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データ分析×ロジカルシンキング

分析作業の前に必要となる「課題定義」、5つのポイント

第3回

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 仮説を持つことと合わせて、「データ分析」に入る前の段階で大切なことがもう一つあります。それが「具体的で明確な課題定義」です。定量的に理屈を詰めていくデータ分析では、その出発点である課題定義が曖昧であればあるほど分析の価値が下がってしまいます。では、どんなことを押さえておけばよいのでしょうか。

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“データ的視点”を持った、明確な課題定義が明暗を分ける

 あなたの部下が次のような報告をしてきました。

半年前から休日の来店者数が急激に下がって良くありません。週末に向けてインターネットで利用促進のためのプロモーションを積極的にやっているのですが、どうもこれが効いていないようです。来店する人数も減っているので、収入や利益も落ちているはずです。

 これに対して、

そうか、ではプロモーションの中身をよく精査して、改善策を持ってこい!

 と指示を出してしまいそうな人は特に要注意です。

 前回までに振れた「仮説を立てること」と合わせて、分析作業をする前に重要なことがもう一つあります。それは、「課題を明確に定義すること」です。
 課題なんて最初から分かっている、と思っている人ほど明暗が分かれます。それは特に、データを使った課題解決をする際に、「課題をできるだけ事前に具体化・明確化するか、しないか」で顕著になります。
 課題を定義するところから「データ的視点」を持つことで、それに続くデータ分析をより明確に、適切に進められるようになるからです。

 次頁以降で、この「 “データ的視点”を持って課題を定義する」具体的なポイントを見ていきましょう。

次のページ
“データ的視点”のポイント-言葉の定義の明確化、定量的な変化の表現

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この記事の著者

柏木 吉基(カシワギ ヨシキ)

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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