｢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

時系列データとクロスセクションデータを掛け合わせ、複数の異なる対象を、継続的に観測します。「個別の変化が全体にどう影響したか」を分析する際などに使われます。

（画像：『狙って売上を伸ばすデータ分析の思考法 勝ち続けるための「データ×感性」6ステップ』より）

課題と要素の因果関係を想定

3つの整理方法のどれを用いるかは、1つ前の「仮説」のステップで考える「関係性の想定」によって決まります。これは、簡単に言えば「課題と洗い出した要素との因果関係」を想定しておくこと。

例えば、「この要素は課題に対してポジティブに働いているだろうか、ネガティブだろうか」「その影響は強いだろうか、弱いだろうか」と見立てることです。

時系列で見るべきものをクロスセクションで見てしまう、あるいはその逆といった間違いはあまり起きません。よくあるのは、「パネルデータ」を知らずに、時系列かクロスセクションのどちらかだけで分析しようとしてしまうパターンです。

例えば、「全国で流した広告が、ウェブの売上にどう影響したか」を知りたいとします。しかし、単純に日本全体のデータだけを見ても、都会と地方といった地域ごとの違いが邪魔をして、本当の関係がわかりにくくなってしまいます。

ここで、「関係性の想定」が大切になります。

もし、地域に合わせたやり方を探したいなら、「東京」や「大阪」など、それぞれの地域のデータを時系列で追いかける。そうすれば「東京ではこの広告が効く」といった、その場所だけの答えが見つかります。

一方で、地域ごとの細かい違いはあっても、日本中で共通の法則を見つけたいのであれば、複数の地域のデータを時間で追いかける「パネルデータ」で分析します。