#blog2navi()
*数字で経営を見るみたいな話 [#qb367780]

ビックデータ関連が流行って以降、これからはビックデータを使えないと生き残れないとか、データアナリストがもっともセクシーな職業だとか、なんか統計周りの話がにわかに活気ついている。

* 0.1%の違いに一喜一憂する [#ic913092]
しかし、実際の所、経営層が統計やデータ分析しようと考えて、データ分析を始めて見たもの、数値の見方が分からずにいたずらに混乱することが多い。
出てきた数値は誰でも「読める」。しかし、数値の意味や背後にある因果関係を把握するには、訓練が必要だ。

* 可視化は嘘をつく。 [#a131bc42]
たとえば、イベントを２回行って次のような売り上げ結果が出た。イベント１よりイベント２の方が売り上げが上がった。このグラフから、経営者は、「イベント２の方が効果がある」。イベント２の方を何回もやろう。と判断する。

図示すれば以下のようになる。

&ref(./graph01.png,40%);

しかし、もう一つ情報を書き加えれば、イベント２の方がイベント１より効果があったと言えなくなる。

&ref(./graph02.png,40%);

たとえば次のような図だ。つまり、イベント２の開始直後に給料日が重なった。通常、給料日直後は、懐が暖かいので、売り上げが上がる傾向にある。そうすると、確かにイベント２の時期に売り上げが上がったが、それは単に、給料日直後で売り上げが上がったか、イベント２の効果で売り上げが上がったのか判断がつかない。その場合、[[因子分析>http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%A0%E5%AD%90%E5%88%86%E6%9E%90]]を行って、イベント２の時期に売り上げが増加したのは、「&color(red){給料};」の影響が強いのか、「&color(red){イベント２};」の影響が強いのか、分析しなければならない。

RIGHT:Category: [[[統計>日記/Category/統計]]] - 19:14:58
----
RIGHT:&blog2trackback();
#comment(above)
#blog2navi()
トップ   差分 バックアップ リロード   一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS