分析の視点とアプローチ

分析の視点はROA（アテンション）が大事。
なぜなら、
イシューは相手にアクションを起こしてもらうことだから。
平均、中央、最頻値をうまく活用する。
グラフは傾向、特異点、変曲点を見る。
回帰分析は相関を見る。
最小2乗法、R2、相関係数、標準偏差、
決定係数は全体の何割説明できているかの数値。
統計学は人を動かすために学んでいる。
CAGR x%　2000年～2005年
2000年x^5=2005年
x^5=2005年/2000年
CAGRの罠は開始点と終点しか見ないこと。
よって、ボラティリティが大きいときに注意する。
ボラティリティが大きいか小さいかを数字で示すのが分散と標準偏差、
平均とのばらつきである。
標準偏差が大きいとばらついている、小さいとばらついていないといえる。
偏差は母集団のサンプルによって異なるため注意。
世の中はほとんど相関、ほんとうの因果はない。
情報は事実と解釈に分かれる。
カテゴリ、セグメントを分ける切り口を考えること。
定量分析の意義は、
因果関係を導き、アクションするため。
定量分析のプロセスと分析の視点は、
目的、課題を特定する、原因分析、アクション決めること。
イシューを押さえたうえで、構造的に仮説起点で考える。
分析のイシューと考えるステップを押さえる。
仮説を持ってどんな情報が必要か洗い出す。
分析は比較なり。
その過程において定量的に分析する姿勢やツールは威力を発揮する。
数字を仮置きして考える。
分析はアクションを起こしてもらうため。