【データ分析の基礎】データを見て「違和感」に気付けるようになる方法について解説

数字が嫌い

データ分析できるようになりたいけど、データを見ていても何も閃かない…!

という方向けの記事です。

この記事を読むと、データを見て違和感に気付けるようになり、データ分析のための「仮説」を立てることができるようになります。

データ分析の流れは

  1. データを比較する
  2. 違和感に気づく
  3. 仮説をたてる
  4. 仮説を検証する
  5. 仮説を深掘りする

という流れになります。

つまり、データを比較したのち、違和感に気付くことで仮説へつなげていく必要があるのですが

「情報をボーっと見ているだけでは、何も生み出されません。

情報を受け流すのではなく、データに潜む「違和感」に気づき仮説を立てていく必要があるのですが、この「違和感に気づく」のがなかなか難しいです。

特に数字が苦手だった方ほど、ただの数字の羅列に見えてしまい

数字が嫌い

あーもうだめ!

と、思考停止になり何も気付けないということになりがちです。

まつよい

データを見て違和感に気づくための方法は大きく2つあります。

  1. 同じデータを見続ける
  2. 期間と対象のどちらかを変えて比較する
まつよい

順番に解説していきます!

目次

【データ分析の基礎】データを見て「違和感」に気付けるようになる方法

データを見て違和感に気づくための方法①:同じデータを見続ける

1つ目の方法は、同じデータを時系列で見続けることです。

例えば、「日々の売上データ」を毎日見続けることで

  • 大体1日何件ぐらい売れるんだな
  • 土日は売上が上がるんだな

のような規則性が見えてきます。

この規則性に気づいていると

  • 一日の売上がいつも以上だった時
  • 土日の売上が下がった時
まつよい

あれ? これはいつもの違うことが起きているのでは?

という「違和感」に気づくことができるようになります。

現場歴の長い先輩が、特にデータ分析を行っていないのに違和感に気づいてイレギュラー対応できていたりするのは、この辺が経験則として蓄積されているので違和感に気付けるためだったりします。

この、同じデータを時系列で見続ける方法のメリットは

  • データを見続けるだけなので難しい手法が不要で誰でもできることです。

逆にデメリットは

  • 規制性がわかるまでかなり時間を要するため、急ぎのデータ分析には向かないことです。

データを見て違和感に気づくための方法②:期間と対象のどちらかを変えて比較する

もう一つの方法は期間または対象を区切って比較する方法です。

年次、月次、週次と期間を区切ってデータを見てみてみるのです。

例えば、「前年同月比」、「対象の直近数週間」と比較するなど、対象を変えずに集計の期間を変えてあげるかんじです。

または、集計期間を固定し、

ただ比較をしただけだと、どちらが大きい、または小さい…と言う比較で終わってしまうので

この場合は更に深堀りを行い、次は店舗別や商品別などより細かいカテゴリで見てあげ、どのカテゴリで差が出ているかを比較するのです。

つまり

まつよい

今月のが売上が高いけど、差はなんだろう?

まつよい

! …商品Bの売上が高いからか…!

まつよい

? …商品Bの売上が高いのはなんで?

という「違和感」に気づくことができるようになるのです。

この方法のデメリットは尖った差がないと違和感に気づきにくいことです。

例えば、個別店舗ではなく、店舗全体の売上が伸びている場合などは差が見つけづらいです。

その場合は、見る期間を揃え、店舗別に見た場合や、商品別に見た場合どこに差があるかを見てあげることによって差が見えるかもしれません。

まつよい

ただし、別の軸で見た場合に差があるかも…! と細かい差を見ようとして、沼にハマってしまう可能性があるので気をつけましょう!

データを見て違和感に気づくための方法まとめ

以上、まとめます。

データを見て違和感に気づくための方法は

  1. 同じデータを見続ける
  2. 期間と対象のどちらかを変えて比較する

の2つの方法があります。

どちらの方法にも共通しているのは、「いつもの挙動」、または「期間」や「対象データ」、を基準として

それから差があるか、その差が生まれているのはどこか?

…を見ていくことが、違和感に気付く秘訣となります。

まつよい

基準をどこに持つかを意識してデータを見てあげることで、
格段に気づきを得やすくなりますので、そこを意識してデータ分析に取り組んでいきましょう!

まつよい
秋田県出身、東京在住。1983年生まれ。
大学ではデザインを専攻していた文系出身。
某金融企業でWEBマーケティングを担当する中でデータ分析を学ぶ。
データ分析に基づく業績改善に貢献し、WEBマーケティングのリーダー、および社内データ分析人材の育成をメインで4年以上担当しています。
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