【ざっくリサーチしき #10】 仮説の作り方のざっくりとした知識 4
「仮説作り」におけるデータ統合理解のざっくり知識
ビギナーの方々に、ざっくりとした知識をお届けするシリーズ の第10弾、かつ、仮説の作り方のざっくりとした知識の第4回という入れ子構造でお届けします。
「良い仮説とかは分かったけど、実務として、仮説って、どうやって作ったらいいの?」という声に応えていきます。
今回は、「理解する 1. 集めた情報を統合的に理解する」です。
仮説作りのプロセス
集める
ヒントになるリソースを探す
リソースから必要な情報を集める
理解する
集めた情報を統合的に理解する
創る
理解した内容から仮説を複数個創る
自分および仲間に聞いてみる
仮説をブラッシュアップし、最終版とする
さて、「1. 集める」までで、自分たちにとって重要なデータが集まりました。
ここからは、そのデータ間の関係性を理解していきます。
とても大事なパートです。
とはいえ、「1. 集める」をやっているときに、データを読み込むにつれて、頭の中に、「あれ、もしかして?」「こうなんじゃない?」という「仮説の種」のようなものが頭に浮かぶと思います。
それを大事にしながら、あたらめて、データを俯瞰してみましょう。
データを眺めながら、データとデータがどのように繋がっているか、同じことが記載されている・違ったことが記載されている、説明の関係になっている、片方が増えると片方が減る傾向にあるなどなど、いろんな気づきがあると思います。
また、「仮説の種」がよりクリアになっていく感覚があると思います。
このようにデータ間における関係性を立ち上がらせていきます。
具体的には、「共通点」・「差異点」・「相関関係」・「因果関係」のように思える箇所を見つけていきます。
これができれば、この後の「創る」にスムーズに繋がっていきます。
たくさん重要なデータがありますし、ずっとデータを操作したり、理解していたりして、大変かもしれません。
でも、ここで気張っておくと、この後の仮説生成にスムーズに繋がっていきます。
「産みの苦しみ」は、ここと、次です。頑張っていきましょう”
次回以降もざっくり解説していきますが、より詳細を知りたい方や、実際にリサーチを検討されている方で相談されたい方を、ぜひ、お気軽にお声かけください。
本記事も読んでいただき、ありがとうございました。
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