」といった形になると思います。前者は、ただ言われたことをやっただけ。後者は、意思決定者の目的をしっかり把握し、かつ自社製品の特徴も踏まえた上で最適な報告をしているのがわかります。依頼をされたタイミングで人口だけじゃなくて他の変数は考慮するか等の議論をします。本当にこれが実際の仕事であれば、各地域の土地代などの変数も加味して報告することになると思います。(仮に、売上はたしかに一番高くなりそうだが、場所代がクッソ高いような場所で結局赤字。なってしまっては意味がない)なお、上で書いたのはデータ分析というプロセスの一部に過ぎません。実際はこのあと店舗を開いたあとに、実際にどうなったか。意思決定者と確認しその上で次はどうするか。議論し次のアクションに繋げる。いったサイクルを回す仕組み、文化を作るのもアナリストの仕事だと思っています。難しい計算式を使ってなんかすごそうなグラフを出す人。実はそんなことないんです。大事なのはその場のメンバー全員が理解できるアウトプットなんです。アナリストが、「このデータは正規分布に従っているため、t検定を用いた結果うんぬんかんぬん」とかいい出しても意味分かんないですよね。それよりかは、「平均はこうで、さらに年代別にわけるとこういう結果です。従って〜〜」という日本語のほうが聞いてる側もなんか安心する気がします。美容院を経営しているとして、日々のキャンセル数を表したグラフを見るとどんどんキャンセル数が増えていることがわかりました。この時、みんなならどうするか考えてみてください。キャンセルの原因を考えるとかそういうことを思い浮かべた人もいると思います。この時、すべきことは、「申込数を調べる」です。美容院の評判や、店舗の拡大に伴って当然申込数は増えます。申込数(母数)が増えれば当然、キャンセルする人も増えます。いうことだったのです。キャンセル数が増えてきたという事実を鵜呑みにせず、その背景には何があるのかも考える必要があります。「率は増えてないし、むしろ減ってるじゃん」という結果を得ることができました。仮にキャンセル数を増えているという事実を鵜呑みにしていたら、それこそとんでもない労力と無駄な時間、コストがかかっていたと思います。いったミスリードを防ぐのも立派なアナリストの仕事なのかなと。今日はそんな感じです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。アイドルバー、ぱんでもにうむに行って来た。