僕は今の会社に入ってから、ずーっとデータ分析に四苦八苦してた。でも入社10ヶ月が過ぎ、ようやく見え方が変わってきたよ。

僕の得意な分野、そうでない分野

僕はデータを抽出し、そこにマクロを組んで自動更新させて多人数が利用できるといった環境を作るのは得意中の得意。前の会社にいた時からそこで会社に貢献していたし、今の会社でもそのスキルは十分通用することが分かった。

しかしデータの入る枠組みを作るのは得意でも、そのデータの中身を本格的に深く掘り下げるところは今ひとつ上手くなく、前の会社にいる頃から、ついついデータ分析からは足を遠ざけていた。

だがいつまでも逃げ回っているわけにはいかない。今までそうやってデータ分析を避けていたが、転職を機にキチンと向き合わなくてはならなくなったのだ。

僕の気持ちと行動の変化

はじめの頃は周りの同僚がデータの波を華麗に乗りこなしている中、「えっ、今どこの数字見てるの?」みたいなことも多く、アワアワしてた。

その後入社2ヶ月目でのデータのグラフでの可視化、入社5ヶ月目のレポート、入社9ヶ月目の定性的な戦略へのシフト・・・と考え方を変えながらなんとか乗り切ってきたものの、今ここに来て「基本に戻って定量的なデータをしっかり読めるようになりたい」という気持ちが強くなってきた。

そこでまたいつものやり方。必要と思われる内容を延々とやり続けるのである。

具体的には、グラフ等の可視化に一切頼らず、朝から晩までずーっと目の前のモニターに細かい数字の入ったエクセルの表を映し続けて何か変化点がないか、見続けるのである。

僕は「やり続けるということでしか弱点を克服することはできない」と考えているので、こういう強引なやり方しか思い浮かばないが、最終的にはこれが一番の近道だと思ってる。とにかく誰よりもデータを見ていれば、今までと同じように、きっといつか目の前の霧がサッとはれていく経験が出来るはずなのだ。

分析のカンドコロ

分析にあたって、カンドコロが何となく分かってきたからここに書いておこうと思う。

まず、分析には2つのステップがある。

1つ目は数字を大きく広く見ることで、どこに異常値があるかを発見するステップ。ここは全て定量的に判断をする。

2つ目は異常値があると考えられる数値をさらに深堀りし、その原因を理解するステップ。ここは定量的に測れることもあれば、定性的な内容に起因することもある。

この2つのステップを明確に切り分け、ゴチャゴチャに混ぜないことが重要である。

ステップ1:数字の比較

かつては分析をしようとした時にA4の紙に小さい字でタンマリと書かれた数字の山をただ眺めて呆然といた自分がいたけれど、それでは何も起こらないし、それは分析ではない。

それでは分析のファーストステップとは何か。それは『数字の比較』である。

・季節変動が大きい項目であるならば、昨年との比較。

・日次/週次/月次の変動を気にする項目であれば、それぞれ前日/前週/前月との比較。

・製品がカテゴリA,B,C,Dに分かれているとするならば、そのカテゴリごとの全体に対する割合(Mix%)と、そのMix%の日次/週次/月次/年次の変化比較。

・カテゴリAがさらにサブカテゴリa,b,c,dに分かれているとするならば、そのサブカテゴリごとのカテゴリ合計に対する割合(Mix%)と、そのMix%の日次/週次/月次/年次の変化比較。

・日本国内と海外で分ける必要があるなら、それぞれの割合と、国内外の全体に対する割合(Mix%)とその週次/月次/年次の変化比較。

こうしたものを始めは単体で見ているわけだけれども、だんだん組み合わせて見る必要が出てくるし、見たくなってくる。

『カテゴリ別/サブカテゴリ/ブランド別の、国内/海外別の売上のMix%の昨年対比がどう変化してるんだろう』とかね。

それを見るために今までは山のようなエクセルと格闘し、テンパりながら「カテゴリ別はこのエクセル」、「サブカテゴリ別はこっちのエクセル」、「ブランドはこのエクセル」それを国内/海外に分けるにはそれぞれのエクセルファイルを別ファイルにコピーして全部国内/海外に分けて・・・とやってて、終わった時にはPCのデスクトップがエクセルで埋め尽くされている状態に。

元のエクセルもどこにあるか分かんなくなるレベルで、分析うんぬんの前に僕の頭の中がグチャグチャしているのがパソコンにも表れていたわけだね。

だがしかし!僕の得意技は先に書いたようにデータを入れる箱の作成なのだ!

分析過程をグチャグチャながらに何度も経験したことで、どのようなデータが整理されていればいいのかを把握。その上でカテゴリ別/サブカテゴリ別/ブランド別/製品別、国内/海外別などを1つのエクセルにまとめてみられるようなファイルを作成。さらにそのデータが毎週自動で更新されるように設定。

もうこれでカンペキっすわ!怖いもんないっすわ!

いやー、マジでExcel(関数/マクロ)とAccess勉強しといてよかったわ!




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ステップ2:数字の分解

ステップ1で大体この辺の数字の差異が大きいな、ということが分かった段階で、ようやくその理由の深堀りに入る。

例えば販売店A,B,C,DのうちA,Bで全体の下げの80%を占めているというのは定量的。しかしその理由が販売店Aは夏休み期間は休暇を取るので下がっている一方、販売店Bはうちの製品ではなく競合の製品を売ることに決めたという定性的情報があれば、販売店Aの下げは一時的だが、販売店Bの下げは恒久的であると考えられる。

また別途暖かくなれば売上が上がるカテゴリの前年比が下がっていたなら、もしかしたら気温が前年より低かったのかもしれないし、気温関係なく前年にTVで紹介されてめちゃくちゃ売れたために、前年比が下がって見えているだけかもしれない。

また、じゃあこの傾向はうちだけ?他の会社/部署の数字も同じように下がってる?など自分の範囲の外に目を向けてみることもいいかもしれない。

このようにあくまでも定量的な情報の上に定性的な情報を積み上げていくことが、正しい分析であると言えるだろう。

入社当時の僕の分析はここがかなり混ざってしまっていて、レポートも定性的な内容で埋め尽くされていたんだけど、ようやくこのことに気づいて大幅な方向修正をすることで、レポートもだいぶ早く作成出来るようになったし、深堀りもある程度正確になってきたと感じる。

まとめ

出来る人には、「何当たり前のこと言ってんの?」ってことかもしれない。でも、やっぱやってないと出来ないのだ。ようやくこうやって書けるようになったのだ。

このスキルは社会人として自分がやっていることが上手くいっているのかそうでないのかをキチンと知るためにも本当に必要なスキルだと思う。そして、一度しっかりと順を追って分析をするということ学びさえすれば、ちゃんと伸ばせるスキルだと感じる。

でも正直僕は、前職の経験の中ではこのスキルをキチンと育て上げることが出来なかった。

なので、僕はこの記事を主に前職の仲間たちにぜひ読んで欲しい。

そして自分を含め、みんなと一緒に切磋琢磨して、一緒に自分たちの市場価値をもっともっと高めていきたいな。

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