『紙と鉛筆で身につけるデータサイエンティストの仮説思考』具体的な一歩が簡単に踏み出せる一冊
データを読む力を身につけよう
現代のビジネス環境では、必須のスキル「データリテラシー」。
多くの企業がデータに基づいた意思決定を行う中、データを効果的に理解し活用する能力は、ビジネスパーソンとしての存在感を維持するために不可欠です。
さらに、もうすぐデータリテラシーを学んだ新卒社員が職場に入ってきます。
私も正直焦りを感じていて、このスキルは急務だと考えています。
そんなビジネスパーソンに最適な一冊が『紙と鉛筆で身に付けるデータサイエンティストの仮説思考』。
この本は、データリテラシーを効果的に身に付けるための具体的な方法が書いてあります。
データを読む力、
データを説明する力
データ扱う力
データを分類する力
データから法則を見つける力
データから予測する力
の6つの力を段階的に学ぶことができます。
ただし、ビジネスパーソンにとって必要なのは、具体的なデータサイエンティストの技術そのものではなく、データサイエンティストの考え方から導き出せる意思決定や物事をビジネスにする力です。
データサイエンティストが実際に使用している思考方法を理解することで、データをより深く分析し、実務において的確な意思決定を行うための基礎を築くことができると思いました。
みなさんのように、日常業務で忙しいビジネスパーソンでも、この本を活用することで、短時間で効果的にデータリテラシーを高めることが可能です。
仮説思考の重要性や、それをどのようにビジネスの現場で応用するかについて、具体的な例を交えながら解説されています。
私もデータリテラシーを習得することで、ビジネスの意思決定がより確実なものとなり、結果として業績の向上につながれば良いと思っています。
是非、この本を手に取り、データリテラシーを身に付けて、ビジネスにおける競争力を高めましょう。
この本で説明されていたデータを読む力をサポートしてくれるプロンプトを作りました。本を読んだけど、具体的にどう実践すれば良いのかよくわからないという方にとって、このプロンプトが参考になれば幸いです。
”目的”にデータ活用する目的を入力して、生成AIにデータを添付して使ってください。
データを説明する力を身につけよう
次にデータを説明する力に焦点を当てましょう。
データをどのように比較し、可視化するかが課題発見の鍵。
『紙と鉛筆で身に付けるデータサイエンティストの仮説思考』には、データを効果的に説明する方法も書かれています。
まずはデータの比較。
ポイントは、同じ性質を持つデータを並べて比較することです。
例えば、月ごとの売上データを比較する場合、同じ期間や条件でのデータを使うことが求められます。異なる性質のデータを比べると、誤った結論に導かれてしまう可能性があります。
次に、データの可視化。
データを視覚的に表現することで、パターンや傾向を簡単に理解することができます。
ここでも注意が必要です。例えば、数値の推移を表す際に円グラフを使うのは適切ではありません。
棒グラフや折れ線グラフのように、データの特性に最も適したグラフを選ぶことが重要です。
具体的な例として、各店舗の売上データとイベントカレンダーを組み合わせて分析することで、特定のイベントが売上にどのような影響を与えているかを明確にすることができます。
データの可視化を行う際には、まずデータに異常値や欠損値がないかを確認します。
その後、最適なグラフを選んでデータを可視化し、得意点や傾向、相違点を見つけます。
複数のデータソースから関連性を探ることをおすすめします。
店舗別の売上データとイベントカレンダーを組み合わせると、売上増減の理由が見えてくるかもしれません。
これらの手法を駆使して、データから課題を見つけ出し、具体的な改善策を見つけることができます。
ここでも面倒な作業は生成AIに手伝ってもらえます。
同じ性質のデータは生成AIに出してもらいましょう。
"目的"にデータを使って何をしたいかを、入力して使ってください。