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データを活用できない人に共通する課題とは？

・必要性を認識していない
・必要性を理解していても適切に実践できない
いう課題を持つ方には、ある共通点があります。

その一つは、目の前のデータを見てみることから始める
ということです。

並んだ数字を見たら、まずはグラフを作ってみる、
平均値や合計を出してみる
といった行為に、身に覚えはないでしょうか？

実はその行為があなたを
データを活用できない人にしているのです。

データ分析を実務で活かせていない人は、
目の前のデータを適切にいじると、

何か有用なものが見えてくると思っている
という点です。

何も見えてこないのは、
分析方法や知識が欠如しているからだ
と思っていたりします！

つまり、データや作業が
まず先に有りき なのです。

ここで、とても重要なことを
お伝えします。

データがあなたに答えを
持ってきてくれることはありません。

どんなに高度な統計や分析を
駆使してもです。

あなたは何を知りたいのか？
それを知って何をしたいのか？

そのためには、どんなデータ
（指標）が必要なのか？

を具体的に考えることが重要です。

この部分がすっぽり抜けたまま
データを眺めたところで、

使えないグラフが量産され
時間ばかりかかる作業指示をしてます。

知りたいこと・言いたいこと
解決したいこと（問題）

が明確にするためには、
仮説が論理的になっていないと
難しいこともわかります。

その目的や問題に関連していそうな
データが目の前にあっても
見つけることはできないです。

無理やりそのデータに
分析手法や統計手法を当てはめて、
何かしらの計算結果を出すこと自体は可能です。

しかしながら、意味をなさない数値になるのです。

類推する訓練が一番仮説力をつける上で
身に着けます。

具体的には、フェルミ推定です。

私が教えている大学の授業で出題したのは
こんな問題です。

自分と同じ生年月日、血液型を持つ大学生
はどのくらいですか？

１）まずは、わかる値から整理する
日本の人口は約1億2000万人です。
平均寿命が80歳くらいです。

自分と同い年の人の数は
1.2億/80＝150万人と推定されます。

また、1年は365日なので、
同じ日に生まれた人の数は150万/365で
約4100人と推定できます。

２）ベースとなる値を設定する
さらに、大学生の進学率は約50％ほどです。

この中で大学生の数は
4100/2＝2050人程度と推定されます。

３）全体の値を求める
日本人の血液型の分布はA型が4割
O型が3割、B型が2割、AB型が1割
と言われています。

書籍にも掲載されている有名な事例ですが、
慣れるには訓練が必要です。

そのため、2050×（自分の血液型の分布率）
によって求められると言えます。

ゆえに、自分がA型なら820人
O型なら615人、B型なら410人、AB型なら205人
と推定されます。