【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

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

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

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。

【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

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

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

逆にデメリットは

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

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。

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

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。