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【要点まとめ】データ分析の「結果」をビジネスに生かすコツ

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データ分析が泥臭い仕事であるのはその通りです。解析のプログラミングなども、ひとつでもミスがあれば走らないので、フラストレーションで叫んでしまうことも。でも、分析が上手くいって面白い結果が出たりした時はとても嬉しいです。論理的思考とクリエイティビティと忍耐力が必要かなと思います。
楽しく拝読させていただきました。実は昨日から本格的にビジネスデータサイエンティストに向けての最初の講座をオンラインで受講しました。数十年ぶりに数学の基礎から始めたのですが、その関数と数式の中で、この数式が実際の産業やビジネスにおいてどういったケースに活かされるのか、これがとても興味が改めて湧き、あっという間の1時間でした。これからの社会や街そのものがサイバーとオフラインにより展開される事が計画されている中、データそのものを分析して、ビジネスにどうドライブしていくか、あらゆるデータを今後知っていく上でとても重要な事であると同時に、最前線でご活躍されている方々のこれまでの体験談も拝読できたのはこれから学びをしていく上でとても貴重でした。著書も早速購読、拝読しようと思います、ありがとうございます。
データ分析には答えがないので自分で結論を出す必要があります。その結論が妥当なものなのか、データの集計に間違いがないかそれを正しく判断するのが難しいところだなと思います。

一方で適切にデータ活用ができれば、経験とカンによる意思決定よりも再現性が高く持続可能な意思決定プロセスが確率できるので、データの活用は今後ビジネスの意識決定において必要不可欠なスキルになると思います。
以前直接データ分析を手掛けていた頃がありましたが、その時にもやはり、
「仮設設定が大事」
というのを思い知らされました。

データ分析は、データだけ見ていれば何かを生み出すみたいな錯覚をしている人がいますし、これだけのデータがあるのだから何か分析できるでしょ?という経営者もいますが、

(1)ゴミデータを排除する事前処理:これがとても時間がかかる
(2)間違ってもいいから仮説を立てる:仮説がないと流石に分析のしようがない
(3)「仮説設定→分析→検証→仮説設定」の循環サイクルを継続する

(1)いくら多くのデータがあっても、ゴミデータばかりでは全く意味がなく、このゴミデータを排除する事前処理がとても時間がかかります。

(2)ただデータがあって、分析ツールがあって、データアナリストがいても、仮説がなければ意味のある分析が何もできません。ここを勘違いしている経営者の方が多いのではないでしょうか。

(3)仮説をもとに分析したあと、その結果によってさらに仮説を立てる。もしkは、仮説が間違っていたとしてもさらに違う仮説を立てて、さらに分析するという循環サイクルを続けていくことによって、最終的に意味のある分析結果が導き出されます。

いずれにしても、データ分析は時間がかかる泥臭い作業ですし、継続が力になります。ここを是非経営者の方々は理解・意識していただきたいですね。
データ加工前の下準備やそもそもの前提の大切さなど、やはりここが肝だよなと思いながら読ませて頂きました。一番大切なのは、何のために、どんな成果を求めて、分析するかということだと再認識しました。
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