この記事では、データ分析におけるよくある誤解や問題点を掘り下げ、実践的な解決策を提示します。最後に、ビジネスシナリオの検討、問題と目標の明確な定義、論理的な思考、テストと検証、そして複数回のテストを通じた経験の蓄積の重要性を強調します。データ分析の初心者の方にも、スキル向上を目指すプロフェッショナルの方にも、この記事は貴重な洞察と実践的なガイダンスを提供するでしょう。

「データ分析をしていてアイデアが浮かばない！」と嘆く学生が多いですが、実はその原因は様々です。今日はそれらを体系的に見ていきましょう。

場合によっては、問題はデータ アナリスト自身に起因しており、次の 3 つが一般的な例です。

質問1: ハンマーで釘を見つける

数学、統計学、そしてオペレーションズ・リサーチには様々な方法論があり、読書自体が非常にやりがいのあるものです。そのため、読書に夢中になっている学生の中には、解決策を探し始める人もいます。例えば、ある日は統計学で正規分布について読んでいて、とても興味深く、すべてが普通に思えます。しかし次の日には、回帰分析の章を読んでいて、すべてを回帰分析したくなるのです…

このようなやり方は問題を引き起こします。例えば、ある活動の効果を活動コストと総パフォーマンスの回帰分析で計算し、決定係数の値を見て「その活動は効果がなかった」と主張する学生がいます。当然のことながら、彼らは経営学部から厳しく批判されました。

さらに、この方法で理解したからといって、その本を本当に理解したということではありません。もし本当に理解したのであれば、少なくとも様々な側面を区別できるはずです。

サンプリング統計ですか、それとも全体統計ですか?

それは予測問題ですか、それとも分類問題ですか?

既存のラベルですが、まだラベル付けされていません。

手元のデータには固有のロジックがありますか?

本書のどの手法が適切かを判断するには、具体的なビジネスシナリオを深く掘り下げる必要があります。また、本書に掲載されている各手法には、適用シナリオが固定されています。

II. 質問2: 靴を足に履く

これは前のタイプの問題の兄弟です。まだオタク的な行動ですが、本は「統計」から「管理」に変わりました。

※本は4ページあるので、まずは4ページ分の枠線を描きました。

※本にはPESTが載っているので、まずは4つのボックスを描きました。

※本書にはRFMが記載されているので、まずはRFMを計算してみましょう。

それから？…めまいがして、どうしていいかわからなくなって、「一体何をしているんだ…？」と言われました。

解決策は前のものと同じです。まずビジネスシナリオを理解し、真の問題を特定し、それから手法を整理します。すべてに定型的な手法を当てはめるのではなく、データ分析はビジネスに役立つものであり、ビジネスが実際に問題をどれだけ理解しているかが分析の出発点です（下の図を参照）。

III. 質問3: すべてを解体する

これも非常に一般的で、問題に関係なく、一連のクロス集計を作成します。

たとえば、DAU を分析する場合、DAU は性別や年齢などのディメンションと相互参照されます。

たとえば、GMV を分析する場合、GMV は性別や年齢などの次元と交差することがよくあります。

彼らはそれを婉曲的にこう呼んでいます。「データ分析の真髄は比較であり、その中核は分解である。」

その結果、論理と仮定が欠如し、比較をすればするほど思考は混乱してしまいます。これはしばしば、リンゴとサイを比較するような厄介な状況につながります。さらに、こうした無目的な相互参照は、ビジネス思考を歪めてしまうことも少なくありません。ビジネス部門はあなたに詰め寄り、なぜここは5%の違いで、あそこは3%の違いがあるのか​​説明を求め、最終的には思考をさらに混乱させてしまうでしょう。

したがって、比較を行うことは可能ですが、発見をするためには、まず仮定を明確に述べ、適切にラベルを付け、同等のものを比較する必要があります。

場合によっては、問題が必ずしもデータにあるわけではなく、単にデータのせいにされているだけということもあります。よくある例を4つ挙げてみましょう。

IV. 質問4: ビジネス目標がない

例えば：

メトリックの監視と評価に関するパフォーマンス評価要件は何ですか? わかりません。

*イベント分析を行う際に、どの指標を改善すればよいのでしょうか？ わかりません。

*製品の再設計の目的は何ですか？わかりません。

すると、もうどう分析したらいいのかわからなくなってしまいました…

この状況、どう分析すればいいのか全く分かりません。アーチェリーと同じで、正確に撃っているかどうかを知るには的が必要です。的さえ見つからず、ただ目を閉じてランダムに撃っているだけなのに、そのランダムな射撃が何か衝撃的な効果をもたらすかどうかを分析できるでしょうか？ 馬鹿な！そんな分析って一体何ですか？

もちろん、この問題は主にビジネス側に起因するものです。しかし、分析を行う担当者には、まず目的を明確にするよう改めて強調したいと思います。そして、ビジネス部門にも積極的に注意喚起を促しましょう。目的が明確でなければ、分析も当然不明確になります。そうでなければ、責任を問われやすいからです。多くのビジネス部門は自ら目的を設定せず、データアナリストに「このランダムな分析で会社の業績が大幅に向上しました！」といった内容を書かせます。そして、上司に問い詰められると、「これはすべてデータアナリストが書いたものです。私は無実です…」と言い張ります。

