できるビジネスパーソンはやっている！【それちょっと、数字で説明してくれる？できる人のデータ・統計術】

それちょっと数字で説明してくれる？

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それちょっと、数字で説明してくれる？　と言われて困らない できる人のデータ・統計術

みなさん、数字で説明してますか〜
私はこれが苦手で、よく上司に怒られました・・・

 

今でも取引様には「具体的に数字で説明して」とよく言われます。
ビジネス・パーソンには必須のスキルですね！

 

早速行ってみましょう！

 

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カルロス・ゴーンもうなずいたデータの技術

元日産社員で、カルロス・ゴーンをはじめとする外国人役員に企画を通した著者が、ビジネス最強の武器「数字×ロジカルシンキング」について、数字嫌いな方にもわかるように解説します。ストーリーを交え、初心者にも読みやすい内容です。

なぜビジネスには数字が必要なの？

• 数字は、曖昧さをなくし、コミュニケーションを円滑にする
• 「数字」は、組織や人を動かす強力なツールになる

データはそもそもどう役立つのか

• 物事を端的に表し、さらに深い情報を引き出せる

ロジカルシンキングとデータ分析で課題を解決

• 課題を解決する際には
1. 定義を明確にする
2. できるだけ定量化する
3. 比較対象を明確にする
4. 事実とそれ以外を切り分ける
• データをグラフにするだけでは課題にたどり着けない
• データを使った問題解決プロセスとは？
• 大きな視点から詳細へ（From a big picture to details)

仮説で「当たり」をつけろ

データに手をつける前に「仮説を考える」ことを実行しよう

「仮説」を用いた分析プロセス 

• WHAT型仮説＝どこに問題があるか調べる
• 例）何が遅配に影響しているのか→配達員ごとの差を調べよう
• WHY型仮説＝なぜ問題が起こるのかを調べる
• 例）なぜ、その配達員が遅れるのか調べよう
• 「型」が分かれば、仮説は簡単に作れる
• 課題ポイント絞り込みのための「WHAT型仮説」
• ステップ１：上位課題を貼らせ！
• 「Garbage-in Garbage out」=「ゴミのインプットからはゴミのアウトプットしか出ない」
• 要因設定のための「WHY型仮説」
• 仮説を立てるときのコツ
1. MECE(ミーシー：Mutually Exclusive and Collectively Exaustive漏れなくダブりなく
2. 最初から100点を狙わない
3. 優先順位をつける
4. ２軸で優先度を規定する「ペイオフマトリックス」

「平均」と「標準偏差」で”課題ポイント”を特定する

• 課題のポイントを特定しよう
• 「平均値が小さいから問題あり」では、うまくいかない
• 「平均」でざっくりデータの大きさを掴む
• データの特徴は、「大きさ」と「バラツキ」で見る
• ざっくり大きさを知りたいときは「平均値」を使うのが便利
• なぜ「平均値が低いから問題」と考えてはいけないのか？
• 平均値とは、データの真ん中・中心にあるとは限らない（左右の数はお何時とは限らない）
• 平均値に近い場所（値）にデータが多く集まっているとは限らない
• 平均値がデータ全体の代表的な値であるとは限らない
• 平均で失った情報は「バラツキ」（標準偏差）を見ることで取り戻す
• 「バラツキ」は、実務の世界ではリスクや制度と言った言葉に置き換えるとわかりやすい
• 「バラツキ」を比較するには？
• 規模の違いがあるときは「変動係数」を使ってバラツキを比較する
• 「大きさ」と「バラツキ」。２つの軸の必要性
• 縦横２軸を決めて分析するポジショニング
• 「比較」で差を見つける
• 「共通項」を見つけて特徴をつかむ
• 「基準値からの乖離」は、課題ポイント特定の根拠につながる
• 「内向き」と「外向き」の視点でデータを比較する

「相関」で課題の”要因”を特定する

課題の要因を特定するための仮説構築をしよう

いかがでしたか？
最初に読んだときは、頭がパンクしそうでした。

仕事上で「数字で答えて」と言われることも多いし、
逆に聞くこともあります。

現場を絶えず見られるわけではないので、数字は絶対に必要です。
「頑張っている」「仕事量が多くて・・・」「時間がない」

ただ漠然と言われても、解決策は浮かびません。
何分かかるのか？何台作るのか？

管理職には強く言っています。
感情も大事だけど、数字で判断しなさいと。

「数字」って聞くと冷たい印象があると思います。
数字を見て「あいつはダメ」というのではなく、どうしたらよくなるのか？なぜうまくいっていないのか？を一緒に考え、行動することで絆は深まるのです。

では！

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