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ビジネス定量分析（後編）
「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。 前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。 後編となる本コースでは、グラフの見せ方、数字の使い方、そして数値の関係性を見抜く上で必要となる数式化の基本を解説していきます。 物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。 ※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。 「前編」を視聴していない方は、以下より視聴ください。 ・ビジネス定量分析（前編） https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/f64e4ff5/learn/steps/36653 ※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
60人の振り返り
a_7636
人事・労務・法務
GLOBIS学び放題を受講するようになって、AIが今より多くのことができるようになっても自分は仕事を失わないようにするためには？と考えることが増えました。
もしかして、この「因果関係を見出す」というのは、まだまだ人間の仕事なのでは？
A事象⇔B事象の相関関係はAIが膨大なデータから突き止めてくれる。
でも、仮説を立てる、検証する、因果関係を突き止める、更にはその先の打ち手を考えるというのは、まだまだ想像力（創造力？）が必要そう。
…なんて思ってしまいました。合っていますか？
meijyu
クリエイティブ
因果関係には背景の確認が必要。数値的な根拠だけではなく相関、因果の両面からの仮説立案が重要。すべての数値をうのみにしないようにしたいと思う。
ben3369
その他
化学工場の設備課に所属しています。設備老朽化に関連する因子を洗い出し、主原因を特定したいと考えています。
「金属腐食」を促進する環境因子は、温度・湿度・酸素濃度・pHなどさまざまあるが、中には関係性が疑われる因子も挙がっている。
反事実的依存性「AをしないとBにならない」の観点をもって相関性を客観視することで、第三因子や偶然性などを見出すことで、主要因子の絞り込みに寄与したいと考えています。
y-shiraki
販売・サービス・事務
相関関係が強かったら、それが因果関係なのかを確認する。相関関係が強からといって、因果関係があるとは限らない。
絶対の条件になっていたら因果関係が成り立つ。
y_miyashita533
販売・サービス・事務
相関関係と因果関係の違いが理解できた。原因と結果を取り違えないようにする大切さも学べた。
onari
営業
例えば相関関係を調べていても一度因果関係がしっかりあるのかどうか疑ってみる必要がある
kotaro-kariya
営業
日常業務、生活の中で無意識に相関づけることも自身がある。結論づける前に複合的な検証をするように心がけたいと思いました。
meow_t
販売・サービス・事務
相関を見つけたら「因果関係」を見極めるために、共通の原因がないか探ってみることを意識します。手元にある定量データのみで無理やり結論を出そうとし、共通する他の原因がないか第3のデータを抽出する作業をさぼってしまいがちです。
反事実的に因果を考えたときに腑に落ちなければ、まずは目的と手段をはき違えていないか（＝目的と手段が逆になっていないか？）確認し、次に共通の原因を探るだけでだいぶビジネスの視野が広がると思いました。
▼例
学び放題の動画で「Ａ：振り返りを投稿」すると「Ｂ：学びが定着」する
「Ｂ：学びが定着」すると「Ａ：振り返りを投稿」する → ＡとＢは逆にはなっていなさそう
「Ａ：振り返りを投稿」しないと「Ｂ：学びが定着」しない → 反事実的依存性が成立
よって、「Ａ：振り返りの投稿」と「Ｂ：学びの定着」には因果関係がある
もちろん、「Ａ：振り返りを投稿」しないと「Ｃ：成績評価の対象」にならないという第3の因子があることも視野に入れます。
kusanagiayaka
その他
相関と因果は別物であると理解できました。
ただ、ストーリーとして納得できるからといっても、データを見ると偶然という事例もあるので客観的な数値などを用いて検証が必要だと感じました。
shino_mikako
販売・サービス・事務
短絡的に考えず第三因子がないか、偶然の一致ではないかよく考えてみようと思った。
manta369
経営・経営企画
AするとBになるというストーリーに違和感があるかどうかを感じられる感性を磨く事で、よりデータ分析のスキルが向上すると感じた。また、実際に確かめるという検証も必要だと思う。
sbsconts
コンサルタント
