前回はデータ分析とデータ整理の違いについて解説した。今回は実際にデータ分析するにはどういったアプローチが必要かについて。データ分析はたいていの場合、何か目的があって始めるはず。その目的を考えず、ただデータを集めたり眺めていても何もわからない。一般的な会社がよく陥っているのは「売上げや利益の推移や前年比をみながら推理している」ケース。前年比は前年と比較してどうなのかしかわからない。実際のところどうすればよいか?データ整理から抜け出しデータ分析にするためのアプローチデータ分析では次の順番でアプローチしていく。理由、原因を数値化して捉える順番に解説していこう。「何のために?」を明確にする(目的、課題を定義する)よくあるのは目的がはっきりしないまま分析を始めてしまうケース。これをちゃんとやっておかないと、すぐに迷走してしまう。課題が明確になっており、次のアクションが具体的になっているか?悪い例)社員の健康に問題がある良い例)社員の病気による欠勤が増加している事が問題である「悪い例」では健康の何が問題なのかが曖昧なまま。遅刻が増えている事が問題なのか?一方「良い例」では「欠勤が増加している事」が問題だとわかる。課題が具体的になったら、その状態を把握、評価する軸を決める。上記の「割る異例」のように課題定義が曖昧だと、何を軸に評価していいかわからない。病気による欠勤数を測定すればいいことがわかる。etc...ここまで決めて、初めてデータを見る。正しい結論に到達できない。課題のポイントを特定する全体的なデータを見ていると、傾向はつかめても原因まではわからない。課題を引き起こしているポイントを絞り込んでいく。その際、闇雲に分解するのではなく、分解した結果に差が出てくるように分解していく。例)利益が下がっている売上げがさがっているのか?コストが下がっているのか?それぞれ比較し、差の有無を確認する。差が大きい切り口をさらに分解する。「差を見つけた!」を結論にしてしまいがち。そもそも差を見つけることが目的ではない。差が生まれたのか?そこから次のアクションを考える。「どう見るのか?」ただデータを眺めていてもうまく比較ができない。同じデータでも多面的に見ることで新たな比較軸が出てくる。データを多面的に見る具体的なポイントは、以下の3つの観点で比較してみること。推移その値は徐々に増加しているのか?減少しているのか?バラつきその値は平均的なのか?レアケースなのか?平均値からでは見えないことよくやってしまうのが、平均で傾向を見ようとするがケース。結果的に見えなくなる部分がある事は理解しておく必要がある。例)2店舗でアンケートをとった結果、僅差でB店舗のほうが評価が高い。実はこの2店のアンケート結果にはかなり差がある。1)来店者アンケートで、半分以上の回答が90点以上だったが、一部低い点だった。2)来店者アンケートで、ほとんどの人が55点だった。この場合、実際の評判はA店の方がよいと予想される。このように、平均点を見ていると見えない部分がある。Excelで簡単に求められるので、細かい説明は省略。標準偏差は値が大きければバラつきが多く、値が小さければバラつきが少ない。先ほどのアンケート結果では以下のようになる。「バラつきが大きい=良い」というわけではないと言うこと。比較するのが売上げなら、「標準偏差が大きい=安定していない」ともいえる。「バラつきが大きい=売上げを伸ばす余地がある」と捉えることもできる。値をどう解釈するかは別の問題。標準偏差はあくまで、「バラつきを数値化したもの」と考える。標準偏差からでは見えないことテストの点数など全員が同じ指標であれば、標準偏差で比較できるが元々の規模が違うと単純に比較できない。以下のケースでは、標準偏差は同じだがバラつきが与えるインパクトはB店舗のほうが大きい。※月の売上平均が9000万円のA店舗で100万円の売上減は誤差の範囲と言えるが月売上平均が500万円のB店舗で100万円の売上減は致命傷かもしれない。そこで、標準偏差を変動係数に変換することでバラつきを比較する。変動係数は以下の式で求める。先ほどの例だと以下のようになる。変動係数:0.2これで、バラつきを相対的に比較できるようになった。バラつきだけにとらわれない標準偏差や変動係数をみていると、その値だけにとらわれがちになる。以下のケースではA店舗よりC店舗の方が変動係数は小さい。変動係数:0.00※毎月の売上は0円だがバラつきはないので、変動係数は0(バラつきがない)となる。これは極端な例だが、標準偏差や変動係数だけにとらわれると間違った結果になってしまう典型。バラつきと平均をうまく組み合わせて、結論を導くことが重要となる。実際の分析に入るが、長くなってきたので続きは次回。先日、上司から「データ分析のセミナーを受けてきて」と言われた。データ分析04「なぜそうなのか?」を数値化するデータ分析の続き。前回までで、データの「何を見るのか?」「どうみるのか?」は見えてきた。ここからは「なぜそうなのか?」を見ていこう。データ分析05分析した結果をどう見せるか?データ分析の最終回。前回までで課題を定義し、原因を特定し、次のアクションも見えてきた。あなたがただ自分の疑問を解消するための分析ならこれで終わりかもしれない。データ分析この投稿へのコメントコメントはありません。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。*サイト上に表示された文字を入力してください。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。この投稿へのトラックバックトラックバックはありません。