【書評】「それ、根拠あるの?」と言わせないデータ・統計分析ができる本

こんにちは株式会社ゆめみでWebディレクターをしているhondaといいます。

分析を行う上でやはり統計学的な知見をを持った上で、それを使いこなし、根拠のある仮説・提案ができるようにならないとなと思い、最近統計のほうももう少し詳しくなろうと本書を手に取りました。

私はWebマーケの中で数字を見ることが中心にはなりますが、明らかに他の数値と比較して違いがあるものに絞って仮設を立てていくことが多いです。

でも、今後複数のデータを扱うにあたって目で見てわかる違いを数値的にも表せると、より説得力が増すのではと考えました。

概要

本書では大手商社に入社したA君が海外展開するサイクロン掃除機の企画に挑むというストーリーにそって、統計をビジネスに活かす過程を丁寧に説明していました。

統計的な情報は「標準偏差」「相関分析」「単回帰分析」までしか出てきません。

いや、もっといろいろあるでしょう!と一瞬思いましたが、実際にビジネスの場で使うには複雑な情報はそこまでいらないのかなと考えさせられました。

ポイント

やみくもにデータをあつめてはならない

これは既に色んな所で言われているものですが、改めて見直す機会になりました。
そもそもデータってなんのために必要なんでしょう?
分析ってなんのために必要なんでしょう?
ビジネスでこれらを使うのは売上をアップする要因を特定するため。。
今回の例では企画を通すため→海外展開に踏み切るための根拠を示す
ということが目的
です。

その目的をしっかり見定めた上で、それを実現するためには何をどうすればいいかを考え、仮設を立て、それを本当にそうなのか?と検証するためにデータを集め分析していく。

この過程を踏まなと闇雲に集めたデータを眺めて、ふーむここの数字おもしろいなと深堀し、ふと気づいた時にこれ何に使うんだっけ?となります。

これ、GoogleAnalyticsを使うときにもありがちなんですけど、目的があって始めてコンソールを見ないと、ただ膨大な情報に圧倒されて、これ何に使えばいいかわからない!!となる人が本当に多いです。

使いかたを学ぶ前にまず何を検証するためにデータを見るのか。ここを抑えておくだけで最初はいいのかなと思いました。


根拠になる相関係数

1に近づけば近いほど関係性があり、0であれば全く関係ない。-1であれば逆の数値の動きをしていると。

2つの要素の関係性を表す数字ですが、1をマックスにした時に0.7を目安に考えればいいということが書いてあったので、一度これをポイントに試してみようと思います。

これを気になった数値群に対して簡単な操作でできるようになれば、まずは関係性があるか試して、関連がありそうであれば深掘りしていくといった、最初のステップハードルが低くなるのでよいと感じました。


分析することと伝えることは違う

これは確かにやりがちだなぁと思いました。
分析すればするほど、こんな傾向があったのか!他にはどんな要因があるんだろう?と深ぼって満足感に満たされる。
じゃあそれをレポートにまとめてわかったこと全部伝えよう!!と。

こういったレポートほど結局何が言いたいのかがわからなくなるものです。
分析結果を使って、相手にどう感じてほしいのか、どうなってほしいのか、ということを念頭において内容を整理していかないと、結局何をどう判断してどう動けばいいかがわからないまま報告が終わってしまいます。

分析結果がどんなにすごくても、もし、相手に確かにそうだなと思ってもらえる所まで行っても、次にどうアクションしてもらいたいかまで繋がらなければ分析結果も意味をなさないものになってしまいますね。

まとめ

分析方法について色々書いてあるのかなと思って購入しましたが、分析方法についてはシンプルなものだけでした。

でも、相手に伝わるようにするためには、複雑な分析手法をマスターする前に分析をよく知らない人に対してわかりやすく伝わりやすくするためにどうするかを考えて統計手法を使わなかればと思いました。

今回は単回帰分析までですが、もう少し発展したものはまた次の機会に。。

今回自社(ゆめみ)の勉強し放題制度を使って書籍を購入し、アウトプットとして発信しております。
また次回も気になる書籍についてアウトプットを投稿していこうと思います。


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