2013/09/08

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

ビッグデータやデータサイエンティストという言葉もわりと普通に使われるようになり、「統計学が最強の学問である」という本がベストセラーになったりなど、データへの関心が大きくなっています。

一方で、データの使い方、統計の知識/技術をどう使うか、特に統計学は理論を知っていてもそれを実際にどう使えばいいかはハードルがあるように思います。平均値くらいはビジネスでも抵抗なく使っているものの、中央値や標準偏差、さらには相関分析や回帰分析になると、使用頻度は低いのが現状ではないでしょうか。

私自身、相関や回帰分析を知った時は考え方・理論がおもしろいと思ったものの、机上の知識を超えるまでは時間がかかり、日常や仕事でどう使うかがすぐにはイメージできなかった記憶があります。

統計の基本的な知識は知っているけど、実践でどう使っていいかよくわからないと思っている方におすすめなのが、「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

本書は、「海外マーケット進出という事業計画書を作成する」といったストーリーに沿って、データや統計分析をどう扱えばいいかがわかりやすく平易に書かれています。データ分析の目的、発想の仕方、データの集め方、標準偏差などのビジネスでの活用を解説してくれます。

扱っている統計学の範囲は、相関分析と単回帰分析までですが、統計は身近なツールとして具体的にイメージするにはむしろこれくらいでいいんですよね。本書を読んでもっと知りたくなった方は、Next Stepとしてさらに高度な統計に入っていけばいいと思うので。

■標準偏差

標準偏差は、そのデータがどれくらいのバラツキを持っているかを数字で把握できる指標です。平均が50で標準偏差が15というデータがあれば、その意味はデータ全体の2/3は平均50±15の範囲(35~65)にあるということ。同じ平均で標準偏差が5であれば、全体の2/3が45~55の範囲に入ります。

標準偏差5に比べて15のほうが、それだけ広い範囲に広がったデータ(バラツキがある)ということがわかります。ここまでが統計学の知識で、これを実務でどう活用するかが具体的なストーリーで体感できるのが本書の特徴です。

標準偏差の例で言うと、新規参入しようとしている市場規模は50億円がわかっているとして、この見通しはどの程度の下振れ/上振れがあるのかがリスクです。このリスクを定量的に評価するのが標準偏差。

50億に対して標準偏差が5億であれば、リスクを45億~55億円の±10%とみなせます(45~55の範囲はデータ全体の2/3なので確率は約67%)。50億市場と推定したけど、実は45億だったというのがリスクとして想定する下限。これがどういう意味かというと、例えばその市場での自社売上金額シェアが10%の場合、50億市場では売上は5億ですが、45億市場では売上4.5億と、5000万円低いケースがリスクとしてあり得ますよ、ということ。標準偏差はバラツキを表すという統計の知識が、事業計画のリスク分析に使えるという実践例です。

■相関分析と単回帰分析

本書では、相関分析と単回帰分析もビジネスにどう使えるかが説明されています。

相関分析については、新規参入市場で計画の売上・利益を達成するための「施策」と「売上」の相関を分析しています。チラシ配布、TVコマーシャル、店頭でのディスカウントの各施策と売上の相関係数を比較することで、どの施策が筋がいいかが数字で比較できます。ストーリーはかなり単純に設定されていますが、相関をどうビジネスに使うかのイメージとしてはわかりやすいです。

施策と売上の相関が高いということは、その施策をすれば高い確率で売上増に貢献できます。相関が高くなければ、施策が売上に貢献する場合もあれば、そうでない時もあり、ビジネスとしてはGoを出しにくいと考えられます。

単回帰分析では、先に相関分析で得られた効果がありそうな施策について、どの程度の売上が期待できるかのシュミレーション例として紹介されています。単回帰分析のモデルはシンプルで、施策にかけたコストに対して、どの程度の売上が見込めるか。コスト:説明変数、売上:目的変数です。

単回帰分析からわかるのは、コストに対する費用対効果と、目標売上を達成するために必要なコスト。さっきの相関分析と合わせて考えると、売上につながる施策が実際にどの程度ビジネスに貢献できるのかが見えてきます。施策&売上の相関が高く、かつ売上への寄与が高い施策は迷わずOKが出ると思います。相関が高くないが売上寄与は大きい施策と、相関は高いが売上寄与は小さい施策がある場合、どちらを優先するかは意思決定が必要です。前者は当たれば大きい博打系、後者は確実だがインパクトは小さい着実系で、どちらが良いかはケースバイケースです。

単回帰分析なので単純化されていますが、それでも過去のデータから単回帰という将来へのシュミレーションをつくり、そのシュミレーション結果から経営の意思決定に使える事業計画見通しの数字を出しているのです。

★  ★  ★

本書ではあえて統計の範囲を最低限に絞り、それだけでも実務にはこんな活用があることがイメージできる内容です。標準偏差、相関分析、単回帰分析などについて、Excelでどう計算できるかも図表を交えて説明があります。

統計学はおもしろい学問ですが、実際のビジネスでどう使えばいいかがイメージしづらいものだというのが多くの人の認識ではないかなと。知識と実践がうまく橋渡しができていないケースが多いように思います。

本書の著者は、日産自動車で事業戦略や人材育成計画などをデータを活用されている方です。図表も多く、表現も平易で、ビジネスパーソンにとって実践的で分かりやすい内容になっていました。


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