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二つの分析の取り組み方の違い

JUGEMテーマ:ビジネス

 こんにちは,ヒット商品コーディネーターの石川朋雄です。

 

高度経済成長の象徴である初代新幹線「0系」が,
11月末で営業運転を終え完全に引退します。


私が子供のころから見かけたものが
続々と消えていきます。


世界の追う選手も引退し,名俳優の緒形拳さんも
つい先日お亡くなりになりました。


時が立てば確かに消える人が出てきます。
それにしても,さびしいものがありますね。

 

さて,本日は二つの分析の取り組み方
について述べさせていただきます。


データ分析にはおおよそ二つの
「探索型」と「検証型」があります。


探索型は,簡単にいますと
目の前にあるデータを試しで分析を行う方法です。


データがあれば簡単にできるので
便利なのですが欠点があります。


分析後,データをいじったり,加工したりできる点です。
分析した後に,データを変えてしまっては信頼度も
何もなく分析そのものの意味が問われます。


もう一つの検証型は検証に対しての
分析なので信頼度は高いです。


ですが,検証するので仮説を立てる必要が
あります。


仮説をたてるのは簡単そうで難しく
検証型はそう意味で便利ではありません。


はじめるのが簡単ではないと言うことです。

 

仮説の作り方の基本は,


1.目的から何について考えるべきかを決め,

2.状況や特性を認識し,

3.仮説を立てます。

4.仮説を検証
⇒ここでデータ分析と組み合わせると
 さらに信用度が上がるわけです。

5.仮説を財産化し,活用します。


仮説は繰り返して作るのでこういった時に
データ分析を取り入れると仮説の繰り返しを
しなくてすみます。


仮説を立てて,分析を取り入れ
検証すれば一番よい仮説ができるわけです。


商品企画をする時に,仮説を立てるのが
有効な手立てです。


しかし,仮説の信頼性を高めるには
私が知る範囲で分析を取り入れるしかないと思います。


主観で通してそのまま仮説を商品化に結びつける
のも簡単でいいものですが結果が出るかはわかりません。


景気が悪くなりつつあるので,各企業とも予算の配分に
見直しを図る可能性が出てきます。


そんな中,主観からではなく確実性を持って
商品企画,商品開発に結果を結びつけるのなら
分析と検証が重要です。


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