目標を設定する方法はたくさんあるので、「やり方がわからない」とは言わないでください (下の画像を参照)。

V. 質問5: 混乱した目的、自己欺瞞

この問題は「目標の欠如」とは正反対で、事業部門はわずかな努力をしながらも、その効果を誇張しすぎています。例えば、10元クーポンをリリースし、「この10元クーポンはGMV（商品総取引額）の向上、既存ユーザーの再活性化、新規ユーザーの獲得につながる」と豪語し始めます。その莫大なメリットばかりに目が行き、それぞれの効果の正確な範囲を示すデータ分析と、実行可能な推奨事項の提供を求めてくるのです…。

多くの学生は完全に混乱しています。「一体何のナンセンスなんだ？！一体どう分析すればいいんだ？」と。何をすべきかわからないことこそが問題なのです。なぜなら、これはただの支離滅裂な話だからです。どんなビジネスにも、それぞれ決まったやり方があります。「万能」な解決策はそう多くありません。ですから、明確なアプローチを講じるためには、一般的なビジネス慣行と決まったやり方を理解する必要があります。そうして初めて、このような支離滅裂な話と状況を区別することができるのです。

VI. 質問6: 限定的なビジネス手法

最も一般的な例としては、ユーザープロファイリング、解約予測、商品レコメンデーションなどが挙げられます。大量のデータが生成されているにもかかわらず、効果的なビジネス戦略が確立されていません。

様々なユーザーの離脱確率を丹念に予測したのに、結果はどうだったでしょうか？ビジネスチームは、単に一斉にSMSを送信してリコールしただけ…SMS、ですよね！一斉送信したにもかかわらず、返信率は1%にも満たなかったのです。モデルがあるのとないのとでは、一体何が違うのでしょうか？結局、ビジネスチームは「分析は役に立たなかった！」と文句を言う始末です。

商品の推奨についても同じことが言えます。多くの企業は、真に魅力的な商品を数点挙げることすらできません。ただ推奨するだけ、全く競争力のない低品質の商品をいくつか組み合わせて、結局は「なぜ分析が役に立たなかったのですか？」と詰め寄ってくるのです。

こうした疑問は、データアナリストを深い自己不信に陥らせ、「自分の考えは間違っているのだろうか？」と自問自答させる可能性があります。しかし、疑う必要はありません。問題はアプローチ自体ではなく、実践的なビジネス手法が不足していることにあります。

この行き詰まりを打破するには、基本的な分析を行い、製品、ユーザー、ビジネス手法について基本的な理解を持ち、会社の現在の能力を把握する必要があります。そうすることで、私のアプローチが間違っているのか、それとも単に彼らの能力が足りないだけなのかを見極めることができます。

VII. 問題7：反復と蓄積の欠如

優れたデータ分析モデルは、偶然ではなく、反復的な試行錯誤によって開発されます。明確な目標を定め、複数回のテストを実施し、それぞれのビジネスアプローチの限界と限界を理解しましょう。そうすることで初めて、どの手法が効果的かを見極め、その根底にあるロジックを発見し、分析経験を積み重ねることができるのです。これこそが正しい道なのです。

しかし、一部の企業は近道を好み、非倫理的な慣行に従事しています。たとえば、次のようになります。

1. ビジネスプランを作成する際、「XXが必要、XXが必要、XXが必要、XXを調整する必要がある、XXと連携する必要がある」など、目標が山積みになり、どの方向を測れば良いのかが不明瞭になります。

2. 分析、分析、そしてまた分析するように言われ続けるが、テストは一切行われない。

3. 分析、分析、さらに分析を求め続け、すべての分析を終えた後、ビジネス チームはまったく異なるアプローチでテストを行います。

4. 目標を達成できない場合は、目標を変更して状況をごまかします。

これはまるで頭のないハエのようです。効果的な経験を積むことは全くできず、結局何も得られません。しかし、これに囚われた学生は頭がぐるぐる回り、「自分はちゃんと考えていないのだろうか…」と自問自答するばかりです。しかし、これは真実ではありません。これは、目的のない自己破壊的な行動の典型的な例です。

まとめ

データ分析はビジネス オペレーションと密接に統合される必要があり、分析アプローチも同様に統合される必要があります。

特定のビジネスシナリオと組み合わせる

明確な質問と目標を持つ

論理的な議論

テスト結果が検証されました。

複数回のテストを通じて経験を積む

これは分析的思考をより明確にする正しい方法です。

もちろん、企業環境が必ずしも良くなく、「君の思考は明確ではない」といった心理的操作に従業員が常に晒される状況も存在します。このような場合、仕事をきちんとこなし、特定の問題解決分野で実践的な経験を積めば、その無能な企業を辞め、より適した仕事を見つけるチャンスはあります。だからこそ、綿密な話し合いが不可欠です。細部を無視して、理論や表面的なことばかりにこだわると、冒頭で述べたような厄介な事態を招くだけです。