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://hodai.globis.co.jp/courses/f64e4ff5 ※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。
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41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?
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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ayaki
人事・労務・法務
導入から興味を引いた。
焦って答えを出す場面が多いように思う。
きちんと考えようと思った。
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