こんにちは、堀口です。
数字力を高めることができるセミナーを始めておよそ2年半。個別指導も入れれば、７、8年といったところでしょうか。多くの方にご利用いただいています。利用の理由は様々ではありますが、一つ柱になる理由があります。
それは、統計学やデータ分析を学ぶ前に数字から学ぶ人が増えているということです。
もちろん、多くの人が統計学を学ぶときに数学で挫折する人は結構多いと思いますが、それは数学で挫折しているように見えて、実は数字からわかっていないかもしれません。今回は、数学ではなく、「数」やもっと基本から学んだほうが学びやすくなるという理由を3つご紹介していきたいと思います。
１．統計学のアウトプットは数字で出来ている
まず、統計学には様々な考え方、手法があります。まず最も初歩となるのが、「代表値」を算出することです。各種データに対して、平均、中央値、最頻値といったに対して、代表される値があります。まずはたくさんのデータを見たら、この値を算出するのが基本です。もちろん、最大値、最小値も大切です。
他にも、ばらつき具合を見ていくことが大事です。分散、標準偏差や四分位偏差を求めることもまた一つです。
で、問題はそのあとです。それらを算出したあとどうするのでしょうか。
それらは、その数字を具体的に評価することです。
２．統計学のベースのロジックは引き算と割り算
評価するために何が必要なのでしょうか。
それは、「引き算」と「割り算」です。2つの演算を活用することが大切です。
具体的には、今年の売上と去年の売上を比べるときに、何を使うか。それは、前年売上に対して今年の売上がどのくらい違うのかを調べることです。
その違いは2種類の演算で求めることができます。
・去年に対して100万円売上が上がった！
・去年に対して10％売上が上がった！
それぞれ、引き算と割り算でその差、割合を求め、その数字が何を意味するのかを具体的に解釈していくのが次のステップです。例えば、今年が去年に比べて100万円、10％売上が上がることに対して、それは何を意味するのか。さらに目標値との比較です。目標に対して足りたのか足りなかったのか。それを超えたのか。
「●●を計算したらすべて問題解決というものはデータ分析にはありません。様々な角度から引き算と割り算を行って、その比較を行っていくのです。
あと、入力したデータが合っているかどうか、検算を常に意識することが大切です。出力されたアウトプットに対して、そもそも入力値が合っているか、入れた数式が合っているか、確認せずにそれを正しいものとして出力していた方はぜひ一度確認の習慣もつけていきましょう。
いずれにせよ、多角的に比較を入れながらその数値の意味や有意性について、そして正しさについても調べてていくことが必要です。
３．数字に慣れることが大切
もちろん、数学が元々得意で、数字を普段から見慣れている方であれば、「２」でご紹介した引き算と割り算はごく自然に行っていることでしょう。しかし、慣れない方、データ分析とはほど遠い職種の方、統計学は全く学んだことがない、解析は一切したことがない方からすれば、この引き算と割り算を行うことですら大変で苦痛な方もたくさんお会いいて、実はこの四則演算を先に学ぶことが大切であると痛感しています。
まずは、当たり前のことを認識すること。
・100万円の売り上げが130万円になったら、
その差は＋30万で、割合は＋30％です。
今、たまたま100万円としたのですが、110万円だったらどうするか。いや、5億3000万円だったらどうするのか。 大きい数に対しても見慣れていることも必要でしょう。
まず統計学を学ぶ前に数字や計算規則の「当たり前」をおさえておくことが必要で、そして、その計算に対して、ストレスをかけないくらいの慣れがあるとよいと思います。数字をそもそも普段からあまり見てない方、計算にストレスを感じるくらいデータに対して拒否反応があるくらいだと、そもそもデータ分析を長時間、長期間続けていくのは大変です。数字、じゃなくても数式でも同じです。
まずは、「数字に対する慣れ」をつくっていきましょう。
以上、3つの視点で統計学の前になぜ数字や計算が学ばれるのか記載しました「統計学」は確かに数式の塊で、数式の前に数字から学んでいって、ちゃんとその抵抗感をひとつずつ無くすことが大切でしょう。
最後までお読みいただきありがとうございました。
＜文／堀口智之＞