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自分の中に生まれる違和感について考えます。
エントリー内容です。
- 違和感を大事にする
- なぜ違和感を大事にするのか
- 違和感をきっかけに何に気づくか
投稿日 2016/12/15
投稿日 2016/12/12
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以前のエントリーで、仮説について取り上げました。
こちらのエントリーでは、データ分析等の業務において初期の段階で仮説を持ち、仮説をベースにあらかじめプレゼン資料や報告書を書く方法をご紹介しました。
仮説をあらかじめ持つことにはメリットがある一方、危うい側面もあります。今回は仮説のメリット危険性について考えます。
エントリー内容です。
仮説を持つメリットと危険性。両方を意識することが大事
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以前のエントリーで、仮説について取り上げました。
こちらのエントリーでは、データ分析等の業務において初期の段階で仮説を持ち、仮説をベースにあらかじめプレゼン資料や報告書を書く方法をご紹介しました。
仮説をあらかじめ持つことにはメリットがある一方、危うい側面もあります。今回は仮説のメリット危険性について考えます。
エントリー内容です。
- 仮説をベースにレポートを書く
- 仮説に縛られすぎる弊害
- 仮説の有用性と危険性
投稿日 2016/12/01
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イシューからはじめよ - 知的生産の ｢シンプルな本質｣ という本に書かれていることのポイントは、問題解決にあたっての ｢問題設定の重要性｣ です。
問題は与えられるものであり、最初から設定されているという考え方ではありません。そもそもの問題をどう捉えるか、その問題を解き答えを出すことが本当に今必要なのかを考えます。
問題を設定するにあたって、2つの視点があります。
問題解決と問題設定の2つにおいて、この本で強調されているのは後者です。そもそも問題として捉える価値があるのか、本当に答えを出すべきことなのかを徹底的に掘り下げて考えることです。
問題設定におけるポイントとして、2つあります。
イシューからはじめるデータ分析
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イシューからはじめよ - 知的生産の ｢シンプルな本質｣ という本に書かれていることのポイントは、問題解決にあたっての ｢問題設定の重要性｣ です。
問題を見出すという発想
問題は与えられるものであり、最初から設定されているという考え方ではありません。そもそもの問題をどう捉えるか、その問題を解き答えを出すことが本当に今必要なのかを考えます。
問題を設定するにあたって、2つの視点があります。
- 問題設定として適切であり (本書ではイシュー度が高いと表現)
- その問題を解決した時のインパクトが大きい
問題解決と問題設定の2つにおいて、この本で強調されているのは後者です。そもそも問題として捉える価値があるのか、本当に答えを出すべきことなのかを徹底的に掘り下げて考えることです。
その問題に答えが出せるか (解決できるか)
問題設定におけるポイントとして、2つあります。
投稿日 2016/10/29
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空軍パイロットの行動プロセスの研究から、ビジネスへの示唆を書いています。
研究では ｢OODA (ウーダ) ループ｣ というフレームで、狙撃王と呼ばれるパイロットがなぜ優秀なのかを明らかにしました。
エントリー内容です。
空軍パイロット撃墜王の研究 ｢OODA ループ｣ は、ビジネスにも示唆があり興味深い
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空軍パイロットの行動プロセスの研究から、ビジネスへの示唆を書いています。
研究では ｢OODA (ウーダ) ループ｣ というフレームで、狙撃王と呼ばれるパイロットがなぜ優秀なのかを明らかにしました。
エントリー内容です。
- OODA ループとは
- アメリカ空軍の ｢撃墜王｣ についての研究
- ビジネスへの示唆
投稿日 2016/10/17
