読書ノート（112日目）
さて、本日もこちらの本からです。

前回から5回に分けて、本書から
以下を紹介していこうと思います。
・データ利活用とデータリテラシー
・イシューについて
・リサーチを活用した1次データ収集
・データ分析の手法①
・データ分析の手法②

ということで今日は2つ目の
・イシューについて
についてです。

僕の本業の仕事では、ビジネスに関する
様々なデータ分析をチームに所属する
約30人がそれぞれに案件を担当しています。

分析結果が出たら、複数人でレビューをし
分析の品質を担保した上で
レポートを作成し依頼主に納品をする。

という仕事の流れなので、チームの同僚の
方々の分析アプローチを知れることは凄く
参考になり自分自身の勉強にもなっています。

その中で、データ分析が上手な人は
全体のストーリーと仮説が明確で、
使用する分析手法はもちろん、
使用するデータ集めから隙が無い…！
というのが、この半年間
チームのレビュー会議に参加して感じました。

そういった思いもある中、
今回「イシュー」について取り上げたのは
自分がデータ分析をした結果、
正しい分析レポートを納品するだけではなく、
依頼主の意思決定に影響を与えられたかどうか
にこだわって仕事をしようと感じ始めていました。

そんな中で、元ヤフーCSOの安宅さんの
良いイシューとは答えが出せる問題の中で、
その先の方向性に大きな影響を与えるもの
という言葉に、"まさにこれだ！"と感じました。

今後、自分がデータ分析をする以上は
「答えを出す」「方向性を決める」
ということにこだわり、そのために
分析前の仮説出し・ストーリー作りに
一層こだわろう！　
…と思った今日この頃でした。

PS.
すっかりnote更新が久々になって
しまいましたが、本業の仕事も
少し落ち着き始めてきたので、
4月は本書ともう一冊だけでも
読めたらと思っています。

ピープルアナリティクス協会に
法人会員（約10万円/年）として
参加したいと上司に相談したところ、
快諾して頂いたので、
次はピープルアナリティクス協会の
本を優先的に読みたいなと思っています。

（社員の自己研鑽のために
　会社がお金を出してくれるのは
　本当にありがたいです…！✨）

ということで、
モチベーション＆元気も
ようやく戻ってきましたので、
今後もお読み頂けましたら幸いです。

それではまたー！😉