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[ブックレビュー]『問題解決のためのデータ分析新装版』~”できる”データ分析は誰でも”できる”~

6月2冊目の本、『問題解決のためのデータ分析新装版』を読了したのでご紹介。

どんな本?

▼ 理論は最小限、事例をもとに超わかりやすく解説!

営業や企画に限らず、どんな仕事をしている人でも、上司から「数字で示して」と求められることが増えているのではないでしょうか。 その理由は、「数字は嘘をつかない指標であり、ビジネスのあらゆる問題解決に有用」だから。 そして、数ある問題を解決するために、「データ分析」ほど威力を発揮するものはありません。

本書では、問題解決の糸口をつかむ考え方や方法を、著者がコンサルティング現場で実践しているフレームワークを用いながら解説。 また問題解決とは切っても切り離せないデータ分析について、さまざまな事例を具体的に紹介しながら説明します。

内容としては、理論の部分は最小限にとどめ、ビジネスパーソンの要望が多い、

(1)収益管理、(2)売上増加、(3)コスト削減、(4)在庫の管理、(5)新規事業開発、(6)ウェブサイトの改善

という具体的なシーンについて、「課題や仮説の洗い出し」「分析方法決めとデータ収集」「具体的な分析方法」などを10の事例を挙げて説明します。 また、実践的なエクセル(Excel)の機能の活用方法についてもあわせて解説しています。

なお本書は、2013年に刊行され、ロングセラーとして好評をいただいている『問題解決のためのデータ分析』を、わかりやすさと実践性はそのままに、時代に合わせて事例等を大幅に入れ替え、全面的に加筆・再編集したものです。

引用元:新装版 問題解決のためのデータ分析 | 齋藤 健太 |本 | 通販 | Amazon

データ分析の必要性・重要性は理解していても、複雑なスキルや特殊なセンスを要すると誤解している人が少なくありません。

本書は、具体的な手順をシンプルに、かつ身近なビジネスの現場であり得る事例をもとに紐解いてくれる1冊となっています。

得られた気づき

  • 原因と思っていることが実は現象(結果)レベルであることが少なくなく、現象にとらわれていると表面的な打ち手に留まってしまう
  • 集計やグラフ化はデータ分析のプロセスの一部であり、打ち手を決めて実行し、実行後も分析を行って成果が出て、はじめて問題解決できたと言える
  • 分析が進まなかったり扱うデータ量が膨大になる、あるいは打ち手が複雑になるのは、そもそもの目的を明確にしないままにデータ分析をしようとしているから
  • 過去の経験に頼る施策では、「何を」展開していくのかはわかっていても、「誰に」がわからないために具体的な打ち手に落とし込めないことになる
  • 大まかな状況の傾向からつかんで徐々に仮説を絞り込んでいくことで、「筋の良い」課題設定が行える

どんな行動につなげるか

  • 目の前の問題に対していきなり打ち手を考えるのではなく、構造化による問題の正確な現状把握と根本的な原因の見極めに力を注ぐ
  • 施策立案においては、施策実行後のデータ分析も含めた設計を行う
  • 目的を明確にする(課題を見極める)ことで、具体的な仮説立てを行う
  • 売上分析では、「誰が」購入しているのかを具体化することから始めて、「何を」打ち手とするのか判断する
  • データを集める前にある程度の予測(仮説)を立てた上で、その結果からデータ分析の目的を達成できることをイメージできるようにする

具体的行動としては、

  • 対象をセグメント化し、打ち手実行後の変化を仮説立てする
  • 「問題」「原因(仮説)」「打ち手」「優先順位」をロジックツリーで表す
  • 仮説はイシューツリーでさらに分解し、具体化する
  • 「誰が」購入しているのかを具体化するために、ABC分析やファンチャート分析を行う
  • 増減率を見る場合は、構成比もあわせて見る
  • 店舗別/商品別/顧客別などいくつかの視点で見比べることで、「差のないデータ」と「差が出るデータ」をつかむ

をやってみます。

こんな人に読んで欲しい

  • データ分析の知識習得・スキルアップに注力してきた割に、さほど成果につながっていない人
  • データ分析は集計表を示せば良いと思っていた人
  • 示された問題に対して答えを出したのに、「求めていたのはこれじゃない」と返された経験がある人
  • 時間や労力をかけて問題解決にあたったのに、さほどインパクトのある結果を出せていない人
  • 誰かが決めた問題よりも、自分で決めた問題を解決することのワクワク感を味わいたい人

ロジックツリーやイシューツリーで構造化する、仮説を持ってデータを見ることで目先の現象にとらわれない、「何」をするかの前に「誰」に対してのものかを見極める、そういったポイントを抑えていくことで、妥当性・納得性の高い問題解決につながるデータ分析を誰でも行えるようになります。