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書籍 外資系コンサルの知的生産術 - プロだけが知る ｢99の心得｣ に紹介されていた1つが、知的生産物の作成にあたって、行動まで提案することでした。
ここで言う知的生産物とは、レポート、企画提案書、プレゼン資料などを指しています。
本書からの引用です。
あなたのレポートやプレゼンには ｢事実｣ ｢洞察｣ ｢行動の提案｣ まで入っていますか？
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書籍 外資系コンサルの知的生産術 - プロだけが知る ｢99の心得｣ に紹介されていた1つが、知的生産物の作成にあたって、行動まで提案することでした。
｢行動を提案する｣ まで踏み込んでいるか
ここで言う知的生産物とは、レポート、企画提案書、プレゼン資料などを指しています。
本書からの引用です。
知的生産に従事する立場にある人であれば、 ｢常に行動を提案する｣ という意識を持っておいてほしいと思います。 ｢行動を提案する｣ というのはつまり ｢ではどうするべきか？｣ という問いに対して解答を出す、ということです。
そもそも、ビジネスの世界に限らず、わたしたちが知的成果として世に訴えられる情報は基本的に三種類しかありません。その三つとは ｢事実｣ ｢洞察｣ ｢行動｣ です。かつて世の中に生み出された知的考察の全てが、これらの三つのどれかに分類されます。
投稿日 2016/09/12
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レポートやプレゼン資料を、どのように戦略的につくればよいかを考えます。
エントリー内容です。
受け手の既存情報との差別化で、レポートやプレゼン資料を戦略的に価値のあるものにしよう
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レポートやプレゼン資料を、どのように戦略的につくればよいかを考えます。
エントリー内容です。
- 知的生産のための戦略
- どう戦略を立てるか
- 知的生産への期待値コントロール
投稿日 2016/04/18
投稿日 2016/03/16
データ分析をするときに、常に意識として持っておきたい大切なことがあります。
今回のエントリーでは、データ分析者として価値のあるものを出せるために必要だと思うことを考えます。
データ分析者として、これだけは大切にしたい3つの視点
データ分析をするときに、常に意識として持っておきたい大切なことがあります。
今回のエントリーでは、データ分析者として価値のあるものを出せるために必要だと思うことを考えます。
投稿日 2016/02/17
自分がやったデータ分析をプレゼンする場合、データ分析者がプレゼン資料作成で陥りがちな落とし穴があります。
特に、データ分析に多くの時間やエネルギーを使った場合です。データ分析プロセスと結果に思い入れがあるほど、落とし穴にハマってしまいます。
今回のエントリーでは、2つの落とし穴と、どうすれば防げるかを考えます。
データ分析者がプレゼン資料をつくる時に、陥りがちな落とし穴と対策
自分がやったデータ分析をプレゼンする場合、データ分析者がプレゼン資料作成で陥りがちな落とし穴があります。
特に、データ分析に多くの時間やエネルギーを使った場合です。データ分析プロセスと結果に思い入れがあるほど、落とし穴にハマってしまいます。
今回のエントリーでは、2つの落とし穴と、どうすれば防げるかを考えます。
- データ分析プロセスや結果を全て見せてしまう
- 各スライドのタイトルの工夫はせずに、グラフなどのチャートのみに注力する
投稿日 2016/02/06
投稿日 2016/01/30
投稿日 2016/01/16
この世で一番おもしろい統計学 - 誰も ｢データ｣ でダマされなくなるかもしれない16講+α という本をご紹介します。
エントリー内容です。
書評: この世で一番おもしろい統計学 - 誰も ｢データ｣ でダマされなくなるかもしれない16講+α (アラン・ダブニー / 山形浩生 (訳))
この世で一番おもしろい統計学 - 誰も ｢データ｣ でダマされなくなるかもしれない16講+α という本をご紹介します。
エントリー内容です。
- 本書の特徴 (類似本に比べてユニークなところ)
- 統計の醍醐味
- データで騙されないために
投稿日 2015/11/29
投稿日 2015/11/26
今から4ヶ月ほど前の2015年7月に、ランニングを始めました。
