安宅先生のデータドリブン
グローバルキャンパスで受講できる安宅先生のデータドリブンを受講しました。
授業で学んだことを記載していきます。
今回、先生が主張していたことは
「そもそも分析を理解している人が1割程度しかいない」
ということです。
ダメな分析のパターンとは何か
①何のための分析なのかわからない。→仮説がそもそもない
データを並べれば何か見えると思っている。
②分析の軸が不適切 →データを入手しやすさで選んでしまっている。
➂データに問題がある →平均的な日本人を集計しなければいけない所を特定のゲームユーザーのみを集めてしまったり
④異常なものと比較している →比較できないものと比較してしまっている
⑤解釈力がない →異常値を課題解釈したりすること
これに一つでも当てはめれば、その分析は間違った分析だそうです。
ちなみに僕は①にデータさえ並べれば何か見えると考えておりソッコーで自分を否定されてしまいました。（笑）
正しい分析フローの全体像
①どんなメッセージを盛り込むのか →”イシュー”は何なのかというやつです
②何を比較するのか →比較のための効果的でフェアな軸を選択しましょう
➂どのように比較するのか →比較する方法を検討しましょう
④データ入手方法の検討
⑤データ調整
⑥意味合いは何か →分析の表現をここでやっと考えます。逆に分析の表現から考え始めている人は最悪だそうです（笑）
このステップを踏むことで正しい分析の方法になります！
これが今回のデータドリブンで学んだ大切な部分です。
第二回の授業を受講しました！
引き続き頑張っていきたいと思います。
