2014/06/28

データ分析のプロになるための4つの視点




会社を変える分析の力 という本は、ふと思い出した時に読み返すことが多く、自分にとって大切な本の一つです。



データ分析の4つの問い


必ずと言ってよいほど目を通すのは、「データ分析をする時の4つの問い」 です。

  • その数字にどこまで責任を取れるか
  • その数字から何がわかったか
  • 意思決定にどのように使えるのか
  • ビジネスにどれぐらい役に立ったか

自分の仕事とデータ分析は切っても切り離せません。今自分がやっている分析案件について、4つを全て満たしているかです。

以下、4つについてご紹介します。


1. その数字にどこまで責任を取れるか


データ分析者の最低限の役割は、数字という集計結果を出すことです。まず問われるのは、出した数字に自分が責任を持てるかどうかです。

分析結果を出すと、大変なプロセスほど達成感も高まるものです。出したこと自体に満足してしまいます。しかし、重要なのはその数字が本当に正しいのか、計算ミスや分析ミスをしていないかです。自分自身がその数字に違和感がなく、納得のいくものかどうかです。

なお、「数字が正しいか」 と 「分析予測結果が正しいか」 は別の話です。データ分析結果はあくまでもっともらしい答えであり、その予測通りになるとは限りません。責任を持たなければいけないのは、あくまで分析が正確に出されているかどうかです。


2. その数字から何がわかったか


データ分析をした結果、B に比べて A の効果は有意に 10% 高かったなどがわかります。注意しないといけないのは、この時点では計算結果に過ぎないことです。本当に必要なのは、この結果から何がわかったかという解釈や知識です。

数字の解釈をするためには、そもそもの分析目的、課題 (分析視点) 、仮説、時にはローデータと分析の前提や制約まで立ち返って考える必要があります。

先ほどの 「B に比べて A の効果は有意に 10% 高かった」 については、例えば、この条件では A を推奨するが、違う条件下ではこの理由で B が望ましいという解釈です。分析結果を知識にできると、次の3つ目の 「意思決定」 につながります。


3. 意思決定にどのように使えるのか


データ分析の価値は、意思決定のためにどう使えるかです。そもそものデータ分析に取り掛かるかどうかの始めの時点で、この意思決定のためにデータ分析をするという明確な設定がないといけません。

例えば、マーケティングの X と Y の2つの案について、どちらが適切なのかが決めかねている状況だとします。分析結果は、X か Y のどちらがよいかの示唆を与える、あるいは、X と Y を使い分ける判断材料にする役割です。

いきなり集計や分析プロセスに入るのではなく、自分はこれからどういう問題に対してなんのために分析を始めるのか、得られるであろう結果や解釈が意思決定に役立つかどうかをまず最初に考えることが重要です。


4. ビジネスにどれぐらい役に立ったか


データ分析の価値は意思決定にどれだけ役立ったかです。ビジネスで分析をする以上は、データ分析からわかったことが、実際のビジネスに貢献できたかどうかが問われます。理想は、ビジネスへの貢献度を具体的な数字 (売上や受注件数など) で答えられることです。

データ分析でビジネスに役立つためには、分析をして終わりではなくその結果を役に立てたい、もっと貢献したいという強い気持ちが求められます。意思決定者の立場になり、当事者意識を持つことです。意思決定にどう使い、それが実際のビジネスにどう活かされるのかを具体的にイメージしてみます。


最後に


私自身の経験から考えると、以上の4つとも満たせた案件というのは、残念ながら多くはないのが現状です。

感覚的には、「1. 分析結果は正しいか」 「2. 分析結果から何がわかったか」 まではいけるものの、その先の 「3. 意思決定にどう役だったか」 、さらには 「4. ビジネスにどう貢献したか」 まで明確に答えられるケースは少ないです。

だからこそ、データ分析の企画をする時、集計や分析の段階、結果から考察に仕上げる時など、常に4つの問いを意識したいです。



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多田 翼 (書いた人)


外資系 IT 会社にてマーケティングリサーチ マネージャー (LinkedIn) 。

1981年 (昭和56年) 生まれ。名古屋出身。学生時代は京都。家族4人で東京23区内に在住、2人の子どもの父親。気分転換は毎朝 8km のランニングとピアノ。

書いている内容は、所属組織や会社の正式見解ではなく個人の見解です。