ランニングを始める前と後の一日の歩数を比較するため、歩数を日ごとでグラフにしたものが以下です。グラフの色は、緑がランニング開始前、青が開始後です。ランニングを始めたのは2015年7月11日です。
ランニング開始4ヶ月のトラッキングデータを使った統計分析
今から4ヶ月ほど前の2015年7月に、ランニングを始めました。
ランニング開始前後の歩数変化
ランニングを始める前と後の一日の歩数を比較するため、歩数を日ごとでグラフにしたものが以下です。グラフの色は、緑がランニング開始前、青が開始後です。ランニングを始めたのは2015年7月11日です。
投稿日 2015/11/18
投稿日 2015/11/05
毎月の始めに、自分の持っている金融資産の状況を確認しています。
全ての数字をシートに記入し、今の時点で自分の資産がどうなっているかをざっくりと把握できます。月初めに毎月行なうので、過去の前月末の状態がトレンド化されます。毎月のシートの更新は、時間にして10分くらいの簡単な集計です。
自分が保有する金融資産を、5つのカテゴリーに分けて管理しています。2015年10月時点でのそれぞれの内訳は、次の通りです。
2015年10月の最新の数字を反映しました。毎月の更新は3年以上続けていて、ここ3年の金融資産額の推移は以下のようになりました。2013年、2014年、2015年の10月末時点での金融資産額です。
金融資産の3年トレンドから考える2016年の投資方針
毎月の始めに、自分の持っている金融資産の状況を確認しています。
全ての数字をシートに記入し、今の時点で自分の資産がどうなっているかをざっくりと把握できます。月初めに毎月行なうので、過去の前月末の状態がトレンド化されます。毎月のシートの更新は、時間にして10分くらいの簡単な集計です。
保有する金融資産のカテゴリー
自分が保有する金融資産を、5つのカテゴリーに分けて管理しています。2015年10月時点でのそれぞれの内訳は、次の通りです。
- キャッシュ：財布や家にある現金、銀行口座の預金、証券会社の MRF
- 日本株式：主に日本株式に投資するアクティブ投資信託、個別株
- 外国株式：先進国と新興国のインデックス投資信託
- 外国債券：海外債券の投資信託、FX
- 年金：国民年金と厚生年金、個人型確定拠出年金 (401k)
金融資産額の3年トレンド
2015年10月の最新の数字を反映しました。毎月の更新は3年以上続けていて、ここ3年の金融資産額の推移は以下のようになりました。2013年、2014年、2015年の10月末時点での金融資産額です。
投稿日 2015/10/28
分析の本質は、比較することであると考えています。
何かと何かを分けて比較することによって、はじめて多い･少ないなどの違いがわかります。例えば、同じものを前月や前年と時系列で比べたり、男女や年代ごとに分けての比較をします。
比較するために ｢分ける｣ ことが分析のキモであり、｢何のために、どのように分けるか｣ の工夫が重要な意味を持ちます。分け方にこそ、分析者の力量が問われます。
分けることに注意が必要なのは、単なる知的興味からの思いつきでの分解にならないようにしたいことです。
より適切に分けるためには、もう一歩踏み込んで考えるべきです。つまり、特にビジネスでの分析では、何がわかれば実行可能でかつ意味のある結論を導き出せるかを、常に意識することです。
分けることの背後には、分けることで要因ごとに理解でき、そこから仮説や意思決定ができるという、ビジネス上意味のある結論を導き出そうとする明確な意図があるべきです。
分析の目的は、興味があるから分析するのではありません。ビジネスとしての判断を助け、効果的な打ち手を生むことを期待するから分析するはずです。
どんなに高度な分析をしても、その結果が有効な打ち手につながらなかったとしたら、ビジネスへのインパクトは小さくなってしまいます。
ビジネスにおいて役に立つ分析や使える分析結果とは、実際の効果が生まれるところまで掘り進めた分析のことです。｢使える｣ ところまで追求しないと、せっかくの分析結果も絵に描いた餅になりかねません。
例えばユーザー分析において、性別年代で分ける、ヘビーユーザーとライトユーザーに分ける、スマホなら利用 OS で分ける。これらの分ける視点は、ある程度の分析経験があれば思いつくものです。
このような各種の ｢分ける｣ ことについて大切なのが、分けて比較分析した結果や得られるであろう示唆はアクションにつながるのかです。単なる知的好奇心ではなく、目的や意図を持った分け方になっているかは常に心がけたいことです。
分析で比較する時、その ｢分け方｣ に意図がありますか？
分析の本質は、比較することであると考えています。
比較をするために分ける
