1「データセンス」を身につける

2

Step

Step１-

数学が苦手だからこそ「データ分析・統計」ができる
きる「学校の数学」と「仕事の数学」はどう違う？
「学校の数学」は答えを出すことがゴールです。公式を暗記し、その公式に当てはめてひたすら答えを計算する。確かに、これではつまらないですし、将来何の役に立つのかもわかりません。しかし、「仕事の数学」

数学が苦手な人は、何が苦手なのか「データ分析・統計」がこれからのビジネスパーソンにとって最強の武器になるといっても、「え！

あの数学の統計！？」と思って、目を背けたくなる人もいるのではないでしょうか？

は答えを出すことがゴールではありません。計算して答えが出たところがスタート地点であり、計算した答えを仕事に活かすことがゴールです。
つまり「仕事の数学」は皆さんの仕事に直結するものなのです。
また、「データ分析・統計」は高度な数学知識は必要ありません。足し算、引き算、掛け算、割り算の四則演算ができれば問題ありません。
そして、「データ分析・統計」は、文章から文脈を読み解く力と親和

2021年 の LINE リサーチによると、男子高校生の40.7%、女子高校生性が高いと前述しました。計算した答えを「数字」としてただ見ていたの59.9％が数学を苦手な教科としているそうです。また、女子は男子にだけでは、何もわかりません。しかし、「数字」の集まりである「デー比べ、数学に限らず化学・物理などの理系科目に苦手意識をもっているタ」は、実は多くのことを私たちに語ってくれています。その「データ」人の割合が高いという結果でした。皆さんはどうですか？

が語っている言葉を理解する力は、文章から文脈を読み解く力と同じで数学が苦手な方になぜ苦手なのかを聞くと、す。「１、２、３、５」と並んでいる数字を「ただ数字が４つ並んでいる」として見るのではなく、「データ」として見て、データがもっている『感1 将来何に役立つのかわからない情』を読み解くことが「データ分析」なのです。

2 公式を暗記するだけだし、公式がなぜこうなるのかがわからないか「データ分析・統計」を苦手な「数学」として捉えるのではなく、「数らモヤモヤする字で書かれた物語」として捉え、その物語に潜む謎や、物語の主人公で3 基礎でつまずいて、わからなくなってしまったある「データ」の思いを読み解くのだという気持ちで「データ分析・統4 ひたすら計算をするだけでつまらない計」に臨んでみてください。

5 そもそも数字や数式が心理的にムリ学校の数学答えいでしょうか？

問題などの声があがってきます。あなたも当てはまるものがあるのではな

ゴール

しかし、数学が苦手な理由に当てはまるものがあったからといって、悲観することはありません。
「学校の数学」と「仕事の数学」
は違いますし、は、実は親和性が高いスキルなのです。

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ゴール
答えを仕事に活かす

公の感情に共感したりすることは好きという人には、「データ分析・統計」

計算して答えを出す

たとえ数学は苦手でも、国語などで文章から文脈を読み解いたり、主人

仕事の数学

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4 データ分析・統計の基本ステップ

1

Step

Step 4-

データ分析・統計の力を仕事に活かしてみましょう
ょうできるようにはなったものの、社長も副社長もあまりそのデータを活用できていないのが実状のようです。そんななか、社長があなたに次のような相談をしてきました。
社長「今年度の全社売上を見ているんだが、８月に急に売上が伸びているんだ。例年の傾向で、引っ越しシーズンの３月や、ゴー身につけた知識を仕事に活かす力に変えよう！

ルデンウィークに DIY や庭の手入れをする５月、年末の大掃除シーズンの12月に売上が伸びるのはわかるが……。なんで８月

これまでデータ分析・統計に関する基礎的な知識を学んできました。
ですが、一つひとつ項目ごとに学んできたため、現時点では個々の知識に急に売上が伸びたのか、原因を究明してくれないか？

がばらばらな状態であなたの頭の中に収まっていると思います。

好調の理由がわかれば、売上アップ施策のヒントになるかもしれないから、よろしく頼む」

しかし、ばらばらな状態の知識では、実際に仕事でデータ分析をしようと思っても、どうしてよいのかわからないということになります。そ売上

さあ、どのようにして急な売上アップの理由を分析しますか？

こで、Step４では、具体的な事例をもとに、どのような手順、アプローチ、考え方でデータ分析を行えばよいのか、疑似体験をしてみます。それを通して、これまで身につけた知識をあなたの仕事に活かす力にしていき「何のための分析か」をしっかり定めるましょう。もし、わからないことや思い出せない知識があったら、テキデータ分析でまず最初に行うことは、「データ分析の目的」を明確にストの Step１から Step３を振り返りながら、学習を進めてください。

するということでした。さらに、手当たり次第にデータを分析しても、それでは、始めましょう !!

