PDCAで成功する！データ分析による増益の秘訣【ChatGPT統計解析】
データ分析を活用して増益を図るためには、一度の分析では成果は得られない。長期的な分析が必要であり、米アマゾンのような企業はデータを直接利益に結びつけている。しかし、研究的な分析に陥るべきではなく、PDCAサイクルを意識した計画・実施・評価・改善を行うことが重要。統計の専門的な概念は必ずしもビジネスにとって有益ではないため、PDCAサイクルの迅速な回転を妨げないように注意すべき。
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データ分析のPDCA
成果が出るまでデータ分析は投資と考えよう
増益のためにデータ分析をしよう
データ分析は、１度行っただけで成果が出ることはほとんどありません。
データ分析を駆使して成長している企業は、今でこそデータを直接利益につなげることができています。
米アマゾンは年間売り上げの３割である約1.8兆円が、データ分析によるレコメンデーション機能によるものでした。
しかし、これは一朝一夕に成しえたのではなく、長年分析してきた成果の賜物です。
成果が出るまでは、データ分析は投資と考えるべきです。
しかし、だからといって研究的に分析を行うのは避けるべきです。
データ分析には様々な手法があり、研究に陥ってしまうと些細な手法の違いに目がいってしまい、大局的な分析ができなくなってしまいます。
P:計画
D:実施
C:評価
A:改善
を意識して、利益を増やすという大目標を達成できるように分析を進めていきましょう。
なお、統計的仮説検定、P値やベイズ統計など、統計の専門家でも解釈が難しい概念は、利用しないほうがビジネスにとって本質的でない議論が減り、PDCAサイクルが早まります。
そのため、データをビジネスに活用しやすくなります。
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