投稿日 2013/09/22

「統計学が最強の学問である」を読んで

「統計学が最強の学問である」に書かれていたことで、その通りと思ったものがあります。
ビッグデータ時代と呼ばれる考え方に逆行するが、私は誰からデータ分析の相談を受けても「まず正しい判断に必要な最小十分のデータを扱うこと」を推奨している。

何かを分析する際に必要なデータを集める場合、全数調査とサンプリング調査の2つがあります。

全数調査とは字のごとく、全てのデータを集めて集計/分析をするケースです。イメージとしては、20代の日本人男性の睡眠時間を調べるために、20代男性全員に睡眠時間を聞くというもの。人数にしておそらくは700万人くらいの規模かと思いますが、一人残らず睡眠時間をヒアリングするのが全数調査。サンプリング調査とは、700万人にいちいち聞いていられないということで、20代男性の700人に聞いておけばいいんじゃないか、という感じ。

サンプリング調査で注意すべきは、この700人をどうやって選んだかです。仕事で忙しいような人ばかりでは睡眠時間が短い人が多そうなので、その結果は全数調査と比べて睡眠時間は短いという結果が出てしまうでしょう。これでは意味のあるデータにはなりません。そうならないために、700人が日本の20代男性全員を反映しているような均質な集団にする。

よくサンプリング調査の例えで使われるのは料理の味見です。料理の塩加減を知る正確な方法はその料理を全部食べてしまうことです。これが全数調査のイメージ。サンプリング調査とは、作った料理を全部食べずにちょっとだけ味見をして塩加減を確認すること。味見で注意すべきは、その前にちゃんとかき混ぜてからだと思いますが、これがさっきの「700人が日本の20代男性全員を反映しているような均質な集団にする」という作業です。

もちろん、全数調査のほうがサンプリング調査よりもデータ精度は高いです。全員に聞くので、誤差が発生しようもない。ただし、往々にして全数調査は現実的な手段ではありません。料理の味を確認するのに全部食べることはあり得ないように。だから大事なのは、サンプリング調査によってどの程度精度が低下するのか。判断や意思決定に影響しないような精度の向上はもはや意味がないのです。そのために費やす時間やコストは無駄です。

データ分析で重要だと思うのは、集計/分析は目的のための「手段」であること。分析結果を活かして何をするのか、どんな価値を得られるかの目的によって、手段は異なります。

「統計学が最強の学問である」という本で繰り返し述べられていたのは、そのデータや分析結果から得られたことが意味のある結果なのかを自分で判断できること、それが統計学の考え方では重要であると。

データ分析をするとは、何か知りたいことがあるといことです。真に知りたい値に対して、その結果はどこまで正しいのか。つまり、誤差はどの程度なのか。その誤差を考慮に入れたうえでも意味のある結果なのかということです。

誤差を見る上で大切なのは2つ。誤差の大きさと、その誤差の発生確率。後者はp値と呼ばれ、実際には何の差もないのに誤差や偶然によってたまたまデータのような差が生じる確率です。通常はp値は5%以下であれば、「この結果は偶然得られたとは考えにくい」と判断します。

最後に、もう1つ。大切にしたいと思っている指摘があったので引用しておきます。
データ分析においては重要なのは、「果たしてその解析はかけたコスト以上の利益を自社にもたらすような判断につながるのだろうか?」という視点だ。


※関連記事
書評「会社を変える分析の力 」:データ分析をする時の4つの自問自答
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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
データ分析だけだとまだ五合目くらい




投稿日 2013/09/21

子どもが生まれて変わったこと

9/1に子どもが生まれ、ちょうどそれから20日たちました。

生まれて1週間は入院をして、家に来てからは2週間くらい。今までの生活と大きく変わった2週間でした。

■生活リズムが大きく変わる

何が変わったかというと、大きくは3つあって、1つは生活リズムです。子どもが生まれ3人での生活になってからは、平日のうち2日間は自宅で仕事するように決めました。これは何よりも、会社/上司/同僚の理解があり、とてもありがたいと思っています。

自宅からも会社にいる時と同じように仕事ができるのも便利です。会議はビデオ会議(VC)でパソコンから参加すればよく、クライアントとの打ち合わせもVCでできるものはやってしまいます。多少の慣れは必要だと思うものの、今のところは週2日の自宅ワークは大きな問題はなさそうだと感じています。(とはいえ、9月に入ったあたりから仕事量が増えてきているので、時間や仕事に制約がある中、結構これはがんばらないとと思っています)

