データ分析で検証精度を高める

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前回、前々回と仮説思考について触れました。

 

仮説思考であたりをつけたものに対して

検証

が必要になります。

 

この検証を最も効率よく進めていくには、データ分析が欠かせません。

データ分析、といっても手法も沢山ありますし、そもそも

どんなデータを扱うかということも考えなくてはなりません。

 

データの種類は様々ありますが、検証精度を高めていくには

より強いファクトを持った客観的なデータが求められます。

 

簡単にいうと、

ある特定の人から聞いた情報、数字になっていない情報よりも、

多くの第三者から聞いたり、数字になっている情報の方がファクトが強いです。

 

例えば、自分で商売(小売)をやっているとしたら、

売上推移のデータが手に入ります。

このデータを分析する際、ざっくりとした売上の全体推移だけでは示唆(考察)も甘くなりますが、

ジャンル別、単価別、商品別、客層別等に切り分けて分析する事がで次の対策が打てます。

(もちろん仮説を立てた上でないと非効率です。)

 

ですので、これから何か仮説を立てて検証していく際には、客観的な定量情報に落とし込む事ができないかを常に意識すると良いでしょう。

 

そして、とにかくデータを集める。

集めたデータをどう調理(分析)するかも問題ですが、昨今では、

AIやBI(Business Intelligence)を始め、エクセルやマクロでもかなりのビッグデータを扱う事ができます。

 

それらを使いこなすスキルも必要になりますが、専門家に任せるというのも手ですね。

 

私は、最低限のエクセル技能を持っておく事をオススメします。

 

これらのスキルについては、今後私の方でも発信していきたいのですが、、

なかなか文章だけでは伝わらないので動画メインになります。
(動画作成頑張ります。)

 

最後に、1つ。

データ分析は、スピードと質を両方追求していく必要があります。

最初は「データの質」を大事にしてください。でないと全く異なる結論が導き出されてしまいます。

やればやりこむほどマニアックな世界がデータ分析ですが、最低限のスキルは持っておきましょう。

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