｢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

このように、パネルデータ分析では共通のルールを見つけることができるので、多くの人が使いたいと考えます。しかし、「必要なデータが足りない」「分析のやり方が難しすぎる」といった理由から、実際には思い通りにいかないことがよくあります。

そこで「いまあるデータでできる一番いいやり方で分析を進めよう」と判断することもあります。立ち止まるよりも、やれるところから突破口を見つけていくことが重要です。

データ収集は重要度と難易度で判断

データ収集とは「分析で得たい示唆と工数をバランスさせる」ステップだといえます。

6ステップの中で最も時間がかかる工程であり、周囲の人にも動いてもらう必要があります。やろうと思えば、このステップに2年でも3年でもかけることさえできてしまいます。

もちろん、時間をかけてさまざまなデータを集めることで、より深い示唆が得られる可能性はあります。しかし、最初のサイクルでそれをやってしまうと、プロジェクトは進みません。完璧を目指して時間をかけすぎるのではなく、現実的な落としどころを見つけることが重要です。

データ収集にどれだけ時間をかけるかの基準としては、「いつまでに結果が求められるのか」から逆算するのが実践的です。

設定された課題によって、「分析」に必要な期間は大きく変わるので、一概には言えませんが、実務においては、分析に着手してから最初の結果を出すまで、1カ月以内を要求されることが多いでしょう。

そこから分析以降にかかる時間を見積もることで、データ収集に必要な時間を逆算できます。

限られた時間の中で、どんなデータを収集すればいいのか。一般的にデータ分析では、下記の図（図表3）のように「データの重要度」と「データ準備の難易度」の2つの軸で判断します。

（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）

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【データの重要度とデータ準備の難易度】