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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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“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。

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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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