データ分析による仮説の立て方、検証の仕方とまとめ方

急速な技術の進展や直線的な成長を見込むことが困難な時代、これまでのように過去の成長法則に則った アプローチが有効ではなくなってきました。先の見えづらい現状においては仮説を設定し、その精度を高めることによる施 策展開が重要なアプローチと考えます。仮説と一言でいっても、単なる思い付きでは有効な施策につながりません。事実 に基づいた仮説設定方法を事例や演習を交えて解説してまいります。仮説設定の肝は驚くべき事実の発見とその要因探 索にあります。 　本セミナーでは定量データ分析を用いた仮説設定法を徹底解説していきます。

1. ビジネスに活かす仮説
   1. つかえる仮説と普通の仮説
   2. 不確実性の高い現代にはOODAサイクルが効く
   3. 幸運な偶然「セレンディピティ」と論理的アプローチ
   4. 驚くべき事実を発見し、それを説明する仮説を探索する
      • (演習) 若者の飲酒事情から仮説を設定する
2. 仮説を立てるための情報収集法
   1. 1次データと2次データ
   2. オープンデータを活用する
   3. BtoCに役立つ基本データとBtoBに役立つ基本データ
   4. 価値あるデータを効率的に収集する方法
3. 統計の基本のき
   1. 統計のビジネスへの活用
   2. 平均値に騙されるな～基本統計量
   3. データのバラツキをはかる
      • (演習) ヒストグラムを読み込み集団の特徴を見出す
4. 仮説設定と仮説検証のためのデータ分析法
   1. 仮説設定に役立つ基本3分析法
   2. 比較分析は分析軸の設定が命
   3. 時系列の傾向から法則を探索する
   4. 相関分析で影響を与える変数を探索する
      • (演習) 転勤経験者はビジネススキルが高い?要因分析
5. 仮説設定～検証の具体的ステップ
   1. 初期仮説設定→情報収集→特異点の探索→要因背景の探索
      • (演習) 家電市場のデータ分析を通して仮説を設定する
6. 気づきを与えるグラフ作成
   1. グラフを作って直感を働かせる
   2. こんなグラフは使えない ～適切なグラフ作成の手順
   3. 「仮説設定に役立つ」グラフ作成演習
• 質疑応答