【和から株式会社】データと論理的思考で問題解決講座
公開日
2024年12月22日
更新日
2025年1月19日
【データと論理的思考で問題解決講座】で行う内容のダイジェストです。
データ分析にExcelを用い、分析の考え方、見せ方などを学べます。記述統計学の基礎を、実践から身に着けていきましょう!
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販売履歴データの可能性
販売履歴のデータ、これを「ピーオーエスデータ(POSデータ)」とも呼びます。このデータには、誰がいつどこで何を買ったか、商品にどのような属性があるかなどが含まれます。また、一風変わったところでは「UFOの目撃情報」のようなデータも収集されることがあります。こうしたデータは、IT技術の進化により、以前よりも簡単に取得できるようになりました。
データ活用の進化
これらのデータを活用してビジネスにつなげようとする考え方が自然に広がり、急速に発展してきました。例えば、販売履歴データを使ってレコメンドシステムを組む、需要予測を行う、地域データを元にどこに出店すれば良いかを分析するなど、さまざまな用途が生まれています。
有名なレコメンドシステムの仕組み
Amazonのレコメンドシステムはその代表例です。Amazonで書籍を購入すると、関連書籍が「あなたへのおすすめ」として表示されます。これも大量のデータを元に構築されたシステムです。その背後では数学や統計の手法が活用されており、こうした技術がデータ活用の基盤となっています。
統計学への第一歩
統計学を学ぼうとすると、書籍に数式が多く出てきて挫折する方も少なくありません。しかし、大切なのは統計手法を使えるようになることです。そのためには、数式を理解する前に、データ分析でどのようなことが可能なのか、その全体像を把握することが重要です。
データの整備と分析の基盤
例えば、注文履歴のデータがExcelで記録されている場合、その形式が分析に適していないことがあります。そこで、データを整理し、売上の推移を分析する際に適切なグラフや表を作成するのも重要です。これが「記述統計」の役割で、データを集計・可視化することで、分析の基盤を整えることができます。
問題解決に向けたデータ分析のアプローチ
売上の減少を特定するには、商品や地域ごとに分解して分析することが有効です。例えば、売上の低下が特定の商品や店舗に原因があることを突き止めることで、適切な対策を講じることができます。こうした分析手法には、「ABC分析」や「パレート分析」といった手法も含まれます。
因果関係を見極める分析
データの中には、関連があるように見えて実際には因果関係がないものもあります。例えば、気温とアイスクリームの販売、海難事故の関係を例に挙げると、気温の影響を取り除くことで、データの真の傾向を見つけることが可能です。このような分析では、データの条件に基づく分類や可視化が役立ちます。
データを活用して論理的に問題を解決する力を身につけることで、ビジネスの可能性は大きく広がります。次回は、さらに実践的な内容についてお話ししますので、どうぞお楽しみに。