【ざっくリサーチしき #10】 仮説の作り方のざっくりとした知識 4

「仮説作り」におけるデータ統合理解のざっくり知識

ビギナーの方々に、ざっくりとした知識をお届けするシリーズ の第10弾、かつ、仮説の作り方のざっくりとした知識の第4回という入れ子構造でお届けします。

「良い仮説とかは分かったけど、実務として、仮説って、どうやって作ったらいいの？」という声に応えていきます。

今回は、「理解する　1. 集めた情報を統合的に理解する」です。

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仮説作りのプロセス

1. 集める

   1. ヒントになるリソースを探す

   2. リソースから必要な情報を集める

2. 理解する

   1. 集めた情報を統合的に理解する

3. 創る

   1. 理解した内容から仮説を複数個創る

   2. 自分および仲間に聞いてみる

   3. 仮説をブラッシュアップし、最終版とする

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さて、「1. 集める」までで、自分たちにとって重要なデータが集まりました。

ここからは、そのデータ間の関係性を理解していきます。
とても大事なパートです。

とはいえ、「1. 集める」をやっているときに、データを読み込むにつれて、頭の中に、「あれ、もしかして？」「こうなんじゃない？」という「仮説の種」のようなものが頭に浮かぶと思います。

それを大事にしながら、あたらめて、データを俯瞰してみましょう。

データを眺めながら、データとデータがどのように繋がっているか、同じことが記載されている・違ったことが記載されている、説明の関係になっている、片方が増えると片方が減る傾向にあるなどなど、いろんな気づきがあると思います。

また、「仮説の種」がよりクリアになっていく感覚があると思います。

このようにデータ間における関係性を立ち上がらせていきます。

具体的には、「共通点」・「差異点」・「相関関係」・「因果関係」のように思える箇所を見つけていきます。

これができれば、この後の「創る」にスムーズに繋がっていきます。

たくさん重要なデータがありますし、ずっとデータを操作したり、理解していたりして、大変かもしれません。

でも、ここで気張っておくと、この後の仮説生成にスムーズに繋がっていきます。

「産みの苦しみ」は、ここと、次です。頑張っていきましょう”

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次回以降もざっくり解説していきますが、より詳細を知りたい方や、実際にリサーチを検討されている方で相談されたい方を、ぜひ、お気軽にお声かけください。

Tad's Research Supports for Beginners

本記事も読んでいただき、ありがとうございました。