統計・データ分析
平均や相関といった統計の基本から、Excel・Pythonを使った実務のデータ分析までをまとめています。数式の暗記ではなく「なぜそう考えるのか」から解説しているので、文系の方や統計を学び直したい社会人の方にも読み進めていただけます。統計検定の学習前に全体像をつかみたい方にも。
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データドリブンチェック問題｜たった2問でわかる「数字の考え方」
CVRが2.0%から2.4%に上がったら成功か、平均が同じ施策はどちらでもよいか。たった2問で「何と比べているか」「平均だけで判断していないか」を確かめる、データドリブンの考え方の入門チェック問題です。
2026年2月6日
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「サンプル数はどのくらい？」統計的有意差を出すために
A/Bテストで検出したいコンバージョン率の差から、必要な人数と期間を概算できる計算機です。有意水準・検出力・計算の前提も解説します。
2026年2月4日
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テキストデータ分析のキホン－第6回：テキストデータ分析を“仕事に定着させる”ための考え方【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・全6回の振り返りと、テキストデータ分析を 仕事に定着させる5つの原則 ・「うまくいかなかったケース」から学べる失敗パターン ・数字×テキスト を組み合わせると効果が跳ね上がる理由 ・最終回ならではの「明日から続けるための仕組み化チェックリスト」 シリーズで見た4つの事例の共通点 第2〜5回では、4…
2026年2月4日
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テキストデータ分析のキホン－第5回：問い合わせを整理したら“同じ問題が繰り返される理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・問い合わせメール150件から「同じ問題が繰り返される本当の理由」を見つけた実例 ・テクニックは 「ざっくり分類 → 数える → 共通点を探す」 3ステップ ・解決策は「対応を頑張る」ことではなく 「仕組みを直す」こと ・FAQ整備や問い合わせ削減に取り組む人がそのまま使える手順 丁寧に答えているの…
2026年2月3日
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テキストデータ分析のキホン－第4回：日報を分析したら“忙しさの正体”が見えてきた話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・「残業が減らない」原因を 日報の自由記述 から特定した実例 ・特別なツール不要、「キーワードで絞る → 数える → まとめる」 の3ステップ ・対策は人を増やすことでも仕事を減らすことでもなく 「業務の偏りを直す」 一択 ・読み終わったあと、自社の日報をすぐ同じ視点で見直せる 残業が減らない、でも…
2026年2月2日
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テキストデータ分析のキホン－第3回：商品レビューから“売れなかった本当の理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・★3.5の「悪くないけど売れない」商品の 本当の原因 をレビューから特定した実例 ・分析手順は 「分ける → 見つける → まとめる」 の3ステップだけ ・改善したのは 商品そのものではなく「商品説明文」 1か所 ・記事を読み終わると、自社レビューに今日から使える視点が身につく ★3.5、悪くない…
2026年2月1日
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テキストデータ分析のキホン－第2回：アンケートの自由回答から“本当の改善点”を見つけた話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・自由回答100件から「本当の改善点」を見つけた実例 ・難しい統計やAIではなく 「絞る → 数える → まとめる」3ステップ で完結 ・「機能不足だと思っていたら、本当の問題はオンボーディングだった」という発見 ・読み終わったあと、自社のアンケート自由回答にすぐ適用できる手順 満足度3.8、でも「…
2026年1月31日
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テキストデータ分析のキホン－第1回：数字だけでは分からない“理由”を読み解く！テキストデータ分析の全体像【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・数字だけでは見えない「顧客や現場の理由」をテキストから読み解く ・テキストデータ分析の 4ステップ（収集／前処理／分析／解釈） ・代表的な 5つの分析手法（頻度・共起・分類・感情・要約） ・AIを味方にする 分析の進め方と注意点 数字は「何が起きたか」しか教えてくれない 「離職率が15%に上がった…
2026年1月30日
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第10回｜データドリブンを“会社の武器”にする方法：導入・浸透・継続のステップ
はじめに：なぜデータドリブンは“続かない”のか？ 多くの企業で次のようなことが起こります。 ・ツールを入れたけど使われない ・KPIを作ったけど誰も見ていない ・研修はしたのに現場で活かされない ・一部の人だけがデータを扱い、組織全体に広がらない 原因は明確です。 データドリブンは「仕組み＋習慣＋文化」のセットで導入し…
2026年1月27日
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疑似相関シリーズ 第10回（最終回）｜ミーティングが多いほど成果が低い？
