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データで確かめたい仮説を立てる

仮説検証型分析の手順

具体的な仮説を立てることがポイント

仮説検証型分析を行うには、検証するための仮説が必要です。

仮説といっても、難しく考える必要はありません。

日々の業務で感じている疑問が、そのまま仮説になります。

ただ、仮説はなるべく具体的なほうが、データで検証しやすくなります。

例えば、「どんな顧客が会社にとってよいのか」という漠然とした仮説より、「20―30代の若年層では、男女でどちらの売り上げ割合が大きいのか。40―50代の中年層ではどうか。時間帯や曜日ではどうなるか」という具体的な仮説のほうが、仮説を検証するために必要なデータをスムーズに作ることができます。

データは数字としてコンピュータに記録されており、どのデータを分析するのかを明確にしなくてはならないです。

会社にとってよい、という情報は、人間であれば売上高や利益率が高い、ということはわかりますが、コンピュータはわかりません。

また、分析者が業務知識を持っていない場合もわかりません。

そのため、仮説はなるべく具体的にしておきましょう。

分析のための仮説には、具体的な値を設定する。

具体性のない情報はコンピュータが理解できないため、分析が難しい。

同時に、専門知識を持っていない分析者にも伝わらない。