めも
考えて:分析前の問題・目的定義と仮説構築
作業して:分析そのもののスキルや知識
考える:分析結果の解釈とストーリー構築
Q.あなたは何を知りたいのか。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
→この問いかけを自らにしましょう
データ分析は目的化されやすい。そ
...続きを読むうではない。手段です。ツールに過ぎない。
データ活用のプロセス
表面的な現象
↓
(目的・問題定義)
目的・問題を定義する※具体的に/問題なのか要因なのか方策なのかの意識を
↓
指標を特定する
↓
(現状把握・評価)
現状を把握する
↓
評価をする
↓
(要因)
要因を特定する
↓
(方策)
方策を考える
自分が考えることをロジカルに客観的に相手に伝え、理解・納得してもらうか。自ら結論に至るストーリーを構築できるスキルが大事
(問題定義)
問題と要因が混ざっていないか、主観でしかない想定が要因とされていないか.目に見える現象ではないか.で、何がどれくらい具体的に問題なのか、その問題はやはり要因が混在していないか.想定や仮説に過ぎないのではないか、目的でもいいが具体的に定義しましょう、
比較する際のチェックポイント
(1)結論となる結果が得られるか(必ずしも結論通りの結果が得られるとは限らないが)
(2)比較することで「差」が見出せそうか
目的思考の人は、データによる結果を述べるのではなく、結論を述べること
要因候補の挙げ方と指標の特定の仕方
要因候補を上げる
↓
指標を特定する
↓
関係性を確認する
問題に対する要因は見つかるが、そのデータが存在しない時、(1)類似のデータを考える(2)今から集める(3)定性情報で対応する
分解のコツ
1.ペアコンセプト…対になるもの
2.自己否定
思いつきのアイデアを否定→次のアイデアも否定→どんどん否定してアイデアを出していく事