【読書ノート #64】問題解決ができる! 武器としてのデータ活用術 高校生・大学生・ビジネスパーソンのためのサバイバルスキル(柏木 吉基)

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「柏木 吉基」さんの「問題解決ができる! 武器としてのデータ活用術 高校生・大学生・ビジネスパーソンのためのサバイバルスキル」を読んだ感想とメモを書いています。

目次

基本情報

本のタイトル問題解決ができる! 武器としてのデータ活用術 高校生・大学生・ビジネスパーソンのためのサバイバルスキル
本の評価
著者柏木 吉基
出版社翔泳社
発売日2019/10/15

感想

  • データ分析をしたいと思っている人は、データリテラシーを上げるために一読の価値あり
  • 再読。データ分析のもやもやが解消された
  • 一時期熱心に統計学を学んでいた。だけどちっとも分析力が上がっている気がしなかった。
  • 別の本で問題解決の本を複数読んで遠回りして本当の意味で理解出来た

意見

  • 私も含め、データ分析=データ把握、現状把握だと思っている人がいる。そういう人たちは手元にあるデータをグラフにすることで満足するか、自分なりの過大な解釈を入れてそれが正しいか誤っているかに終始論じている
  • そうではなく、あくまでデータは事実・結果を映し出すものにしか過ぎず、本質は分析者が何が問題で、何を解決したいのか。そのためにどんな行動をおこしたいのかを明確にすることが最も重要である。

気づき

  • データに答えなんて無い
    • データの海に飛び込んで、答えを探そうとすると永遠にさまようことになる
    • 仮説をたて、検証するために必要な情報を集め結果→結論を出す。これが大事
  • 現状把握は結果だけ
    • まず何を知りたいのか、問題は何なのかを明確にする
    • 問題解決はWhat→Where→Whyの順で考える
    • 何が問題なのか
    • どこに問題があるのか→何のデータの、何の指標が必要なのか
    • なぜ起きているのか?→検証するための指標をさらに特定する

ToDo

  • 分析のまえに問題を定義する、仮説を立てる
  • 仮説を検証するための指標を特定する
  • 結論から行動をおこす

本を読む前、読んだ後の問いと今後の行動

STEP

本を読む前の問い

何を学びたいのか?

  • データを活用するための方法を学びたい

それを学んで自分はどうなりたいのか?

  • 日々扱っているデータ活用のアプローチを変えたい
  • 短時間で成果をあげたい
  • やり方を間違えている上司にやんわりと説明したい

いつまでにそれを達成するのか?(期限)

  • これから
STEP

本を読んだ後の問い

この本の問題提起は何か?

  • 最初にグラフを描いてはいけない
  • 知りたいのは結果ではなく結論

問題に対する解決策は何か?

  • 最初に行う必要があるのは「目的や問題を定義する」こと
  • 具体的なアクションにつながる・特定できる(誰が・いつ・何をするのか)

他の本との共通点・相違点は何か?

  • 統計はあくまで有意差があるか、ないかなど分析の種類が増えただけ
  • 分析の本当の意味は、結論を出すこと

本を振り返って、読んでよかったこと、感じたことは何か?(へぇーって思ったこと)

  • データに答えなんて無い
    • データの海に飛び込んで、答えを探そうとすると永遠にさまようことになる
    • 仮説をたて、検証するために必要な情報を集め結果→結論を出す。これが大事
  • 現状把握は結果だけ
    • まず何を知りたいのか、問題は何なのかを明確にする
    • 問題解決はWhat→Where→Whyの順で考える
    • 何が問題なのか
    • どこに問題があるのか→何のデータの、何の指標が必要なのか
    • なぜ起きているのか?→検証するための指標をさらに特定する
STEP

今後の行動

今後の具体的なアクション

  • 分析のまえに問題を定義する、仮説を立てる
  • 仮説を検証するための指標を特定する
  • 結論から行動をおこす

印象に残った言葉や表現

ページ

統計を学んでも統計を「使える」ようにはならない

データ活用に必要な3つの箱
  • 分析前の問題定義・目的定義と仮説構築(考えて)
  • 分析そのもののスキルや知識(作業して)
  • 分析結果の解釈とストーリー構築(考える)

