第8章「データの収集：実験・観察・調査」へようこそ。
ここからは、分析の前にある「データの集め方」を学ぶ章です。
第1〜7章は「集まったデータをどう料理するか」を学んできました。
第8章はその前段階、「そもそもデータをどう集めるか」を考えます。
まず立ち止まって考えてみましょう。データ分析は、何のためにやるのでしょう？
計算のため？グラフを作るため？いいえ、それは手段にすぎません。
データ分析の本当の目的は「問題を解決すること」です。
困っていることや知りたいことがあって、その答えを出すためにデータを使います。
さえ「何のためにこのデータを見ているの？」って自問する習慣、すごく大事だよ！
データ分析を、料理にたとえてみましょう。
第1〜7章で学んだのは、包丁の使い方や火加減にあたる「調理技術」です。
でもその前に「何を作るか」「誰のために作るか」を決めなければ料理は始まりません。
第8章は「データという食材を、どう仕入れるか」の話です。
良い料理は良い食材から。同じく、良い分析は良いデータから始まります。
このデータ分析を体系的に進める、世界標準のフレームワークがあります。
それが「PPDACサイクル」。5つの段階の頭文字を取った名前です。
①Problem＝問題の明確化。何を知りたいかをはっきりさせる段階です。
②Plan＝調査の計画。どんなデータを、どう集めるかを設計します。
③Data＝データの収集。実験・観察・調査などで実際に集める段階です。
④Analysis＝分析。第1〜7章で学んだスキルがすべて活きる段階です。
⑤Conclusion＝結論。分析結果から、最初の問題への答えを導きます。
度数分布表もヒストグラムも相関係数も、全部Analysisの段階で使う道具でした。
そして大切なのは、結論が出たら次のサイクルにつなげることです。
「売上下降の主因は平日の来店客数減少」とわかれば、新しい問題が生まれます。
「では平日の来店客数を増やすには？」という問いがまた生まれ、Pに戻ります。
さえPPDACって覚えやすいフレームワーク！でもね、サイクルだから「グルグル回す」のが大切なポイントだよ！
データ分析は1回で終わるものではなく、サイクルとして回し続けるものです。
次回は、このPPDACサイクルの中でも「いちばん難しい段階」を掘り下げます。
