「データサイエンティストの秘密のノート」より学ぶデータ分析基礎

こんにちは、とーるです。このnoteでは、ビジネスマンならだれでも知っておきたいデータ分析の基礎を紹介します。「データサイエンティストの秘密のノート」を参考にさせて頂きつつ、筆者の経験を追加しています。

データサイエンティストというタイトルを見ると、私にはAIは関係ない！と思いますよね。でも、データを見る、数字を見る、何かを調べるという業務に置き換えてみるとどうでしょう？営業や企画職、エンジニア、デザイナーなど、すべての人の周りにはデータにあふれています。インタビュー調査などをも情報を集めていくこともデータ分析の一つだと私は考えています。

データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法

１．データ分析で解決したい/してもらいたいことは何か

データ分析を行うのは、何か解決したいアクションを決めたいからですよね。イシューからはじめよという大ヒットした本にもある通り、データ分析もあくまで手段です。まだまだ、データ分析が目的化している会社もおおいのではないでしょうか。

アクションが起こらないデータ分析に価値はない

と、この本の筆者も述べています。

データ分析をして嬉しいことは、見えなかったことを明らかにすることで、様々なプロセスの質を高められることだと述べられています。

本の中で、小売りチェーンの経営企画部の議論が例として紹介されていますが、会議の中だと声の大きい人の直観や経験がとおりがちですよね。データ分析をすることにより、正しい認識の共有と新しい発見をすることができることがデータ分析の価値だと思います。

２．実行すべきアクションとは？

データ分析で実行すべきアクションには３通りあるといいます。

・決める
・計画する
・動く

の３種類です。客観的に過去を見つめ、未来を予測することで、どうすべきか意思決定を行い、計画し、動くという順序でアクションを進めることがでできるようになります。

３．データ分析プロジェクトのフェーズ

多くのデータ分析プロジェクトには共通する３つのフェーズがあります。準備、分析、報告です。理想は3つのフェーズはうまく進めることですが、各フェーズで様々な失敗ポイントがあります。書籍では各フェーズでの失敗事例と教訓をフェーズごとに紹介しています。

４．データ分析でわかるのは事象（起きていること）のほんの一部だ

データがあれば何でもできる。そうも思う方もいるかもしれません。データを集めるには莫大な時間とコストが必要です。そのため、集められるデータは、起きていること（事象）のほんの一面で一部のデータにすぎません。

限られた時間の中でデータ分析の価値を最大化させる。そのためには、背景と目的を明らかにしたり、どんなデータを集めるべきかなど、仮説を立てながらデータ分析を計画・実行していくことが重要となります。

５．データ分析で何を読み取るべきなのか

データ分析で何を読み取るべきなのでしょう。5つのフレームワークで5つの観点で考えるとよいです。「①事実」と「②解釈」をもとに、何もしないとどうなるのかという「③延長」を考えます。それがよくない未来の場合、何をすべきか「④対策」を考え、対策をうつとどうなるのかという「⑤解決」を考えます。

こうしていくことで、そのままの姿と解決後の姿、アクションのコストなどを定量的に考えやすくなり、プロセスの質が高まっていくことが感じられたでしょうか。

以上、ビジネスマンならだれでも知っておきたいデータ分析の基礎を紹介しました。ビジネスマンに役立つ情報を発信していきますので、気軽にフォローお願いします。