📚 疑似相関シリーズ 全10話アーカイブ全10話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 いきなり結論 会議が成果を下げたんじゃない。成果が悪い（迷っている・炎上している）から会議が増えただけかもしれない。 「ミーティングが多いチームほど成果が低い」 この相関、ほぼ確実に…
2026年1月15日
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疑似相関シリーズ 第9回｜SNSフォロワーが増えるほど採用応募が増える？
📚 疑似相関シリーズ 全10話アーカイブ全10話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 いきなり結論 フォロワーが応募を増やしたんじゃない。会社が伸びている（話題になっている）から、両方が増えただけかもしれない。 「SNSフォロワーが増えるほど、採用応募が増える」 この…
2026年1月14日
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疑似相関シリーズ 第7回｜満足度が高いのに、解約が増える？
📚 疑似相関シリーズ 全10話アーカイブ全10話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 いきなり結論 「満足度が上がったのに解約が増えた」は矛盾じゃない。“誰が増えたか”が違うだけかもしれない。 満足度（NPSなど）が上がったのに、解約率も上がる。 この現象、SaaS・…
2026年1月12日
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疑似相関シリーズ 第6回｜リモートが増えるほど、チャットが増える？
📚 疑似相関シリーズ 全10話アーカイブ全10話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 いきなり結論 増えたのは仕事量じゃない。記録（ログ）が残る量かもしれない。 「リモート勤務が増えるほど、チャットの送信数が増える」 この相関、ほぼ確実に見えます。 すると、つい言いた…
2026年1月11日
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疑似相関シリーズ 第5回｜残業が少ないチームほど成果が低い？
📚 疑似相関シリーズ 全10話アーカイブ全10話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 いきなり結論 残業が少ないから成果が低いんじゃない。忙しい案件がない（または減った）から残業も成果も減っただけかもしれない。 「残業時間が多いチームほど売上が高い」 「残業が少ないチ…
2026年1月10日
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疑似相関シリーズ 第4回｜チェックを増やすほど、不具合が増える？
チェックを増やしたら不具合件数が増えたのは、品質の悪化ではなく、見つかる量が増えただけかもしれません。検出バイアスと逆因果の見分け方と、件数ではなく重大度・再発率・検出タイミングで追う方法を紹介します。
2026年1月9日
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疑似相関シリーズ 第3回｜ダッシュボードを見れば見るほど、売上が下がる？
📚 疑似相関シリーズ 全10話アーカイブ全10話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 いきなり結論 見てるから悪いんじゃない。悪いから見てるだけかもしれない。 「ダッシュボード（KPI）をよく見るチームほど、売上が低い」──そんな相関が見えることがあります。 でも、そ…
2026年1月8日
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疑似相関シリーズ 第2回｜消防車が増えるほど火事の被害が大きい？
消防車の出動台数が多い火事ほど被害額が大きいという相関は、消防車が被害を増やしているという意味ではありません。逆因果と交絡因子（火事の規模）の考え方と、仕事で同じ勘違いを見抜く3つのチェックを紹介します。
2026年1月7日
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疑似相関シリーズ 第1回｜アイスが売れると溺死が増える？
📚 疑似相関シリーズ 全10話アーカイブ全10話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 いきなり結論 その相関、犯人は“暑さ”かもしれない。 「アイスの売上が増えると溺死事故が増える」という相関が見えても、アイスが事故を増やしているわけではありません。 このケースで本当…
2026年1月6日
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因果っぽい話に騙されない｜会議とレポートのためのチェックリスト
「この施策、効果が出ています」 会議でそう言われたとき、あなたはどう反応していますか。 グラフもある。数字も改善している。説明もそれっぽい。 ──でも、その話。本当に信じて大丈夫でしょうか。 ここまでのシリーズで、 ・相関 ・疑似相関 ・逆因果 ・生存者バイアス ・因果関係の確かめ方 を見てきました。 最終回の今回は、…
2026年1月5日
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因果関係はどう確かめる？｜ビジネスで使える考え方の型
因果関係を確かめるには「もし施策をやっていなかったら」との比較が欠かせません。反実仮想の考え方と、やったチームとやらなかったチームの比較、前後比較の落とし穴、変化量の差を比べる方法など、ビジネスで使える比較の型を紹介します。
2026年1月4日
