技術系 日記

良い分析者(アナリスト)、悪い分析者の違い

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別に大した理由はないんですけどたまには自分の仕事についてアウトプットしていこうかなという次第。
※あくまで私見です。

分析者(アナリスト)のお仕事

分析者は基本一人で仕事はしません。
意思決定者と呼ばれる人と一緒に仕事をすることになります。

意思決定者から分析の依頼をもらいそれを元に分析者は作業に取り掛かり、結果を意思決定者に返すというのがすっごく簡単な説明となります。
ただし、この中身が非常に重要なところなので良い例、悪い例で説明していきたいと思います。

悪い例

意思決定者「今度、新しく洋服店を開こうと思ってる。そこで人口が多い地域にだそうと思ってるのでA市、B市、C市の人口を調べてくれ」
分析者「わかりました。」
〜数日後〜
分析者「だしました!どうぞ!」
意思決定者「おおーありがとー」

一見、ちゃんと仕事をしているように見えるがこれはそもそも分析者としての仕事をしていないです。

では、良い例ではどうなるか。

良い例

意思決定者「今度、新しく洋服店を開こうと思ってる。そこで人口が多い地域にだそうと思ってるのでA市、B市、C市の人口を調べてくれ」
分析者「わかりました。」
〜数日後〜
分析者「だしました!結論からいうとB市に展開するのがいいと思います。人口はA市が多いですが、実はこの地域は年寄りが多くうちの商品を買ってくれるお客さんは少ないと思われます。B市は人口こそ少ないですが若者が多いです。従って開くならB市のほうが良いと思います。」
意思決定者「おお、ほんまかー。じゃあBにするかー。ありがとー。」

といった形になると思います。

前者は、ただ言われたことをやっただけ。
後者は、意思決定者の目的をしっかり把握し、かつ自社製品の特徴も踏まえた上で最適な報告をしているのがわかります。

もちろん依頼をされたタイミングで人口だけじゃなくて他の変数は考慮するか等の議論をします。
また、本当にこれが実際の仕事であれば、各地域の土地代などの変数も加味して報告することになると思います。
(仮に、売上はたしかに一番高くなりそうだが、場所代がクッソ高いような場所で結局赤字。となってしまっては意味がない)

なお、上で書いたのはデータ分析というプロセスの一部に過ぎません。
実際はこのあと店舗を開いたあとに、実際にどうなったか。などを意思決定者と確認しその上で次はどうするか。を議論し次のアクションに繋げる。といったサイクルを回す仕組み、文化を作るのもアナリストの仕事だと思っています。

アナリストと聞くと思わず、
難しい計算式を使ってなんかすごそうなグラフを出す人。っていう印象があるかもしれませんが、
実はそんなことないんです。(というか僕がそんなに統計はおろか、数学とか全くできないだけなんて言えない)

もちろん時にはそれっぽいこと、ほにゃらら分析とかででた結果を元に報告することはありますが、
大事なのはその場のメンバー全員が理解できるアウトプットなんです。
いきなりアナリストが、「このデータは正規分布に従っているため、t検定を用いた結果うんぬんかんぬん」とかいい出しても意味分かんないですよね。僕もわかんないです。

それよりかは、「平均はこうで、さらに年代別にわけるとこういう結果です。従って〜〜」
という日本語のほうが聞いてる側もなんか安心する気がします。

最後に、最近あった話でこれもアナリストの仕事だなって思ったのが、
例えば美容院を経営しているとして、日々のキャンセル数を表したグラフを見るとどんどんキャンセル数が増えていることがわかりました。

この時、みんなならどうするか考えてみてください。

キャンセルの原因を考えるとかそういうことを思い浮かべた人もいると思います。

しかしこの時、すべきことは、「申込数を調べる」です。

美容院の評判や、店舗の拡大に伴って当然申込数は増えます。
そして申込数(母数)が増えれば当然、キャンセルする人も増えます。
つまりはそういうことだったのです。

なので、キャンセル数が増えてきたという事実を鵜呑みにせず、その背景には何があるのかも考える必要があります。
(そもそも最初からキャンセル率もだしておけよって話なんですけど、なぜかその時率はなかったんですよね・・・wもちろんこれをきっかけにキャンセル率がわかるグラフを作りました)
キャンセル率のグラフを作ることで、
「率は増えてないし、むしろ減ってるじゃん」
という結果を得ることができました。

仮にキャンセル数を増えているという事実を鵜呑みにしていたら、それこそとんでもない労力と無駄な時間、コストがかかっていたと思います。

そういったミスリードを防ぐのも立派なアナリストの仕事なのかなと。

今日はそんな感じです。

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