何かと何かを分けて比較することによって、はじめて多い･少ないなどの違いがわかります。例えば、同じものを前月や前年と時系列で比べたり、男女や年代ごとに分けての比較をします。
比較するために ｢分ける｣ ことが分析のキモであり、｢何のために、どのように分けるか｣ の工夫が重要な意味を持ちます。分け方にこそ、分析者の力量が問われます。
単に思いつきで分けていないか
分けることに注意が必要なのは、単なる知的興味からの思いつきでの分解にならないようにしたいことです。
より適切に分けるためには、もう一歩踏み込んで考えるべきです。つまり、特にビジネスでの分析では、何がわかれば実行可能でかつ意味のある結論を導き出せるかを、常に意識することです。
分けることの背後には、分けることで要因ごとに理解でき、そこから仮説や意思決定ができるという、ビジネス上意味のある結論を導き出そうとする明確な意図があるべきです。
分析の目的は、興味があるから分析するのではありません。ビジネスとしての判断を助け、効果的な打ち手を生むことを期待するから分析するはずです。
目的や意図を持って分ける
どんなに高度な分析をしても、その結果が有効な打ち手につながらなかったとしたら、ビジネスへのインパクトは小さくなってしまいます。
ビジネスにおいて役に立つ分析や使える分析結果とは、実際の効果が生まれるところまで掘り進めた分析のことです。｢使える｣ ところまで追求しないと、せっかくの分析結果も絵に描いた餅になりかねません。
例えばユーザー分析において、性別年代で分ける、ヘビーユーザーとライトユーザーに分ける、スマホなら利用 OS で分ける。これらの分ける視点は、ある程度の分析経験があれば思いつくものです。
このような各種の ｢分ける｣ ことについて大切なのが、分けて比較分析した結果や得られるであろう示唆はアクションにつながるのかです。単なる知的好奇心ではなく、目的や意図を持った分け方になっているかは常に心がけたいことです。
投稿日 2015/09/05
会社を変える分析の力 という本は何度か読み返しています。
というのは、自分がこれまで、そしてこれからもデータ分析をする時に大切にしたい指針が書かれているからです。
指針とは、｢データ分析をする時の4つの問い｣ です。
自分の仕事とデータ分析は、切っても切り離せないものです。今がやっている分析案件は4つを全て満たしているのかを、意識して問うことを心がけています。以下、4つの問いのそれぞれについて説明します。
データ分析者として大切にしたい ｢データ分析をする時の4つの問い｣
会社を変える分析の力 という本は何度か読み返しています。
データ分析をする時の4つの問い
というのは、自分がこれまで、そしてこれからもデータ分析をする時に大切にしたい指針が書かれているからです。
指針とは、｢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、切っても切り離せないものです。今がやっている分析案件は4つを全て満たしているのかを、意識して問うことを心がけています。以下、4つの問いのそれぞれについて説明します。
投稿日 2015/04/29
仕事でのデータ分析で意識したいと思っているのは、今やっているデータ分析が ｢意思決定につながるかどうか｣ です。
やみくもにデータ集計や分析プロセスに入るのではありません。自分はこれからどういう課題に対して、何の目的で分析を始めるのかをまず明らかにすることです。得られるであろう結果や解釈が、意思決定にどう役立つかをまず最初に考えることです。
データ分析をするにあたって大切にしたいと思っているスタンスです。
統計学が最強の学問である [実践編] - データ分析のための思想と方法 という本には、｢アウトカム｣ を考える重要性が書かれています。
該当箇所を引用します。
価値のあるデータ分析とは意思決定につながること
仕事でのデータ分析で意識したいと思っているのは、今やっているデータ分析が ｢意思決定につながるかどうか｣ です。
そのデータ分析は意思決定につながるか
やみくもにデータ集計や分析プロセスに入るのではありません。自分はこれからどういう課題に対して、何の目的で分析を始めるのかをまず明らかにすることです。得られるであろう結果や解釈が、意思決定にどう役立つかをまず最初に考えることです。
データ分析をするにあたって大切にしたいと思っているスタンスです。
アウトカムを考えよ
統計学が最強の学問である [実践編] - データ分析のための思想と方法 という本には、｢アウトカム｣ を考える重要性が書かれています。
該当箇所を引用します。
投稿日 2015/04/25
