データ分析力を鍛えるための仮説と検証

ITの進化によってビッグデータの重要性が高くなってきました。
ただし、データを多く集めてもそこから正しい知見を得られないと意味がありません。

数値などを漠然と眺めているだけだと、プラスの効果を生み出すのは難しいです。
知見を得るためには分析が必要で、その方法を詳しく把握している人は重宝されます。

そのようなひとたちが優れているのは、経験や勘に頼らないスタンスで取り組んでいるからです。

もちろん、経験や勘が無価値というわけではなく、それらを活かすことが利益に繋がる場合もあります。

とはいえ、あてが外れてしまうことも多く、それによって無駄な経費が生じることも珍しくありません。

そういったリスクを回避するには、できるだけ細かな分析で知見を得ていく必要があります。

データが正しいとも限らない点に注意した方が良いです。
固定観念を捨てて、そこに潜んでいる事実のみを抽出しなければなりません。

その能力を磨きたいなら実践を繰り返すことが大切です。
さまざまなパターンを対象とすることで、何を見るべきなのか自然と判断しやすくなっていきます。

データはあくまでも材料にすぎず、ポイントになるのはそこから類推される結果の正確性を高めることです。
答えまでのロードマップが明確になっているケースは多くありません。

たいていは不明瞭な要素が混じっているので、自分なりに仮説を立てることが求められます。

そして、仮説が正解なのか確かめる作業も不可欠です。
そのままで放っておくと単なる想像になり、分析力を鍛える材料にならないからです。
仮説を立てデータを分析し、結果について検証するという流れを踏んでください。
このサイクルを繰り返すことで、仮説を立てる精度も高くなっていきます。

当然ずれが生じることもありますが、その誤差をフィードバックすることにより、次回以降の考え方に修正を加えられます。

検証を迅速に実施できるようになると、このサイクルを回すための労力が少なくて済みます。

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