2008年12月14日

つづき2(学び):初コンサル♪

初コンサル♪及び、つづき:初コンサル♪
の続編です。

前回のエントリー目次に従うと
0.前提
1.結果
2.流れ
3.学び(←ここ)

 一応、断わっておくと、「初コンサル♪」と言いつつも
今回の自分の仕事はコンサルティングと言うより分析なので
そっちに偏った学びになります。

3.学び


自分でも整理しきれてないので、羅列形式。


  • 分析は分析自体よりデータの整理、ゴミ取り等の準備に時間がかかる


  • 本当に意外なことにデータ分析の時間よりも、分析できる状況にするのが大変だった。クロス分析するなら、初めからその分析を前提としてデータが構築されている場合を除き、別々のデータを関連付けなくてはいけない。

       例えば、ある女性服の売上とその服を取り上げたファッション雑誌の合計部数(露出量)の関係を見るならば、服の売上と言うデータとファッション雑誌の部数という別のデータを組み合わせる必要があるわけです。この場合、あるアイテムがどの雑誌に載っていたのかというデータを媒介にして、各アイテムと合計部数を関連付ける作業が出てきます。こう言うデータを関連付けるのが意外にめんどくさい作業のひとつ。
    (ちなみに、この女性服とファッション雑誌での露出量は綺麗に相関が出るそうです)

     あとはデータが増えてくると、不完全なデータとか明らかにおかしいデータも紛れてくるのでそう言ったゴミ取りも時間を食います。
     例えば、アンケートを取ったとして、未記入ばっか、矛盾する回答パターンなどデータとして使えないものが含まれているならば除去する必要がある。

    ⇒簡単な分析でも、準備に時間かかる可能性を考えて計画立てる。
    30分の分析で終わると思っても、そのデータ収集・整理に4時間かかるかもしれない。

  • 意外に企業は頭使ってデータ集めていない


  • 前項に関係するんだが、分析する側として最高なのはその分析を前提としてデータが構築されている場合である。例えば、財務諸表なんかは典型的で、企業分析を前提に綺麗にまとまっているので、収益の分析、財務状況の分析は簡単にできる。
     ただ、実際そんなに恵まれている場合は少ない。自分が経験したひどい例で、初コンサル♪とは違う企業の営業成績と各人の属性のクロス分析(年齢・所属・地域・これまでの経験部署等)がある。この時は、全社員のデータ(関連会社・派遣・パートも含む数万人)と直近3カ年の月次営業成績のデータを渡された。その二つがあれば簡単に関連づけられるはずなんだが、この時は相当苦労した。

     その理由は、全社員の名簿と営業成績のデータが何を考えたのか共通のIDを使ってなかったのだ。その何が問題かと言うと、IDが共通でなければ名前で各人と営業成績を結び付けなくてはいけない。しかし、数万人もいると何十人も同姓同名がいるのである。しかも悪いことに契約社員から正社員に採用されるなど採用区分が変わるとアカウントが代わり、変わった月から同じ名前の違う営業成績のデータが生まれていた。

     その結果、関数だけで関連付けられないデータ数百。同姓同名系のデータは生年月日で判別するのがセオリーだが、営業成績の方には生年月日のデータはなかった。
     仕方ないので、この時は支店を元に目視で関連付けをした。(支店は異動があるので、一人のデータに複数の支店がヒットし、単純に関数でやると取ってこれない)
     営業成績のデータ取るのであれば、全社的にクロス分析やるのは当然なんだから、同姓同名の問題とか簡単に思いつくはずである。現にメールアドレスは同姓同名対策をしていた。営業成績データに共通ID用いるとか、メールアドレスを入れとくとかするだけで、ガクンと分析の作業量減るのであるから、システム開発にgoサインを出す前に5分でいいから考えて欲しかった気がする。
    ⇒他人が作ったデータに期待しすぎない&自分がデータ集める時は使うときのことを最大限考える。

  • 分析してると作業自体が楽しくなる


  •  データが揃って分析できる段になると、分析自体が楽しくて熱中してしまい要らない分析をしてしまいがち。仮説を裏付けるもしくはそれを否定する可能性がある分析のみをやるべき。
     そもそもデータ分析するのはそれが目的ではなく、そこから何らかの示唆を取り出すのが目的である。逆にいえば、何の示唆も生まない分析は意味が全くない。

     ⇒分析を行うときは常に仮説を意識する。

  • ・何でもかんでもexcelでやろうとしてしまう


  • excelで分析できるぐらいだと、関数、マクロ、VBAなどを使っていかに楽に作業しようかと意識して作業するようになっていると思う。その姿勢自体は大変いいんだが、あとから考えるとそれ無理してexcelでやらなくてもいったんcsvで吐き出してからテキストエディッタ使った方が良くね?とかデータ量多すぎor関数使い過ぎで再計算に10分かかるくらいなら素直にアクセス使ったら?とか、今思うとexcelに固執しすぎて逆に生産性落としていたなと思うことがかなりある。
     ちなみにvlookupとか検索系はかなり重い関数です。便利だけど多用しすぎると後で軽く泣けます。

     ⇒視野は広く、あくまで重視は生産性(正確さは前提としても)


    あ、ちなみにエクセルでのデータ分析をしたい方はまず次の本を読むことをお勧めします。
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    ◆関連記事
    初コンサル♪

    つづき:初コンサル♪

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posted by ナオ at 04:01 | Comment(0) | TrackBack(1) | 成長戦略
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