よくあるご質問

分析方法や分析ツールについて解説

分析方法や分析ツールについて解説
図5:レベル1 既存のグラフや表などを集め、そこから何が言えるのかを考える
(出典:統計ダッシュボード、地域経済分析システム(RESAS))

なぜ「データ分析力」ではなく「データ活用力」が必要なのか? これから身につけるべきスキルとは

データ分析とデータ活用の必要性はもはや誰もが知るところ。しかし、両者に必要なスキルは異なります。データ活用ができるようになりたいと標榜しながらデータ分析を学ぶのは正解なのでしょうか。データをうまく活用できない原因はデータ分析の不具にあるのではなく、データ活用のスキルが不十分だからでは? そうしたデータ活用にまつわる悩み事を解消する1冊が『問題解決ができる! 武器としてのデータ活用術』。本書から、なぜデータ活用力が必要なのかを説いた「第1章 これからの時代に求められるデータ「活用」リテラシー」を紹介します。

機械がやる仕事、人がやる仕事

例えば、「多くのデータの中から何かしらの特徴を読み出す」。

「データを活かして成果を出したいと考える人が、ネットや身の回りで手に入るデータをかき集め、それをグラフや表などに加工し、その結果を眺めては、『そこから何が言えるか』を見い出すことに四苦八苦。気がつくと、いくつもの折れ線グラフや棒グラフ、平均値の表などが目の前に並んでいる」
「一体ここから何が言えるんだ?」
「もっと良いやり方はないのかなぁ……」

  • 統計学の知識
  • 分析手法の理屈・やり方
  • データの加工や分析作業方法(Excelやツールの使い方を含む)

機械のほうが圧倒的に得意な仕事が既に世の中にある中で

重要なのは、これからの自分に必要なスキルを見極めること

価値あるアウトプットを導き出すために

データを最大限に活かし価値あるアウトプットを導き出すためには、機械やツールの操作への理解を深めることとは別に、人が身につけるべき高度で価値あるスキルが必要となるのです

統計を学んでも統計を「使える」ようにはならない

図1:データ活用に必要な三つの箱

図1:データ活用に必要な三つの箱

価値あるスキルとは

身につけるべきスキルは何か、再度確認する

「まずデータを見る」を止める~データの中に答えなんかない~

図2:子供人口密度(年少人口/km2、2015年)

図2:子供人口密度(年少人口/km2、2015年)
(出典:総務省「人口推計」などの資料より加工)

「データを活用できない」人に共通する課題・問題点

データ分析を実務で活かせていない人は、「目の前のデータを適切にいじると、何か有用なものが見えてくるはず。何も見えてこないのは、分析方法や知識が欠如しているからだ」と思っています。つまり、データや作業がまず先に有りき なのです。

図3:本当にその「データ」の中に答えがあるのですか?

図3:本当にその「データ」の中に答えがあるのですか?

図4:よくある問題点

図4:よくある問題点

これからの時代に本当に必要な知識とは

本書がお伝えすること

データ分析は目的化されやすい

レベル1≒グラフありき

図5:レベル1 既存のグラフや表などを集め、そこから何が言えるのかを考える

図5:レベル1 既存のグラフや表などを集め、そこから何が言えるのかを考える
(出典:統計ダッシュボード、地域経済分析システム(RESAS))

レベル2≒データありき

図6:レベル2 既存のデータから何かしらのパターンを読み出そうとする

図6:レベル2 既存のデータから何かしらのパターンを読み出そうとする

レベル3≒目的ありき

図7:レベル3 目的(知りたいこと)を明確にし、それを検証するためのデータと方法を考える

図7:レベル3 目的(知りたいこと)を明確にし、それを検証するためのデータと方法を考える

本書で用いるデータ活用のプロセス

図8:データ活用のプロセス

図8:データ活用のプロセス

マーケティング戦略や分析に役立つビジネスフレームワーク28選

3C分析


「3C」とは、「Customer(市場・顧客)」、「Company(自社)」、「Competitor(競合他社)」を軸にした考え方です。
3C分析により自社を取り巻く環境を徹底的に調査することで、業界内での立ち位置を客観的に認識し、強みと弱みをしっかりと把握することができます。

4C分析


4C分析とは顧客にとっての製品・サービスのメリットを整理するフレームワークです。具体的には「Customer Value(顧客価値)」、「Cost(顧客にとっての経費)」、「Comvenience(利便性)」、「Communication(顧客とのコミュニケーション)」を表します。

SWOT分析

SWOT分析


SWOT分析とは自社の強みと弱みを内的・外的の両方の環境から正しく分析するためのフレームワークです。「Strength(強み)」、「Weakness(弱み)」、「Opportunity(機会)」、「Threat(脅威)」の頭文字を分析方法になります。

PPM分析

PPM分析


PPM(プロダクト・ポートフォリオ・マネージメント)分析とは市場の成長率と相対的なマーケットシェアからマトリックスを作成し、製品・サービスごとの商品展開を企画・立案するために用いるフレームワークです。

5フォース分析

5フォース分析


5フォース分析とは、商品やサービスの競合調査となる外的環境を把握するために用いられるフレームワークです。5フォース(要素)を具体的に紹介すると、「既存競争者同士の敵対関係(同業他社)」、「新規参入の脅威」、「代替品の脅威」、「売り手の交渉力(原材料などの仕入れ元の力)」、「買い手の競争力(顧客の力)」の5つです。

バリューチェーン

PEST分析

PEST分析


PEST分析とは、「Politics(政治的要因)」、「Economy(経済的要因)」、「Society(社会的要因)」、「Technology(技術的要因)」に4つの要因からなる分析です。自社を取り巻く外的な要因のリスクをマクロ視点で分析するためのフレームワークになります。

STP分析

STP分析


STP(セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング)分析とは、市場のニーズを把握し、自社の立ち位置を決定するために用いられるフレームワークです。

ビジネスモデルキャンパス

思考整理・課題抽出に用いたいロジカルシンキング系フレームワーク

ロジックツリー

ロジックツリー


ロジックツリーとは、原因解明や問題解決立案のために、要素ごとに問題を分析・解明していく手法です。漏れや重複に気を付けながら、問題を具体的に細分化していくことで、困難に思える問題を解決に導くことができます。

MECE


MECEとは、すべてのロジカルシンキングの基本ともなるフレームワークで、情報を整理する際に「個々の情報に被りがなく、全体として漏れがない」ことと定義されています。

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