時間ばかりかかってしまうので、データ分析の目的を明確にするときに、あわせてある程度の仮説を考えておくとよいでしょう。例えば、ケース【ケーススタディ】急な売上アップの理由を探れ！
あなたは、ある地方の近隣３市に５つの店舗をもつホームセンターの社員です。あなたが勤めている会社は、社長と、副社長である奥様が二人三脚で、地域の困りごとに寄り添いながら、コツコツと商売をすることで小さな個人商店から地域 No.１のホームセンターにまで成長してきた企業です。創業以来、地域の皆さんに愛され、多くの方に利用されてきたこともあり、経営はずっと順調でした。そのため、社長も副社長もスタディの事例であれば、「来店したお客様が増えたのかな」というように、データ分析の目的に照らし合わせて、その要因が何かを考えておきましょう。
それでは、解答欄に今回のケーススタディにおける「データ分析の目的」と「考えられる仮説」を記入してみましょう。
解答欄

あまり売上状況やお客様の情報を注視してきませんでした。
しかし、県外から転入してくる新しい人たちが増えたり、大型スーパーなど競合となるお店も増えてきたりして、経営環境が大きく変わってきたため、５年前に販売管理システムや POS システムなどを刷新し、さまざまなデータを取得できるようにしました。とはいえ、データを取得

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4 データ分析・統計の基本ステップ

2

Step

Step 4-

データを集める

2021年度

全社月間売上データ

1月

3月

2月

4月

5月

6月

［単位：百万円］

7月

8月

9月 10月 11月 12月

445 420 535 425 495 445 435 600 445 465 440 555

仮説があれば、集めるべきデータがわかる
ケーススタディにおいて、データ分析の目的は、「今年度の全社売上において、８月に売上が急に向上している原因を見つける」

データはどこから集めるのか
データ分析の目的や、目的に対する仮説などから、データ分析の道筋がわかったとして、そもそも分析の対象となるデータはどこから集めれということです。

ばよいのでしょうか。

なぜ８月に売上が急に向上したのかについて、原因を考えてみると、分析対象となるデータには、およそ次のようなものがあります。

次のような仮説が考えられます。
●会計情報など、特定の組織が業務として作成しているデータ●爆発的に売れた商品があった●利用しているシステム上に蓄積されているデータ●高額商品がいつもより売れた●業務のなかで使用する紙などの媒体に記録されているデータ●新規のお客様が増えた●データ分析の目的に合わせて、新たに計測・収集するデータ●既存のお客様の来店回数が増えた●行政の公開データなど、第三者が提供しているデータなど

このようにデータ分析の目的を明確にし、目的に対する仮説を立てる

以上のようなデータのなかから、必要なデータを集めてくるのが一般と、データ分析を行うための道筋が見えやすくなります。そして、仮説的です。ここでいう「必要なデータ」とは、分析対象となるデータのこがあれば、どのようなデータを集めてくればよいかも明確になります。とで、例えば、ケーススタディでは、全社の月間売上はわかりますが、何も道筋がないと職場にある関連しそうなデータを手当たり次第、分析店舗ごとの月間売上がわからないので、販売管理システムなどから店舗することになってしまうので、必ず仮説を立てるようにしましょう。

ごとの月間売上データを集めてくる必要があります。

仮説はあくまでも仮説ですので、間違っていてもかまいません。仮説に基づいてデータ分析をした結果、まったく関係がなかったということ

ケーススタディにおいて、店舗ごとの月間売上データ以外にどのようなデータを集めるとよいか考え、解答欄に記入してみましょう。もありえます。そのような場合は、新たに仮説を検討して、データ分析解答欄を行います。
ここで、ケーススタディの状況をさらに確認してみましょう。
社長が今年度は８月に売上が急に上がったと言っていましたが、この発言はどうやら次頁の「2021年度全社月間売上データ」を見たことがきっかけだということがわかりました。

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5 データの見せ方と読み方

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Step

Step5-

どんなデータにも作成者の目的と意図があるあるな感情を、見た人は抱いてしまいます。
この例では、番組制作者が「若者は外出をする」という印象を与えようとして、意図的に恣意的なデータ集めを行い、このようなデータの見せ方をしています。つまり、データには作成者の意図があり、伝えたい