相関と因果の関係は非常に難しく、クリティカルシンキングを受講した際に大いに悩んだ項目です。今回、「全くの偶然」という要素もあることは認識に無かったので、受講してよかったと思います。因果はもっと学ばなければならないと感じていますので、新たな受講とともに、既受講講座の定期的な見直しもやっていこうと思います。
eizan_1000
IT・WEB・エンジニア
自分に都合の良い証拠だけを集めて因果関係を説明してしまうかもしれないということを頭の隅に置きたい。
boo10109
メーカー技術・研究・開発
相関が見られる事象に関しは、最初に第三因子がないかを考えることが多いと思うが、その後にまったくの偶然ではとの可能性を考えると思う。
原因と結果が逆の場合の可能せと言うのは、あまり考えたことがなかったので勉強になった。
pom876
人事・労務・法務
提案資料等を作成する際、見た目だけで因果関係を定義付けづに、背景を確認しながら検討していく
70sp1208
その他
顧客で発生した製品の不具合の報告をしたときの事例である。早期の解決を急いでしまったため、原因調査が甘く、憶測で発生原因と再発防止策を報告してしまったことにより、時間が経過し、実は他の原因があったことが多々あった。今回の動画を視聴して、相関と因果の関係の検証は重要であることがわかった。
kaoru_mari
販売・サービス・事務
相関関係と因果関係の違いが理解できた。
ken175
メーカー技術・研究・開発
製品の試験評価では、因子が複雑なモノであればあるほど、相関に対して、無理矢理に理論を当てはめてしまう。
再現評価をすると、別の新たな結果が出て、混乱しがち。
難しいことだが、事象を整理して冷静な判断をすることが重要だと思う
ponde0627
経理・財務
相関あって因果なし
分析をする場合は何かしらのからの関係を見つけ出すことを期待して分析をしていることが多いので、目の前の結果を都合よく解釈したくなる誘惑に常にかられているということを忘れないようにしないとと感じた。
xsk00013
販売・サービス・事務
相関は必ずしも因果を意味しないこと。違和感を感じたら因果関係がないかを確かめ意識することが大事である
yuuki2357
メーカー技術・研究・開発
第三因子を考える，わかりやすいです
hadano-iwao
メーカー技術・研究・開発
相関と因果の関係は、しっかり理解していないと間違いやすいですね。
sty-hero
専門職
資料を鵜呑みしないように心がけ、因果関係が信用できるのか常に考えるように習慣化していきます。
fu-atoreichi-ma
その他
目的と手段の間にある因果関係を抑えること。相関は必ずしも因果を意味しない。AをするとBになるというストーリーに違和感があれば要注意！安易にデータから一つの結論を導かす、別の解があるかもしれない、と視野を拡張して慎重に的確な因果関係を探り出したい。
anripyon
コンサルタント
すごく面白くためになりました。
ソリューションを検討する際に相関らしき事象を発見すると、そこに因果関係を見出したくなりますが
・第3因子の可能性
・偶然出ないかどうか
・因果と結果が逆ではないか
は常に意識したいと思います。
ありがとうございました。
kyo1227
営業
相関と因果の区別をつけるようにする。正しい判断をするためには多くの反対意見を聞くように心がけるべきと考えました。
makotokoma
販売・サービス・事務
気づきをいただきました。
miemie2020
IT・WEB・エンジニア
因果関係を捕まえようと実施しています。
kumarenger
その他
相関関係と因果関係の違い、基本的なことですけど、大事なポイントだと思いました。気を付けて考えていくようにします。
uyuuuy9
その他
たとえ話がわかりやすかったと思います。ただ、こういう事は起こり得る事だと認識して相関と因果を区別してゆければと感じました。
shoushou
コンサルタント
・相関は必ずしも因果を意味しない。
・Aが起こるとBが起こる
→Aが起こらないとBは起こらないと書き換えられる。
上記を忘れないようにする。
チョコレートの売り上げが上がるとノーベル賞受賞者が増えるというのは直感的に因果関係はないと分かったが、このように直感的に分かるようになったら嬉しいなと思った。
tokatiobihiro
マーケティング
乳酸がたまる→疲労
疲労→乳酸がたまる
この考えをベースに参考にする
vegitaberu
人事・労務・法務
自分にとって都合がいい事実を見つけると、どうしてもそれを過大評価いてしまいがちだと思います。
相関と因果関係についても、その一つだと思っています。
判断する前に、いったん立ち止まり、自分の思い込みから離れて、客観視する習慣をつけたいと思いました。
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
相関と因果の区別をつけるようにする。正しい判断をするためには多くの反対意見を聞くようにする。
320d
専門職
風が吹けば桶屋が儲かる
このことわざって、誰が思いついたのかな、
とふと思ってしまいました。
s_atmimi
メーカー技術・研究・開発
単純な相関関係で判断してはいけない。
