『データドリブンの極意』DAY1_講義ノート

データ分析とは

本来データ分析とは「データを媒介にしたストーリーテリング」だと気づいてもらわなければなりません。

76ー強調は引用者

データを分析するからには、そのデータは信頼できるものでなければいけません。

98

データ分析のゴールは「データを理解すること」ではありません。データの理解を通して「人のアクションを導くこと」です。

106

データ分析は人のアクションを導くための工程であって、それはストーリーテリングの形をとる（ことが効果的）。
そのときに、ストーリーの要素となるデータが信頼できる（と理解されている）ことが重要。

データストーリーテリングで人の心を動かす

瞬時の解釈を言葉で補足し、相手の興味を即座に理解に変換していきます。

81

4Wが明確であれば、Why（なぜそうなったのか）、How（どうやってそうなったのか）について考えられます。もし想像できなければ、疑問となってデータのさらなる深掘りをおこなうことになります。つまり、4Wの残りの「1W1H」はインサイトそのものです。

103

4W（Who、When、Where、What）を明確にして可視化すればWhyとHowというアクションの原動力になる部分について考えられるという。
他者のアクションを呼び起こそうとするとき、この部分は非常に大きな学びだった。「考えられる」というよりも、もっと強烈で積極的な意味合いがあると思う。

「問題」や「課題」は解釈されることが前提となって立ちあらわれる。
「解釈」はWhyやHowへの回答だし、この回答の精度は4Wがどのくらい明確になっているかにかかっている。
そして仕事の中では「こういう理由でこのようになっている（そしてその結果としてこうである）」ということが分かったら、それが好ましい状態であれば仲間に広がるようなアクションを起こすべきだし、それが望ましくない状態であれば回避するためのアクションが講じられるべきだ。
アクションに際して「どのように行うか」「何を優先するべきか」といった部分では個人の考えにより対立が起こるかもしれないが、4Wの条件に照らしながらすり合わせを行なっていくことができる。

解釈されることを前提としたトピックとしてVizを提示し、受け手側（アクションを期待する相手）に解釈を委ねるというか、自由度を持たせるのはどうだろう。データ分析を仕事にするなら、顧客はそれを受け取る人たちだろうから、人から与えられた解釈をもとにしてアクションするよりも、自分達でたどり着いた解釈からの方がアクションが生まれやすいのではないだろうか。
それでもアクションが阻害されるとしたら、時間的な制約や関係性の制約（周囲を巻き込むことに制約がある、周りの協力が得られない）があるかもしれない。

いつか考えたいこと

・確度と精度と粒度について、その関係と関連