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「仮設設定が大事」
というのを思い知らされました。
データ分析は、データだけ見ていれば何かを生み出すみたいな錯覚をしている人がいますし、これだけのデータがあるのだから何か分析できるでしょ?という経営者もいますが、
(1)ゴミデータを排除する事前処理:これがとても時間がかかる
(2)間違ってもいいから仮説を立てる:仮説がないと流石に分析のしようがない
(3)「仮説設定→分析→検証→仮説設定」の循環サイクルを継続する
(1)いくら多くのデータがあっても、ゴミデータばかりでは全く意味がなく、このゴミデータを排除する事前処理がとても時間がかかります。
(2)ただデータがあって、分析ツールがあって、データアナリストがいても、仮説がなければ意味のある分析が何もできません。ここを勘違いしている経営者の方が多いのではないでしょうか。
(3)仮説をもとに分析したあと、その結果によってさらに仮説を立てる。もしkは、仮説が間違っていたとしてもさらに違う仮説を立てて、さらに分析するという循環サイクルを続けていくことによって、最終的に意味のある分析結果が導き出されます。
いずれにしても、データ分析は時間がかかる泥臭い作業ですし、継続が力になります。ここを是非経営者の方々は理解・意識していただきたいですね。
一方で適切にデータ活用ができれば、経験とカンによる意思決定よりも再現性が高く持続可能な意思決定プロセスが確率できるので、データの活用は今後ビジネスの意識決定において必要不可欠なスキルになると思います。