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分析の前に決めるべき3つのこと

2014年4月1日(火)

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データ分析の結果、数学的な関連性が高い新たな事実を発見しても、ビジネス面で価値があるとは限らない。価値ある発見をするためには、分析前に3つのことを決める必要がある。アウトカム、解析単位、説明変数だ。

 本連載では「最強」の統計家、西内啓氏がビジネスにおけるデータ分析の課題解決フレームワークを明かしていきます。

 前回の連載第1回「仮説を最初に立てるな!」では、データ分析で想像しなかった発見、直感に反する発見を得るための「オープン・クエスチョン」の実践の仕方を紹介しました。今回は、データ分析をする前に決めるべき3つの重要なポイントを紹介します。

 本連載のすべては書籍『1億人のための統計解析 エクセルを最強の武器にする』に収録しています。

 コンピュータが急速に進化したおかげで、データを解析するための手間や演算時間はほとんど問題にはならなくなった。

 適切なツールを使えば、100個の項目がある顧客10万人分のデータから「来店頻度が高いのはどのような顧客か?」を調べることだって一瞬でできてしまう。

 ただし、闇雲に総当たりで見ていけばいいというものでもない。そういうやり方では、本当に知りたいことがわかるとは限らないのだ。

関連がある=価値がある?

 1990年代にはデータマイニングという言葉が流行し、「人間が仮説を考えるのではない。コンピュータが自動的にすべてを発見してくれる」という考え方が主張された。まさに、項目を総当たりで調べるという方法論である。データマイニングは、人間の直感に反するさまざまな関連性を明らかにする。例えば、スーパーマーケットで「週末には、オムツの購買率とビールの購買率の関連性が高い」ことがわかるかもしれない。

 では、この解析結果に価値はあるだろうか?

 オムツとビール、それぞれの商品の売り上げが伸びれば、多少の利益にはつながるかもしれない。しかし、その利益が、分析にかかるツールや人材などのコストに見合うかどうかとは別問題だ。

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「分析の前に決めるべき3つのこと」の著者

西内啓

西内啓(にしうち・ひろむ)

統計家

社会にイノベーションを起こすためのさまざまなプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および戦略立案をコンサルティングする。

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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