ファクトと示唆の違いを理解する
データ分析における事実（ファクト）とはデータの数字に該当します。示唆（しさ）とは、ファクトから考えられる解釈や仮説です。示唆は新たな仮説につながりますし、次の施策や戦略に生かすことができます。そのため、示唆を出すことはデータアナリストにとって重要だと言えます。
データ分析をすることにより、ファクトを把握することは可能です。また、クラフなどに可視化すると、よりわかりやすくなるでしょう。しかし、ここで終わると示唆を出すことはできません。
分析は「比較」からスタートする
それでは、ここから何をすれば示唆出しができるのでしょうか。「比較する」ことに示唆出しの糸口があります。安宅和人氏の名著『イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」』でも「分析とは比較」と繰り返し述べています。そのくらい、データ分析において比較は重要なことです。具体例として、下記のような視点で比較してみると良いでしょう。
- 時系列データ内での比較
- グループ間での比較
- 会社間での比較
比較をした後、その原因を発見するためには、業務理解が不可欠になります。近年、ビジネストランスレーターやデータコンサルタントなど、ビジネス側とデータエンジニア側との橋渡し役にニーズがある大きな要因となっています。
仮説を立ててから分析に取り組む
業務全般に当てはあることではありますが、予め仮説を立て、その仮説を検証するためのデータ分析を行うことにより、無駄な分析が減り、次のアクションに繋がる良い示唆が得られます。
データ分析のスキルだけでなく、示唆出しの能力が今後を左右します。データの背後にあるストーリーやインサイトを引き出す力を磨き、より価値ある分析を目指しましょう。
木田 浩理 (著), 石原 一志 (著), 佐藤 祐規 (著), 神山 貴弘 (著), 山田 紘史 (著), 伊藤 豪 (著)
