1. 「文系だから…」は通用しない。これからはデータに強い人が成功する!『統計学が最強の学問である』

「文系だから…」は通用しない。これからはデータに強い人が成功する!『統計学が最強の学問である』

by Dave Dugdale
  「統計学」という学問を学んだ経験はありますか?理系出身者よりも文系出身者の数が圧倒的に多い現代のビジネス社会、統計学に触れてこなくても珍しくはないかと思います。しかし、統計学を知っていれば、 どんなジャンルの議論においても、データの分析により最速・最善の答えを導き出すことができるのです。

 データを分析せずに、自分の勘や経験だけに頼った議論を重ねることは、時間のムダでしかありません。「文系だから…」といってデータから目を逸らさないでください! 『統計学が最強の学問である』から、データ分析を仕事に取り入れる際のポイントを学びましょう。

「利益」視点の分析を

 まず大前提として、 比較の対象を見誤ってはいけません。データ分析における比較とは、「目指すゴールを達成したもの」と「そうでないもの」の違いを見比べること。ビジネスの場合、ゴールは 「利益をあげること」ですね。

 重要になるのは「ここから何かわからないか」という漠然とした問いではなく、そのようなデータのうち 何が、どのような関係で利益と繋がっているのか、を検証することです。ビジネスにおいて解析すべき指標は、直接的な利益か、あるいはそこに至る因果関係の道筋が明らかな何かであり、 「利益」視点を欠いた分析には意味がありません

誤差と「p値」についても明らかに

 このデータ分析の際に忘れてはいけないのが、「誤差」の存在。対象の比較をしても、そこに誤差が含まれていては正確に検証することができません。

 そこで役に立つのが 「p値」と呼ばれるもの。「実際には何の差もないのに誤差や偶然によってたまたまデータのような差が生じる確率」のことで、このp値が小さければ(慣習的には5%以下)、それに基づいて科学者達は 「この結果は偶然得られたものとは考えにくい」と、データ検証のGOサインを出すのです。正確なデータ分析を行うためにも、誤差やp値について加味した上で検討するようにしましょう。

たとえばサンプリング失業率が25%という調査結果が得られ、その標準誤差が0.5%だったとすれば、全数調査をした結果得られるであろう真の失業率も24%~26%の間にあると考えてほぼ間違いない、ということを統計学者たちは80年以上前に証明しているのだ

出典: 西内 啓 (2013) 『統計学が最強の学問である』


 統計学の知識を得ることで、自身の考えにデータという客観的事実が加わり、強い説得力を手に入れることができるのです!文系出身だからといって、統計学を敬遠するのはもったないですよ。ビッグデータが注目されている今日、データを駆使できるビジネスマンはより一層活躍できそうですね。

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