統計は②の作業の部分で役立つ。しかし、①③の問題定義や結論が疎かにしては意味がない。

統計や分析手法を活かすための考え方が必要

ページ

データに答えなんて無い

  1. データを適切に分析すると、課題や目的、結論を提示してくれると思っている
    • →してくれない。本来、分析者自身が思考すべきもの
  2. 目の前のデータを適切に加工すると、何か有用なものが見えてくると思っている
    • 何も見えてこないのは、分析方法の問題と思っている

まず、何が問題なのか明確にする

ページ

価値ある情報とは

  • 具体的なアクションにつながる・特定できる(誰が・いつ・何をするのか)
  • 具体的な判断をくだす材料になる
  • つまり事実や結果の表示≠評価となる

事実や結果のデータをグラフや表、指標などで表示することと内容を評価し具体的なアクションや判断につなげることを区別する

読書メモ

ページ

データ活用のためのプロセス

  1. 目的・問題を定義する
  2. 指標を特定する
  3. 現状を把握する
  4. 評価をする
  5. 要因を特定する
  6. 方策を考える
ページ

データ分析の目的

  • 実務で必要な成果を得るために必要なこと
  • 関係者が理解・納得し、具体的なアクションや判断につながる結論を導き出すこと

結論から行動に結びつかなければ意味がない

ページ

「データを活用できない」人に共通する課題・問題点

データや作業がまず先にありきではダメ

どんなに高度な時計や分析を駆使しようとも、データが答えを持ってきてくれることは無い

何を知りたいのか、それを知って何をしたいのか、そのためにはどんなデータ(指標)が必要なのかを具体的に考える。

ページ

データ活用を台無しにする2つの原因

  1. 解くべき問題が明確になっていない
  2. 定義した問題と使うデータが一致していない
  • どこをどうしていいかわからない人
  • データ分析に時間ばかり掛かる人

データに手を付ける→そこから何が言えるか考える

  • データから必要な情報を取れる人
  • データ分析が効率的な人

知りたい目的・問題を明確にする→データに手を付ける

ページ

最初に行う必要があるのは「目的や問題を定義する」こと

  • 何と無くテーマに関係ありそうなデータを集めても、「結局何が言いたいの?それが一番本質的で大事なことなのか?」となる

何を知りたいのか?何を解決したいのか明確にする

目的や問題を定義する際に確認すべきポイント
  • 使っている言葉が具体的か
    • 何が問題で、具体的にどこで誰が何を困って「問題」となっているか
  • 「問題」「要因」「方策」を切り分けているか
ページ

自分は正しいデータ(指標)を使っているだろうか?

  • 具体的な問い
    • 私はこんなことで困っているんです
    • これが問題なんです、これを理解してほしいんです

自分や、目的・問題を明確に定義して、正しいデータ(指標)を使っているだろうか?

ページ

結果と評価は違う

  • 目的や問題として、そのためにどの指標を使えば良いのかが分かれば、現状把握ができる
  • 現状把握=あくまで実績や事実、結果を確認すること
  • 評価=その結果について評価すること

結果だけでは足りない、評価・行動してこそのデータ分析

ページ

評価のために必要なことは比較

  • 値(データ)は何かと比較することで初めて、その値に対する評価ができる
比較する際のチェックポイント
  • 結論につながる結果が得られるかどうか
    • ✕ データあってそこから何が言えるか
    • ◯ 仮説を持って何かを言いたい、確かめたいので、XXのデータとYYのデータを比較したい
    • → 最終的に「結果」ではなく「結論」が述べられてるか否か
    • ポイント
      • 結果:XXとYYには差があります
      • 結論:差があるということは、つまりZZだと言える
      • 結局何が言えるのかを文章で書くと良い
  • 比較することで「差」が見いだせそうか
    • 両者に差があることを根拠にするためには、差を見つけることがポイントに
ページ

データ分析の実践が難しいと感じたら考えること

目のまえに、あなたが直面している問題やその背景などについて全く知らない第三者がいると想定する。

その人に、あなたのその問題をデータを使って伝えるには、何を使ってどう見せるとわかってもらえるだろうか?

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