世界各地で読まれている。

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