これまでの本数字とボーナス数字に何番が入ったかというデータベースを番号ごとに出たか出なかったかに形を変えたデータベースで傾向を調べていきます。

出来そうなことを上げてみますと、
・各番号ごとに出現回数の合計を見る、出現割合を見る。
　1～37までの数字で出やすい数字と出にくい数字の傾向があるのか
・当せん番号と相関関係のある項目の有無、年月日、ボーナス数字、前回の当せん番号など
・当せんする間隔（頻度）に傾向はあるのか

取り急ぎ、オーソドックスなものを3案だしましたが、データ分析をする上では、いきなりデータを触ってみて何かしら見えてくると言う方法よりも、仮説をいろいろと出してみて検証をしてく方がいいです。

車の運転に例えるならば、どこでもいいのでとりあえず気晴らしで運転するのが好きと言う人もいると思いますが、仕事としてデータ分析をするのならば、何のために調べるのか、何を知りたいのか、それが分かったら何をするのか、やり続けた結果どうなっていったのか、目的を達成したのか。。。

仮説検証のPDCAサイクルを回しながら、成功事例を蓄積し可能性の高い方に寄せていく。

これまでExcel関数の使い方を書いてきましたが、仮説検証する際に調べる術を知らないと、せっかくの興味関心が実現できずに終わってします。そこで可能性を閉ざしてしまうのがもったいないと私は考えています。
誰かがやってくれるという人でも、ベースになる知識があれば作業をする人と対等に会話をすることができます。

これは私が最初に入った会社の上司がこう言った考えを持った人でした。その上司とはしばらく会っていませんが、今でも上司の言葉を借りて人に話したりすることもありますし、すごく影響を受けているのだと思います。
※この方は初回に書いたおじさんとは別人です。

先ほど立てた仮説を一つずつ検証しようかと思いましたが
一つ目の
各番号ごとに出現回数の合計を見る、出現割合を見る。
　1～37までの数字で出やすい数字と出にくい数字の傾向があるのか

については、#5で既に出していました。

今回は考え方と思いについて、もう少し話をさせていただいて
私はデータ分析を仕事としている間もある悩みをずっと抱えていました。
仮説検証を繰り返し、施策を行う上での打率が高くなるように抽出し実行、そして検証をしていたのですが、過去調べて傾向が分かってくるのならば、未来に起こることを予測できないのか。

それが、統計に興味を持ち始めたきっかけであり、百発百中は理想ですが難しいので、分散や標準偏差を用いてだいたいこの範囲に収まる大枠を知る。
そして、何かしらの相関があるものを調べて、大枠をさらに窄めていく。

データ分析は人間がやるよりもAIが優れているとは思いますが、仮説検証をした結果に対しての人間ならではの感性は大事だと考えます。そのため、人間ならではの感受性、意思。そして人間が感じる痛みを理解してコンピュータにはない遊びの部分をデータ分析にも活かす部分がないと、人間はAIに支配される作業者になってしまいますね。

それは、どの業種でも同じなのかなと思います。

話が大きく逸れてしまいましたが、それもAIでなく人間である私がやっていと言うことでご理解ください。

今回は以上です。