[参加レポート] オンライン データドリブンが未来を拓く“データと数字を読みきる” 力を鍛える。

オンライン　データドリブンが未来を拓く“データと数字を読みきる” 力を鍛える。 【エッセンス・ワークショップ】 | Peatix
https://creativesportslabevent023.peatix.com/

最近業務でも数字に触れる機会が増え、まさに直面している課題に近いイベント内容だったので、同僚とオンラインにて参加してきました。

TL;DR

1. 分析の精度はそこまで重要ではなく、PDCA のサイクルと意思決定のスピード。
2. 分析の筋の鍛え方は「量」(数をこなす) をこなすこと。たとえば相関係数 0.00... のような結果とたくさん向き合うことで、0.7 以上に巡り合う難しさが分かってくる。

前半: グループワーク

イベント前半は zoom のアウトブレイクルーム機能を利用したグループワークでした。いくつか与えられたお題に対し、グループメンバーでディスカッションして結果を予想するというものでした。

ex1: 
全国に小学校は、何校あるだろう？
全国に郵便局は、何局あるだろう？
どちらが多いと思いますか？

ex2: 
相関係数と回帰分析の特徴を踏まえた上で、店舗ごとの売上と A~C それぞれがどんな散布図となる可能性があるか考えてみてください。

A: スタッフの人数
B: 店長の経験年数
C: 最寄り駅からの距離

このワークショップでは予想結果の正しさというより、分析するうえで必要な考え方や、どんな観点が大事になってくるか気付きを与える思考訓練のような構成でした。

たとえば例題 1 は「なぜその数なのか？」「減ってるのか？増えているのか？」「首都圏と地方で違う？」などなど、発展に関する学びが。例題 2 は他に売上に相関する要因がないか (最寄り駅から遠いのに売上が高いのは、例えば敷居面積が広いとか？だからスタッフも多いのでは、など) 仮説を導きだす学びがありました。

後半: 「横浜DeNAベイスターズ」事業紹介セッション

後半は横浜 DeNA ベイスターズが統計やデータを用いてどのようなイベントや戦略を展開してきたか事例を交えながらのセッションでした。

特に野球の場合は要因となる数字がたくさんあるので、回帰分析を多用しつつ変数の立て方や実際どのようなアクションを起こしたか？など、自分もちょうど実務で無数の数字をどうやって扱うべきなのか (すべて扱う必要があるのか？) モヤモヤしていたので、このセッションはかなり学びがありました。

最後の質疑応答コーナーでモデレータの林さんが分析と実務のバランスについて、

1. PDCA早く回す。
2. 精度はそこまでじゃない。
3. 傾向を踏まえたアクション・意思決定のほうが大事。

と回答されていたのがとても印象的でした。結果的に 7 年連続で横浜 DeNA ベイスターズは増収し、観客動員数も増えているので腹落ち感がハンパ無かったです。

まとめ

分析や機械学習がバズワードする昨今、きっと会社方針や上長の依頼で「分析」だけ丸投げされて (もしくは丸投げして) 何から始めればよいか分からない、という方の取っ掛かりとしてはとても良い会でした。