データを鵜呑みにしてはいけない！結果・分析の前に、予測・ストーリーを作ろう！

データを集めて何に使うの？

世の中には、どんなものでも数値データ化して、真顔で語る人は多い。
ニュースや統計も基本はデータを数値・グラフに落とし込んでいます。

 

「そのデータの意味はわかってる？信頼できる？」

 

と訪ねたくなることありませんか？

 

データの前提条件や背景を理解しないと、導き出したいゴールが見えなくなります。

 

 

例えば、30パーセントという割合をどう捉えるのかを考えてみましょう。

 

30パーセントは、過半数より明らかに少ないので、比較対象次第ですが、最多のシェアではないかもしれません。

 

テレビの視聴率ならば、今の時代、30パーセントを取るのは至難の技。奇跡的なデータとなります。一方、選挙の投票率が30パーセントならば、過去最低と言われてしまう数字データとして扱われます。

 

データに何を期待しているのか、予測を立てて挑まないと、結果に対してコメントができない事態を生みかねません。

 

そもそも、そのデータは何を目的としているのかを忘れてしまうと、こじつけや意味のないデータに成り下がります。

 

データの背景、数字の中身を追えているのか

数字データは分かりやすい反面、その中身を知らなければ、本質を見失います。

 

セブン・イレブンが、１度の気温の変化で、アイスが売れるのか、おでんが売れるのか、を仮説を立てて取り組むのは有名な話です。何度に基準を置くのも大切ですが、前日との気温差、天候、トレンドの動きなど。様々な要因が積み重なって結果に連動します。

 

数字にはバイアスがかかるもの、と控え気味に捉えないと危険です。

 

ビジネス上の前年比、前月比も同様です。単純な数字の伸び率に気をとられているケースが多いのです。比較対象元の数字の背景を理解しきれていないと、現実と数字にブレが生まれます。

 

偶然の産物により、たまたま良い結果が出たなどの事実を正しく理解していないと、データに振り回されて、よくわからない状態に悶々とする羽目に陥るのです。

 

ねつ造されたデータが騒がれるので、信頼性が揺らいでいる

定期的に、大手企業のデータねつ造が騒がれています。安全・安心の基準として設けている数値データを恣意的に加工して公表してしまう。

 

何らかのルールに従うために、実態とは違う数字に加工する行為。完全なる離反行為、いや、犯罪行為とも批判される。

 

データの基準が最適なのかという議論がないままに、なし崩し的に、展開してしまう社会になったことに不安しかない。

 

今、私たちは、公開されている数字やデータを本当に信じていいのだろうか？

 

疑いだせばキリがありませんが、データの先に本質や実態を理解しようという意識が抜けてしまうと、あっさり騙されてしまいます。

 

自分や家族、知人や仲間に不利益が生じないようにすることは当然として、社会全体にとっても不公正で損失を生み出すデータは信頼しきらないという厳しい目が必要です。

 

何でも数値化して見える化したい世の中に、ストーリーを描きましょう

とは言ったものの、データを見ないと判断ができないというのも真理。

 

事前に、何のために、どんなデータを出したいのか、どうなるのかというシュミレーションを図ることを欠かさないようにしましょう。

 

この予測値は外れても構いません。感覚値と批判されても良いのです。データが結果として出てから、右往左往するよりも、格段に素晴らしいアクションになるのです。

 

シュミレーションというと難しいならば、データ結果を予測したストーリーを２つ作りましょう。

 

１つは、期待値を込めたデータ結果であり、その要因の見込みを立てておきます。この通りにいけば、ギャンブルの予想的中並みに嬉しい気持ちになるでしょう。

 

もう1つは、最悪の結果を踏まえた、原因分析です。おそらく、頭の片隅で、気になっていたことを積み上げれば、何点かあるはずです。こちらの結果になっても悲観する必要はありません。事実として受け止めつつ、予測の段階で、次の対応策を箇条書きで構わないのでリストアップしておきましょう。

 

この２つだけでも用意しておけば、結果から動き出すよりも、格段に進歩してくるでしょう。

 

しかも、このデータ処理がAIによりスピードアップすれば、楽になることは増えます。

 

データ分析を語る前に、データ予測（シュミレーションやストーリー）をしましょう。

 

もちろん、データの背景に何があるのか、ちゃんと考える行為を人間としてやりきることが一番大切ですけども。（人間も、ちゃんとディープラーニングしましょう、という意味です）

 

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