【データ分析】基本ステップ２｜問題の解像度を高める

ビジネスの現場でよく耳にするデータ分析の重要性。しかしデータ分析とは何か、どう活用すれば良いのかイメージが湧きにくいものです。今回はデータ分析の意味や役割、手順について、５ステップに分けて具体的に解説します。

特に以下のような悩みをお持ちの方は、本記事が解決の一助となれば嬉しいです。

はじめに

前回は「データ分析における目的と目標設定の重要性」について解説しました。

今回はステップ２として、「問題の解像度を高める」をテーマに解説します。

問題の解像度とは？

前回の記事では、目標と現状から問題を把握しました。

ここで改めて、「目的・目標・現状・問題」に対する簡単な具体例を見てみましょう。

まずはケース1です。

「目標（今期の申込み数は昨対比110％以上）」に対して「現状（昨対比105%）」がきちんと数値で把握できています。

そして問題も「今期の申込み数がは昨対比-5%だったこと」と、内容が明確です。

つまり「問題の解像度が高い」状態と言えます。

この場合は「なぜ110%に達しなかったのか。どんな改善が必要か」と、要因分析から改善方針の検討などの次のステップに進めそうです。

次はケース2です。

「目的（申込み数を増やすこと）」は設定されていますが、「目標」が定められていません。

また「問題」は検討されていますが、「申込み数が低迷していること」と抽象的です。

つまり「問題の解像度が低い」状態と言えます。

この場合は問題の解像度を高める作業が必要です。

そこで次に、どのような視点で解像度を高めれば良いのか解説します。

※そもそもデータが取得計測できていない等の場合は、まずそのような仕組みを準備することが必要です。

解像度を高める4つの視点

問題の解像度を高める視点は、主に次の4つがあります。

ケース2では「申込み数が低迷していること」が問題とされていました。

これを4つの視点を活用して、どのように解像度を高めることが出来るのか見てみましょう。

大きさ

まず「大きさ」から示す視点です。

大きさを意識すると、「申込み数の減少幅」といった量に関する切り口が検討できます。

すると今回の問題は、「申込み数はどれくらい減少したのか」といった情報が事前に必要になります。

それが分かれば、次のように問題の解像度を高めることが出来るでしょう。

時間推移

2つ目は「時間推移」から示す視点です。

この視点を踏まえると、今回の問題は、「申込み数はいつから減少したのか」といった情報が事前に必要になります。

それが分かれば、次のように問題の解像度を高めることが出来るでしょう。

割合や構成比

3つ目は「割合や構成比」から示す視点です。

この視点を踏まえると、今回の問題は、「A製品の申込み数は他製品と比べてどんな傾向があるのか」「A製品の市場シェアはどれくらいか」といった情報が事前に必要になります。

それが分かれば、次のように問題の解像度を高めることが出来るでしょう。

関係性

最後は「関係性」から示す視点です。

この視点を踏まえると、今回の問題は、「申込み数は目標に対してどれ程減少したのか」「競合他社のC製品と比べてどれ程少ないか」といった情報が事前に必要になります。

それが分かれば、次のように問題の解像度を高めることが出来るでしょう。

まとめ

以上4つの視点を踏まえ、改めてケース2を見てみましょう。

今回は「問題の解像度」をテーマに纏めている関係で触れませんでしたが、

ケース2の場合、実際は「視点」以前に「目標が未設定であること」が根本的な課題として挙げられます。

このように目標が未設定の場合は、まず目標設定することが最重要です。

目標設定の重要性については、前回の記事「データ分析における目的と目標設定の重要性」をご覧ください。

今回「問題の解像度を高める視点」について解説しましたが、これは普段の生活でも活用できるものかと思います。

例えば「●●が増加傾向」といった文脈から注意喚起を促すニュースが放送されているとします。

その際、すぐに鵜呑みにするのではなく、どんな視点から「問題」として取り上げられているかを意識して視聴するだけでも、モノの見方が変わってくるはずです。

また本記事で解説した視点は、

どれか一つという訳ではなく組み合わせて使用することで、より問題の解像度が高くなります。

例えば「大きさ」と「時間推移」の活用などが挙げられます。

例：●●はいつからどれくらい増加しているのか？

ぜひ参考にしてみてください。

おわりに

ここまで読んでくださりありがとうございます。

次のSTEP３では、「適切な”切り口”から問題を紐解いていく」をテーマに解説します。

このような悩みをお持ちの方は、ぜひ本記事を参考にしてみてください。