「データを前に思考停止する」人が知らない整理術――「集めて満足する」人から「次に活かす」人になるための手法

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「データ」のステップは、「仮説」で洗い出した要素を、分析できる数値に置き換える作業です。

作業としては、「データを収集する」だけ。数字が苦手な方は、「データ」と聞くと少し身構えるかもしれませんが、案外シンプルです。データには、基本的に2種類しかありません。①数値データ、②カテゴリーデータ、です。

①数値データ

その名の通り、量や大きさを数値として示します。「どれくらい多いのか/少ないのか」「平均はどのくらいか」といったように、全体のボリュームを把握したり、比較したりするのに使われます。

▽数値データの例
 ・来店者数:15人
 ・年齢:25歳
 ・気温:28℃
②カテゴリーデータ

対象を種類やグループに分けるためのデータです。「どんな種類か」「どのグループか」といったように、種類ごとに割合や構成比を見るのに使われます。ラベルや名前をつけるようなイメージです。

▽カテゴリーデータの例
 ・性別:「男性」「女性」
 ・アンケートの回答:「満足」「普通」「不満」
 ・購入した商品の種類:「A商品」「B商品」「C商品」

「データの整理方法」は3つ

これら2種類のデータを、分析の目的に合わせて整理します。その整理方法も、基本的には3種類しかありません。①時系列データ、②クロスセクション、③パネルデータ、です。

こちらも簡単に解説しておきましょう。

①時系列データ

対象の時間の変化を観測します。ある対象が、過去から現在にかけてどう推移してきたか、その「傾向」を見つけるために使われます。

▽時系列データの例
 ・売上を「2023年」「2024年」「2025年」と見ていく
 ・来店者数を「1月」「2月」「3月」と見ていく
 ・自社サイトのアクセス数を、毎日見ていく
②クロスセクション

ある時点での、複数の異なる対象を観測します。現時点での、「グループによる違い」を把握するために使われます。

▽クロスセクションの例
 ・2025年10月1日時点での、東京・千葉・埼玉の各支店の売上を比較する
 ・あるアンケートでの、Aさん・Bさん・Cさんの満足度を比べる
 ・あるお店での同様の競合商品、A・B・Cの販売価格を比較する
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