データ・アナリティクス入門

数字が語る戦略の真実

データ比較の重要性は? データ加工を行う前に、どのデータと比較するのかを明確にすることが重要です。数字を評価する際には、単に平均値だけを見るのではなく、外れ値も考慮に入れる必要があります。また、使用するグラフは種類が多いため、目的に合った適切なグラフを選ぶことが求められます。 数値の見え方はどう? 売上分析においては、数値の高さや低さだけでなく、期間や比較対象といった要素にも注意を払いながら、データを比較検討することが大切です。 注力地域はどこ? さらに、一定の仮説を立てた上で、人口や医療圏などの情報も踏まえながら、どの地域に注力すべきか、または見直すべきかを検討し、その結果を営業活動に活かしていくことが求められます。

クリティカルシンキング入門

伝え方変えるグラフ選び

装飾のバランスはどう? 伝えたいメッセージを視覚化する際、文章と連携して色や太字、斜線などの装飾を適度に用いることが効果的です。ただし、これらを多用するとかえって読みづらくなるため、バランスに注意する必要があります。また、複数のグラフを使用する場合は、メッセージの順番に合わせた配置を心がけることで、読み手が情報を探す手間を軽減できます。 グラフ選びのポイントは? これまで、アンケート結果をまとめた発表用資料の作成時には、定番のグラフをなんとなく選んでいたことがありました。今後は、どのデータを伝えたいのか、また相手がどの情報を知りたいのかを十分に考慮し、より適切なグラフの種類を選ぶよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

目的で切り拓くapple to appleの実践

目的は何が重要? 分析においては、まず「目的」が最も重要です。目的に応じてどのデータを使用し、どのように比較するかを明確にしなければ、全く異なる結果が導かれてしまう可能性があります。 比較条件はどう設定? また、比較対象のデータは前提条件が同じであることが求められ、「apple to apple」の視点を常に意識する必要があります。たとえば、売上分析を行う際にも、各データがどの目的のために活用されているのかを理解し、再設定することが大切だと感じました。 実務はどう進める? 実務において実際に「apple to apple」を実践するのは、思った以上に難しい面が多々あると実感しています。

データ・アナリティクス入門

繰り返し検証で磨く納得力

仮説検証の意義は? 仮説を立て、その仮説を実際に検証することが重要です。検証方法や使用するデータに誤りがないかを確かめることで、より具体的な仮説が作成でき、仮説の精度が向上していくことが分かりました。 検証繰り返しは大丈夫? これまでの分析では、仮説に基づく作業は行ってきたものの、同じ仮説を繰り返し検証する取り組みは十分でなかったように感じます。仮説に誤りがないかしっかりと確認することで、具体的かつ精度の高い仮説が作成でき、説明する相手に納得感を与える報告が可能になると考えます。そのため、今後の分析作業ではこの考え方を意識し、検証作業を繰り返すことが重要です。
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