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データサイエンティストの記事

基礎が学べる|『ビジネスを動かす情報の錬金術(森川富昭著)』:r000017002061 | PARAFT [パラフト]

2017.02.16

データサイエンティストの記事2017.02.16

会社で聞けないデータの分析法

基礎が学べる|『ビジネスを動かす情報の錬金術(森川富昭著)』

keyword: データサイエンティスト 情報 ビジネス ビッグデータ 統計学

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アンケートは何のためにとるのか、その結果をどう読み解くのが正解か。会社で一切教わらなかった方や、分かった「つもり」になっている方も必見です。『ビジネスを動かす情報の錬金術』(森川富昭/クロスメディア・パブリッシング)は、データをもとにビジネスを動かす「データサイエンス」の入門書。あらゆる記録が容易に収集できる「ビッグデータ」の現代において、ストーリー仕立てに正しく数字を読む術が学べる一冊です。

2017.02.16 文章 / 平原学

分析の以前に、初心者がぶつかる壁

出典:Pixabay

物語の主人公は、とあるシューズブランドの一店舗マネージャーを務める大島周司。会社が経営不振に陥り、経営者を変えて各支店の責任者らもリストラさせられるかもしれない危機に直面した周司は、データ分析を用い、会社の経営の建て直しに奮闘していきます。

データ分析については初心者の周司。最初は、会社全体の売り上げと店舗別の売り上げを出し、有望な店舗の特徴を低調な店の改善策にしてみてはと考えます。

しかし、地道な底上げだけで会社全体の収益が回復につながるでしょうか。もちろん、経験則からでも何らかの施策を講じれば、一定の成果は得られるでしょう。ただ、「やならないよりはマシ」という程度のものかもしれません。

“経験則でつくられたものは、絶対にヒットしません。ヒットしたとしてもただの“まぐれ”です。”

本書はそう断言します。

結局、自分がとっさに思いついただけの案には確信が持てなかった周司。これでは単にデータを撫でているだけで、何の改善策も見い出せないことを悟ります。

では素人を脱し、データをちゃんと扱えるようにするにはどうしたらいいのか。次の項目より見ていきましょう。

分析で扱えるデータの種類とは

出典:Pixabay

カフェにPCを持ち込んでデータ分析しようとするも、それ以前の段階で壁に当たってしまった周司。彼を救ったのは、隣の席でデータ分析を行っていた大学生たちでした。

会社におけるパワハラについて分析していた彼ら。会社で取られたアンケートを見ながら、その設問についてさまざま不満を述べます。「誰にパワハラを受けたか」という設問では、「男性、女性、同期生、先輩」などと選択肢が分かれ、同期生と先輩については性別がわからなくなってしまっています。こうしたデータが使いものにならないのは当然ですが、逆にどんなデータならば扱えるのか。

“彼らはアンケートによって得られた情報を互いに関連付け、その「相関関係」の中から何らかの意味を取り出そうとしていた。”

つまり、「相関関係」が見いだせる情報こそが使えるデータと言えます。例えば、「パワハラを受けている・受けていない」の数が、入社の年次別でどう推移していくのか。また「パワハラを~」と、「上司が厳しいと感じる・感じない」こととの関係性は。データとデータの掛け合わせによって、学生らは一見無駄にも思える数字の中から錬金術のように価値ある情報生み出していきます。

「相関関係」に着目できず、単に各データを集計して平均値を出すだけで「分析したつもり」になっている方も多いハズ。周司もそうなっていたことを反省しながら、改めて分析に乗り出します。ようやく、扱えるデータを手にした瞬間です。

客観的な真実にたどり着くために、まずは“総当たり”

出典:Pixabay

データの見方のヒントを与えてくれた学生らとの再会を願いながら、ひとまず見よう見まねで分析に乗り出す周司。グラフやチャートなど、さまざまな形でデータの相関を「見える化」していきます。これは「記述統計」と呼ばれる分析方法。先に「お客さんの比率は、男性より女性が多いだろう」など仮説を立てるのではなく、とにかく全データに“総当たり”することで、結論を求めます。仮説を立てて分析しようとすると、都合のいい結論しか見なくなってしまうからです。

“目の前の全ての数字に忠実な分析をすること、これがデータサイエンティストの錬金術なのです。”

本書はそう述べます。データ解析のプロである「データサイエンティスト」になるためには、主観性を排除する必要があります。これには時間と労力を要しますが、現代においてはノートパソコンでもデータ分析が簡単にできる『Tableau(タブロー)』などのツールもあるそう。誰でも少しの努力でプロのデータ分析ができる時代、手間を惜しむことは致命的なミスと言えます。

さて、「記述統計」によって周司は、来店客の構成の50%が20~30代で構成されていたことや、性別差は意外となかったことなどを発見していきます。しかし、これでようやく「データサイエンス」の入り口に立てたに過ぎません。これから周司は学生たちと再会し、共に会社の建て直しを図っていくことになりますが、果たしてうまくいくのでしょうか。続きは本書でお楽しみください。

WRITER

コラムニスト、ライター

平原学

すでに「データサイエンティスト」としてバリバリ活躍されている方にとって、本書はすべて当たり前の内容。しかし多くのビジネスパーソンは、聞いたことがない話ばかりでしょう。私自身、会社に勤めていた時代にこの本を手に取っていればと悔やまれます。他の「データサイエンス」の本を読んでチンプンカンプンだった方にも、入り口としてわかりやすい内容。まずは「明日は我が身」と思いつつ、ストーリーに震えてください。

■収益金について
本のある生活はあなたの人生を豊かにします。パラフトは、あなたの行動により生まれた収益金のすべてを寄付し、次世代を担う子どもたちの人生をより豊かなものにします。

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