あなたは分析結果から何を伝えたいのか
Step１で例としてあげたワイドショーのアンケート結果（P.15）を覚えていますか？

新型コロナ禍に東京の渋谷駅前で20代若者に実施した

他にも、会議などの場において、自分たちの要求を通そうとして、主張に合うようなデータを持ち出してきて論戦をするなどということもあります。お客様に商品・サービスを買ってもらうために「顧客満足度100％」とうたうこともあります。

アンケートというものです。
緊急事態宣言が明けたら、飲みに行く？
飲みに行くメッセージが込められているということです。

飲みに行かない

このように、他者がデータを使って伝えてきていることには、必ず「データを使って伝えたいメッセージ」があります。そして、そのメッセー
ジを伝えるために最適なデータの見せ方をしています。
あなたも、Step１から Step４までの講義のなかで、データ分析・統計について学んできました。今後、学んだことを活かしてあなたが業務でデータ分析を行い、上司や同僚、お客様にデータ分析をした結果を伝える際には、データ分析結果から導き出した、あなたが伝えたいメッセー

この結果をグラフにしてみると、次のような円グラフで表現することジに適したデータの見せ方をする必要があります。
この Step５では、あなたが伝えたいメッセージに適したデータの見ができます。

せ方について学んでいきましょう。また、データ分析結果の読み方につ緊急事態宣言が明けたら、飲みに行く？

飲みに行く

飲みに行かない

いて、これまで学んできたこと以外の重要なポイントについても学んでいきます。

ポイント● データには、データを利用する人が伝えたいメッセージがある● 伝えたいメッセージに適したデータの見せ方がある

この結果を見ると、視覚的に「飲みに行く」と回答した割合が明らかに多いので、細かいデータの意味や正しさなどを考えずに、「やっぱり● 自分がデータ分析した結果を示す場合は、自分自身が伝えたいメッ
セージに合ったデータの見せ方をする

若者は飲みに行ってしまうのだな。若者はけしからんな！」というよう

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Step5-5 データの見せ方と読み方

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Step

「相関関係」があれば「因果関係」もある？

散布図にすると、来店回数が増えると１回あたりの利用額も増えており、「正の相関関係」があることがわかります。
もう一つ、「因果関係」という関係性もあります。因果関係とは「原因とそれによって生じる結果の関係」のことであり「一方がもう一方に影響を与えている関係」のことをいいます。例えば、雨が降ったら来店「相関関係」と「因果関係」の違い者数が減るというのは、雨が降るということが来店者数に影響を与えて

Step３-９（P.56）の散布図で正の相関・負の相関・無相関という言葉が出てきたのを覚えているでしょうか。それぞれ散布図のグラフが次のいるので、因果関係といえます。
データ分析において、この相関関係と因果関係を間違えてしまうことが多々あります。例えば、先ほどの「来店回数が増えると１回あたりのような点の配置になった状態を表していました。

利用額が増える」という相関関係は、来店回数が影響して、利用額が増えているとはいえません。来店回数が多い人はその店を気に入っていて何回も来ており、ファンになっているので徐々に利用額が増えているだ
けともいえますし、来店回数が少ない人はそもそもその店を気に入っていないだけかもしれません。よって、来店回数と１回あたりの利用額に正の相関

負の相関

無相関

あらためてこの「相関」とはどういうことかを説明すると、相関関係とは「一方が増加するとき、他方が増加もしくは減少する傾向が認めらは因果関係はありません。
下図のように、因果関係は相関関係の一つのパターンになります。そのため、相関関係があるからといって必ずしも因果関係があるというわけではありません。

れるという２つのデータの関係」のことをいいます。
例えば、次の「お客様の来店回数」と「１回あたりの利用額」を表し相関関係た統計データを散布図にしてみましょう。
因果関係

来店回数
1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 4 4 5
１回あたりの800 850 950 1100 500 2000 1800 1200 3100 3800 4600 4800 5200 5300
利用額
お客様の来店回数と１回あたりの利用額
（円）

6000

ポイント

利用額

5000

● 相関関係とは、一方が増加するとき、他方が増加もしくは減少する

4000
3000

傾向が認められるという２つの関係のこと

2000● 因果関係とは、一方がもう一方に影響を与えている関係のこと

1000
01000123
来店回数

456（回）● 相関関係があるからといって、因果関係があるわけではない

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