データを使えるようにするためには、優れたデータ解釈プロセスが鍵となります。 正しい結論を導き出し、情報に基づいて行動することを確認することができます。
何はともあれ、現代社会にはデータがあふれている。 データに溺れたり、適切に利用できていない人と、恩恵を受けている人の2つのグループと組織があります。
このブログでは、データ解釈の定義とその主な手順、例について学びます。
データインタープリテーションとは
データ解釈とは、データを検討し、様々な分析的研究方法を用いて適切な結論に到達するプロセスである。データ分析は、研究者が重要な質問に答えるためにデータを分類、操作、要約することを支援する。
について学ぶ： 分析レベル
ビジネス用語では、データの解釈は様々なプロセスの実行である。 このプロセスでは、データを分析・修正し、洞察を得て、新たなパターンや行動を認識します。 これらの結論は、経営者として、すべての事実を把握しながら、数字に基づいた意思決定をするための助けとなります。
データ解釈の重要性
生データは解釈しなければ意味がない。 データの解釈は、企業や人々にとって重要です。 収集されたデータは、情報に基づいた意思決定に役立ちます。
より良い意思決定のために
いかなる判断も、その時点で入手可能な情報に基づいて行われます。 かつて人々は、多くの病気は四体液の一つである血液が悪いために起こると考えていました。 そこで、解決策として、悪縁を断ち切ることにしたのです。 ウイルスや細菌、免疫反応といったものが病気の原因になることがわかり、それに応じた行動をとることができるようになったのです。
それと同じで、データの集め方、理解の仕方をよく知ると、より良い判断ができるようになります。 思い込みで動くのではなく、組織や人生の道筋を自信を持って選択することができるのです。
最も重要なのは、透明性の高いプロセスを踏んで、意思決定時のミスや疲れを減らすことです。
トレンドを見つけ、アクションを起こす
データ解釈のもう一つの実用的な使い方は、トレンドがピークに達する前に先手を打つことです。 業界を研究し、トレンドを見極め、それに大きな賭けをすることで生計を立ててきた人たちがいます。
について学ぶ： アクション・リサーチ
適切なデータ解釈とちょっとした工夫で、トレンドの始まりをキャッチし、ビジネスや自分自身の成長に役立てることができるのです。
リソース配分の改善
最後に紹介するデータ解釈の重要性は、人、道具、お金などをより効率的に使うことができるようになることです。 例えば、強力なデータ解釈によって、ある市場が十分なサービスを受けていないことが分かれば、より精力的にその市場に取り組み、勝利を収めることができるでしょう。
同じように、相性が良いと思っていた市場が実は悪いということもあります。 これは、市場が大きすぎて自社製品では対応できないか、競合他社が多すぎるか、あるいは他の理由が考えられます。
何があっても、必要なリソースをより早く、より良く動かして、より良い結果を得ることができます。
データの解釈にはどのような手順がありますか？
ここでは、データを正しく解釈するためのステップを紹介します。
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データを収集する
データ解釈の最初のステップは、関連するすべてのデータを収集することです。 そのためには、まず棒グラフや円グラフで可視化することができます。 このステップでは、データを正確に、偏りなく分析することを目的としています。 今こそ、自分がどのように調査を行ったかを思い出してください。
ここでは、理解を深めるために2つの質問パターンを紹介します。
- データ収集の過程で発生した不備や変更はありましたか？
- 観測所のメモや指標を保存していますか？
すべてのデータが揃ったら次のステージに進みます。
- 発見を発展させる
これは、あなたの発見を要約したものです。 ここでは、データを徹底的に調べ、傾向やパターン、行動を特定する。 サンプル母集団を使った集団調査の場合、行動パターンを検証するセクションです。 これらの推論を、過去のデータセット、類似のデータセット、または業界における一般的な仮説と比較することができます。 このステップの目的は、結論を出す前に、これらの控除を比較することである。
- 結論を出す
データセットから発見したことを展開した後、発見した傾向をもとに結論を導き出すことができます。 調査結果は、調査のきっかけとなった疑問点を解決するものでなければなりません。 返事がない場合は、その理由を問い合わせることで、さらなる調査や疑問が生まれるかもしれません。
学ぶ 研究プロセスのステップ
- 推奨事項を記載する
この段階で、データの解釈は一段落する。 すべての研究の結論には、推薦文が必要です。 提言は、発見と結論の要約であるため、簡潔であるべきです。 推薦の選択肢は2つだけです。行動指針を推薦するか、追加の調査を提案するかです。
データ解釈例
ここでは、より理解を深めるために、データの解釈の例を2つ紹介します。
例1
例えば、ユーザーが4つの年齢層に分かれるとします。 そのため、企業はどの年齢層が自社のコンテンツや商品を気に入っているのかを知ることができます。 棒グラフや円グラフをもとに、未関与のグループにアプローチするマーケティング戦略や、コアユーザーを増やすためのアウトリーチ戦略を立てることができるのです。
例2
また、データ分析の例として、企業による採用CRMの活用があります。 候補者の検索、進捗の確認、採用プロセス全体の管理などに活用し、ワークフローの自動化を進めています。
結論
全体として、データドリブンな意思決定には、データの解釈が不可欠な要素である。 反復的な解釈プロセスの一部として、定期的に実行する必要があります。 投資家、デベロッパー、販売・買収の専門家は、日常的なデータ解釈から恩恵を受けることができます。 その洞察力をどう生かすかが、ビジネスの成功を左右するのです。
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