atuya
その他
相関があっても因果関係はない。相関がある場合は第３因子がある可能性がある。ビールの売上とアイスの売上は相関があるが、因果関係はない。第三因子の気温が高いことがあげられる。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
気を付けます。
見つけると走りたくなるので要注意です。
k_fukushima1971
専門職
因果関係を示された時には、そのまま鵜呑みにせず、その根拠は？反事実的依存性はどうか？の確認をしていく。
kitanohiguma
その他
今まで講義を受けた中でも、とても分かり易い説明でした。難しい内容を説明できてこその対話、学びの基本ですね。感謝です。
kfujimu_0630
マーケティング
因果関係の必要条件に相関関係がありますが、相関関係だけでは十分でないことがよく分かりました。第三因子がないか、A→Bの順番か（逆ではないか）、AとBはともに変化するか？（気温とビール）をしっかり確認します。ありがとうございました。
sin1979
メーカー技術・研究・開発
相関があると、それで結論を出してしまいがちだが、一度考える必要があることを認識した。
kenjishindou
メーカー技術・研究・開発
相関を見つけるとすぐ因果関係があると思うが、理屈に合っているかを常に考える。
shinshin_
その他
まず相関を見つけ、そこから因果関係でないかチェックするという流れを徹底したい。チェック方法は以下3点を学んだ⑴共通の原因(交絡因子)がないか⑵まったくの偶然でないか⑶原因と結果が逆でないか
14001
資材・購買・物流
相関関係と因果関係の違いが理解できた。原因と結果を取り違えないようにする大切さも学べた。
kaihei824
人事・労務・法務
自分が導きたい議論の方向性が頭の中にあったとしても、結論を急がず、安易に相関関係だけで結果を語るようなことは避ける必要があると思いました。
naruto0077
IT・WEB・エンジニア
確かに、ストーリーを展開して違和感を感じたら因果関係ではないかもしれない、という提言は当たっているかも知れないと感じた。ここはデータ分析をする上での肝で、ストーリーの違和感を判断できるのはAIではなく人間しかできないため。やはり分析ツールのみにたよることなく、直感も両方を使って分析を進めていきたい。
maverick8739
マーケティング
わかっていても、ついつい統計からそれを因果関係として見てしまうことがある。AをするとBになる、というストーリーの確認は常に意識していきたい。
fujikawa1060239
資材・購買・物流
当たり前のことだが、意外と陥りやすいと思いました。3つの可能性を確認する。
h_ma
その他
相関と因果について、意識しないうちに思い込んで判断していたことがあるのではないかと気づかされました。
haruyokoi
販売・サービス・事務
因果関係も年月とともに希薄になっている可能性があるので、思い込みで判断を謝らないよう、常識のアップデートが必要だと思った。
koupeiman
IT・WEB・エンジニア
疑似相関を疑うことは、データ分析を行う上で基本的なことだか、ついつい思い込みにより見逃してしまうケースがある。
多重共線性などの誤った結果につながり得るので注意したい。
yamazaki-fumito
営業
相関関係がある事象を、因果関係があると誤って認識してしまう事象には具体的にどういった場合があるのかが気になった。
r_touma
その他
極端な例が分かりやすかったが、実際に身近に起こりそうな考えなので気をつけたい
shun_shun1212
営業
相関関係がある＝因果関係があるとは限らないというのは、一見すれば当たり前のことのように感じるが、ビジネスの世界において忘れてしまうことは多いように感じる。その中でも共通の原因が他にあるというケースが多いのではと感じた。
tomosh
資材・購買・物流
目的と手段の間にある因果関係を押さえることが重要である。相関は必ずしも因果を意味しないということを念頭におき、業務に当たると因果関係が見えてくる。
akinobu-t
建設・土木 関連職
技術系の業務に携わっており、測定値等の相関性の有無については、まず物理的な関係の有無を考えてしまうクセがある。専門分野外の事についてはいったんその拘りを捨てた方が良いかもしれない。ビッグデータから得られる相関関係に物理的な関係が見出せなくても、実はまだ誰も気づいていない因果関係があるのかもしれない。
s___
その他
第3因子を見つけるのは難しいが、まずは第3因子の可能性を意識することを忘れないようにしたい。
hk90103
営業
因果関係とはよく使うキーワードですが、細心の注意を払わないと、見落としがちなポイントが潜んでいることがわかりました。熟考し判断するための早計な決めつけや、ざっくりと進めてしまうと余計な事態になるかもしれないので注意が必要だと学びました。
kondora
営業
相関と因果については、難しい内容でしたので、繰り返しビデオを見て理解を深めます。