「問い」から始まるデータ分析 ── すべての出発点は“なぜ？”
本書が繰り返し強調するのは、「データ分析の出発点は問いである」という原則です。問いとは単なる疑問ではなく、ビジネスの目的を照らし出す灯台のような存在。たとえば「なぜ店舗ごとの特徴を明らかにする必要があるのか？」と問う姿勢が、視座を上げ、学習の質を高めます。
この“問いを立てる力”が、仮説の構築→検証→考察→提案という一連のプロセスに繋がり、分析が単なる作業で終わらず、変革の原動力となります。
発散と収束 ── 創造的な思考のダブルダイヤモンド
デザイン思考にも通じる「発散と収束」というプロセスは、データ分析でも重要です。問題の発見と定義、そして解決策の創出と絞り込みを繰り返すことで、より本質的な課題と有効な施策が見えてきます。
特に「初回購入から1週間以内の再訪率が高い」というような具体的なファクトを得ることで、「最初のフォローメールが鍵」といった示唆を導き出せる。この小さな成功体験の積み重ねが、より質の高い仮説と問いへとつながっていきます。
“数字を意味ある提案へ” ── 分析から行動への接点
本書では、「提案とは数字の背後にある示唆と具体的アクションをつなぐこと」と定義しています。ただのグラフ作成では終わらない、“仮説に基づく可視化”こそが、学習サイクルを生むのです。
提案には短期的な施策と中長期的な戦略の両面が求められ、「売上を上げる」などの上位課題に取り組む際には、RFM分析やLTV、NPSといった指標も積極的に活用されます。施策を打ち、結果を再分析し、次の問いを立てる——この「小さなサイクルの繰り返し」が、ビジネス変革の本質です。
問いの質がキャリアを変える ── “分析脳”の育て方
キャリアの面でも本書は示唆に富みます。データ分析の面白さは、ただ結果を可視化するだけでなく、「ビジネスに役立つ示唆を導き、実行を通じて学ぶ」というサイクルにあります。
最初はECの売上データを使って基本的な可視化から始める。そこから仮説検証へ進み、やがては顧客ロイヤリティや新規事業開発などの複雑な課題にも対応できるようになる。データ分析は“読み解く力”ではなく“変える力”であると、本書は語ります。
レビューまとめ：問いを育てることが、未来を拓く
本書は、ツールや技術の解説ではありません。「問いを立てる力」「仮説を持つ姿勢」「検証し行動を起こす勇気」といった、人間中心の思考スキルを徹底的に磨くための一冊です。
AIやBIツールの普及により、「誰でもグラフは作れる」時代だからこそ、数字の意味を見抜き、価値に変える力が問われています。
ビジネスパーソン、マーケター、アナリスト、企画職、そして未来のリーダーにこそ読んでほしい一冊です。
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