どうして可視化する?
グラフなどを用いた「可視化」を意識することで、一次データをより細かく分け、隠れた傾向を発見することが可能になります。数字を味方につけることが、データの真実を浮き彫りにする第一歩です。
データ切り口の意味は?
また、データを意味のある切り口で分けることの重要性も指摘されています。複数の視点からデータを検討し、活用することで、分け方一つで導かれる結論が変わる可能性を理解する必要があります。
見た目だけで判断?
さらに、データの分解に際しては、結論を急がず、ぱっと見の傾向が必ずしも全体を示しているわけではないということに注意が必要です。ロジカルシンキングの基本として、MECE(漏れなくダブりなく)を意識し、無駄のない切り口で丁寧に分析することが求められます。
分解のコツは何?
具体例として、商品ごとの顧客層を分析する際には、年齢、性別、職業、購入時の時間帯や曜日など、さまざまな観点から分解を試みることが有効です。ただし、複数の切り口を用いる際も、ひと目での判断によって誤った解釈をしてしまわないよう、十分に検証する姿勢が大切です。
本を読んでいてわかったつもりになったことが、アウトプットの場でさまざまな参加者の方と話す機会があることで独学以上の知識の高まりを感じました。
コンパクトにまとまったなかで、個人的には想像以上の広い範囲の学びを得ることができ、感謝です。