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これからのビジネスパーソンに求められる重要なスキルについて、NIKKEIリスキリングでは、連載「スキル超入門」で初歩から解説しています。今回学ぶスキルは「データ分析」です。

ITの活用によってデータを容易に取得できるようになった昨今、データ分析の結果をビジネスに反映しない手はありません。しかし「データを分析する」といったときに、具体的に何を行うのか、正しく理解できているでしょうか?

手元にあるデータをなんとなく眺めるだけでは、ビジネスインパクトにつながる適切なデータ分析とは言えません。そこで今回は、ビジネスシーンで役立つ定量分析の基礎を学びましょう。(本記事は動画学習サービス「GLOBIS学び放題」のコース「ビジネス定量分析(前編)」の内容を一部要約したものです)

分析とは何か?

定量分析と聞くと、「エクセルを駆使できなければ」「数学が得意じゃないと」といった印象を持っている方も多いかもしれません。しかし、ビジネスで使う分析のほとんどは、実はとてもシンプルなものです。

例えばAの効果を分析するには、Aがある場合とAがない場合の結果を比較して、その差を見ます。つまり分析の本質は「比較」なのです。

適切な比較には、条件をそろえることが重要です。例えば、あるコンサルティング会社のコンサルティングを受けると株価が上昇するのかを知りたいとします。コンサルティング会社の顧客企業とそれ以外の企業の株価推移の比較分析が使えそうですが、気を付けたいのは「そのコンサルティング会社のコンサルティングを受けている」以外の条件をできるだけそろえるということです。そうでないと、他の要因が影響しているかもしれないからです。

条件が同じものを比較することを「Apple to Apple」、条件が異なるものを比較することを「Apple to Orange」と言います。

「GLOBIS学び放題」のコース「ビジネス定量分析(前編)」より

「GLOBIS学び放題」のコース「ビジネス定量分析(前編)」より

このように、分析の目的に沿って何と何を比較すればよいのか、適切な比較対象を考えましょう。

「仮説思考」とは何か?

よい分析を行うために重要なのが「仮説思考」という考え方です。例えば、コンビニエンスストアでおにぎりの発注数を決めるために過去の売り上げデータを分析するとします。おにぎりの売り上げに影響を与えうる要素をすべて調べようとすると、時間がいくらあっても足りません。そこで、「仮説」を立てることが重要なのです。

仮説思考には4つのステップがあります。下図の通りです。

「GLOBIS学び放題」のコース「ビジネス定量分析(前編)」より

「GLOBIS学び放題」のコース「ビジネス定量分析(前編)」より

まずはそもそも何のための分析なのか「目的(問い)」を明確にします。次に問いに対する仮説を立てます。仮説とは仮の答えなので、はずれても構いません。仮説を立てたら、続いてデータを収集します。仮説が正しいかどうかを検証するためのデータだけに絞って集めればよいので、効率的です。最後に、比較によって仮説を検証します。もし仮説が正しくなかったとわかれば、再度仮説を立てて検証します。

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