多くの学生は、毎日山積みの数字を見つめているのに、何が何だかよくわからないと嘆きます。一方で、営業のプロの中には、ほんの数個の数字を見ただけで正確な判断を下せる人もいます。一体何が起こっているのでしょうか？データに無感覚になっているのは、データインサイトの欠如の兆候です。データインサイトはツールとは関係なく、完全に考え方の問題なのです。 一度身に付ければ、仕事だけでなく人生にも大いに役立ちます。今日はそれを体系的に解説します。 まず、洞察力の本当の意味を体験してください。数字自体には固有の意味はありません。数字とビジネスコンテキストの組み合わせによって、特定のビジネス上の意味が与えられます (下の図を参照)。 上の写真のハンサムな若い男性が激怒したのは、女性の身長が180cmだったからではなく、女性に背が低く見えたから（そして、そのことで嘲笑されたから）であることに注目してください。重要なのは比較です。つまり、データ自体が判断材料となるのではなく、データと基準が組み合わさって初めて判断材料となるのです。データの意味を理解するには、具体的なビジネスシナリオと、ビジネス判断の基準が何であるかを検討する必要があります（下の図を参照）。
II.洞察力を養うための基本的な考え方洞察はデータ、ビジネス シナリオ、判断基準の組み合わせから生まれるため、洞察の育成も次の 3 つの方向から始まります。
この言葉は一見堅苦しく聞こえますが、実際にはとても簡単で、私たちは皆毎日実践しています。例えば、パートナー探しを例に挙げてみましょう。世間知らずの若い男性は、ディルラバ・ディルムラットが太りすぎだとか、ヤン・ミーがハゲだとか、天から舞い降りた妖精を見つけるような空想にふけり、好き嫌いにこだわります。しかし、実際にデートをしたり、ブラインドデートをしたり、何人かの女性にアプローチしたりすると、「ああ、現実世界で美しい女性を見つけるのはこんなに難しいんだ！」と気付くのです。 その後、ある「美人」としばらく過ごした後、彼は外見よりも、性格、趣味、生活スキル、仕事の能力の方が重要だと悟った。夜遅く、月明かりの下で一人タバコを吸いながら、「なぜお金と労力をかけて『おばあちゃん』を雇って接客してもらわなければならないのか？ 面倒なことになるんじゃないか？」と自問自答していた時、彼の洞察力は飛躍的に向上した。たとえ再び美しい女性に会っても、すぐに理解するだろう。「彼女は自分のタイプじゃない！」 現実世界では、洞察を制限する鍵となるのは往々にしてデータです。情報の非対称性は人生において深刻な問題であり、データ収集を極めて困難にし、時間、費用、そして将来にさえ大きな損失をもたらすからです。 そのため、私たちは日常生活において、限定合理性という戦略を採用することがよくあります。つまり、実行可能な範囲内で可能な限り少ないデータに基づいて意思決定を行う、あるいは自分よりも能力のある人の先導に従うといった戦略です。しかし、企業の環境では、状況は全く異なります。 III.データインサイトの開発における課題企業での業務において、データの洞察力を養う上での最大の課題は、データ、ビジネス シナリオ、標準が分離していることが多いことです。
このような不利な状況により、データ分析を行う学生が経験を積むことが困難になっています。 そのため、企業内で最も洞察力に優れた人物は往々にして上司であることが多いです。これらの3つの要素は上司にとって透明であるため、基本データを操作しなくても、すべてを明確に把握できます。 しかし、これはデータアナリストにとって良いニュースではありません。上司は私たちのフィードバックを待っています。上司が常に私たちの前に立つことは、不満を生むことになります。したがって、データ分析に携わる私たちは、自分自身の分析スキルを磨く必要があります。 IV.データインサイトを育むためのステップ洞察力を向上させることに関しては、多くの学生が次の 3 つのことを行うことを好みます。
これら3つの方法は全く役に立ちません。まるで、恋人探しをしたい若い男性が毎日ネットで美しい女性の写真を眺めているようなものです。実践的な練習と具体的な思考がなければ、洞察力を高めることは到底できません。決して前には進めず、どこにもたどり着けません。自分で行動を起こす方法を見つけなければなりません。そして往々にして、コンテンツが多すぎて、結局Dドライブに保存してしまい、結局見ることもない状態になってしまいます。ですから、具体的で小さな点から始めるのが最善です。 1. 1 つのシナリオと 1 つのメトリックから始めます。データサイエンティストにとって、データへのアクセスはいつでも可能であることがメリットです。デメリットは、ビジネスコンテキストへの理解不足です。したがって、データをビジネスコンテキストに統合することが問題解決の鍵となります。まずは、自分が精通しているビジネスや良好なコネクションを持つ部門から始めるのが最善です。まずは、パフォーマンス指標を理解することから始めましょう（下図参照）。 2. 極値から中央値へ指標のビジネスへの影響を理解し、判断を下すには、「シロサイ」アプローチ、つまり指標の極端な値に着目するアプローチから始めることができます。これらの状況ではどのようなシナリオが発生し、どのような問題が発生し、適切な対応策は何かを検討します。 極値を理解することで、基本的な判断基準を把握し、分析仮説とロジックを蓄積することができます。それほど極端ではない状況に遭遇した場合でも、蓄積された分析ロジックに従って理解することができます。それでも解釈できない場合は、さらに観察を深め、データがどの極端に向かっているかを確認することができます（下図参照）。 3. 静的から動的へ静的シナリオに関する十分な洞察を蓄積することで、動的シナリオを解釈できるようになります。本質的に、動的シナリオとは静的シナリオの集合体です。ビジネスの変化はしばしばパターンに従うことに留意することが重要です。継続的なパターン自体がビジネスに影響を与えます。周期的なパターンを蓄積することで、特定の点からより広い視点へと理解を深め、分析能力を高めることができます。 4. 単一指標から複数指標へ単一の指標に関する洞察を得たら、複数の指標へと拡張することができます。成果指標の判断を習得したら、プロセス指標と組み合わせて検討することができます。注：複数の指標は、単一の指標の単なる集合体ではなく、各指標を多く使用すれば必ずしも良いというわけではありません。複数の指標を組み合わせると、特定のビジネスシナリオにおいて特有のパターンが形成されます。これらのパターンを解釈することで、より正確な判断が可能になります（下の図を参照）。 基本的な型をマスターしたら、その型の変化を観察し続け、経験を積み重ねていきましょう。こうして、簡単なものから複雑なものへと徐々に移行し、経験を積み重ねていくことができます。十分な経験を積めば、学んだことを自然に他の状況にも応用できるようになります。 業界、企業、製品、あるいは開発段階が変われば、具体的なシナリオも変化するということを認識することが重要です。したがって、「データ分析における不変の真理」を追い求めようとすると、抽象的な憶測の道を進むことになるだけです。洞察力を高めるには、具体的なシナリオの断片を蓄積し、分析スキルを高めることが重要です。「具体的な問題には、具体的な分析」—この格言は決して時代遅れになることはありません。 著者：地に足のついた教師チェン 出典：WeChat公式アカウント「地味な陳先生（ID：gh_abf29df6ada8）」 |