生活リズムの変化でもう1つあるのは、睡眠時間です。夜も2-3時間に一度、短い時で30分-1時間くらいで、授乳やおむつ替えをしてほしいと泣くので、睡眠サイクルも赤ちゃんがいる/いないとでは変わります。強制的に起こされるので、睡眠サイクルが崩れます。

私自身は寝付きがいいほうで、夜布団に入り3分くらいで寝てそのまま朝まで起きないのが普通なのですが、それが変わったことでボディブローのように効いてきます。これまでは起床時間が一定だったのが変わったり、起きた時にすっきり目覚められないケースもあります。

■自分の時間が減る

変わったこと2つ目。「自分の時間」が少なくなったことです。一人で自由に使える時間が減りました。そもそもとしては、子どもの対応や妻のサポートをすることになるので、その分だけ自分の時間はなくなります。これまでやっていた家事に加え、新しい役割としては、
  • おむつ替え
  • 沐浴(お風呂に入れる)
  • 泣いた時に抱っこしてあやす/寝かせる
  • ミルクづくり、哺乳瓶の洗浄と消毒
あとは、いろいろな雑務。母乳を与える以外はやっています。やることが増えたことで他の時間がなくなるのは予想していたのですが、想定できていなかったのがこれらを対応する時が読めないということ。

おむつを替えるタイミングや泣き出すのが、頻繁だったり時間があいたりと、事前にスケジュールが組めないんですよね。あらかじめ、何時にやると目処がついていればそこから逆算して予定が組めるのですが、いつ発生するか日によってランダムです。子どもの対応と妻の対応の両方において、発生タイミングが自分でコントロールできない状態。仕事に集中しだした時に中断せざるを得なかったりというのが結構な頻度で起こります。

「自分の時間が減った」と感じる要因は、子どものことをする時間が読めないことが大きいと思います。

仕事と家庭を優先している結果、インプットの時間が減っています。読書だったりネットなどからニュース等を見る時間が減りました。本を読む量が少なくなったのは顕著です。

とはいえ、今のこの状況を変えて、無理やりに自分の時間を作るのは現実的ではないです。なので考えるべきは現状を前提に、どう時間をマネジメントするか。やらないこと/やることを明確にし、やることにも優先順位と時間の区切りをつけるなどのメリハリをもっとつけたいと思っています。例えば読書については、これまでは興味のあるものは次々に読み漁る感じでしたが、しばらくは読む本をちゃんと選び、インプットに対して得られるもの/アウトプットを多くすることを意識したいなと。

■小さくて大きな存在に

最後に変わったことの3つ目。なんだかんだで、自分の子どもというのはこれまでになかった存在感があります。単純にかわいいとかではなく、自分にとってこの世の唯一の存在としての価値というか。

加えて、日に日に成長している感じが、観察していておもしろいです。1日として同じではないくらい。見せる表情や動きの種類が増えたり、自己主張をするようになったり、機嫌のいい時は一人でも手足を動かして遊んでたり。まだまだ小さな存在ですが、自分への影響はとても大きな存在です。


※関連記事
父として子に何を語るか
父親になるということ
出産に立ち会っての雑感


投稿日 2013/09/16

書評: 意思決定のための 「分析の技術」 - 最大の経営成果をあげる問題発見・解決の思考法 (後正武)




意思決定のための 「分析の技術」 - 最大の経営成果をあげる問題発見・解決の思考法 という本をご紹介します。



本書の特徴


著者は元マッキンゼーの後正武氏です。分析技術の理論と具体例を体系的に説明しています。

初版は1998年です。現在までにビジネスや分析環境は変わっていますが、内容に全く古さは感じず、本質的なものでした。


本書の 「分析の定義」 「分析の目的」 


本書では、「分析とは物事の実態・本質を正しく理解するための作業の総称」 としています。

強調するのは、何のために分析をするのかです。

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書いている人 (多田 翼)

Aqxis 合同会社の代表 (会社概要はこちら) 。Google でシニアマーケティングリサーチマネージャーを経て独立し現職。ベンチャーから一部上場企業の事業戦略やマーケティングのコンサルティングに従事。

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1981年 (昭和56年) 生まれ。名古屋出身、学生時代は京都。現在は東京23区内に在住。気分転換は毎朝の1時間のランニング。