【まとめ】問題解決データ分析

1章

1. 課題見極め

• 1.1 問題解決力
  • 1-1-1. 現状理解
    • 例：売り上げ減少=>昨年費は？過去５年は？どの商品？
  • 1-1-2 原因見極め
    • あらゆる原因を洗い出す
      • 例：ラーメン屋-来客数減、リピーター数減、サービス・品質低下、ニーズの不一致、値上げ
    • 仮説を立てる
      • 例：リピーター数数減は直接の原因ではなく他の原因による現象かも
        • 仮説：品質低下(量を減らした)によりリピーター数は減っているのか？
    • 分析方法決定
      • 例：顧客を年代別・性別でセグメント化し、売り上げを分析してみよう
    • 分析実施(仮説検証)
      • 例：若い世代の男性の来客数が減っている。やはり量に満足してないのかも=>仮説は正しかった！
  • 1-1-3 改善策決定
    • 原因の見極めで改善策が同時に見えてくる場合が多い
      • 例：試しに量を戻し、様子を見ながら値上げを検討して行こう。
  • 1-1-4 改善策実行・PDCA

2. データ分析アプローチ

• 2-1 課題の見極め(目的の明確化)
• 2-2 仮説の洗い出し・絞り込み
  • 例
    • …
• 2-3 分析方法の定義
• 2-4 データの収集
• 2-5 分析

５章　目的に沿ったデータ分析

5-1　事例を通じてデータ分析を身につける

5-2 正しく収益管理をする

5-3 お客様の声->売上増加

5-4 コスト削減しつつ売上をあげる効率的経営

5-5 適切な在庫管理がキャッシュを稼ぐ近道

5-6 新しい事業のネタは常に消費者が持っている

5-7 事業に不可欠なウェブサイトの最適化

データ分析本から使える表現抜粋

⁉️要因をつきとめること(体言止)

• “要員の見極め”

⁉️売上を増加するためにほどこすべき策をつくること(体言止)

• “売上増加施策の構築”

⁉️在庫を適正にすること

• 在庫の適正化

⁉️在庫を適正にするために管理表を作成すること

• 在庫適正にむけた管理表の作成

⁉️顧客を作り出すこと

• 顧客の抽出

⁉️改善点を洗い出すこと

• 改善点の抽出