データ活用と分析の道しるべ

~ 経験や勘だけに頼らず、意思決定までの過程を『伝える』そして共有できるために ~

占いは統計学かは知らないけども-1/3

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。

さて今日のテーマは、「占いが統計学か」。

この答えは、わたくしは知りません。
占いというのがどのようにでき上っているのかを、わたくしは知らないからです。
しかし占いが統計学かどうかを判断する術は明らかです。


結論から言うと裏側に、統計学のルールでデータの分析をした結果(論文など)が存在しているかどうか

で判断します。
これが無ければ「占いは統計学だ」というのは誤りだと断言しなくてはなりません。


「いやいや、占い師の先生(大師匠)がたくさんの人達を鑑定して、その中で得られた経験則や規則性が基になってるんだから、統計に基づいてるんじゃないの?」

「占いは統計学だ」に賛成する方、また占いを評価している方などからは、このような反論が出てくるかもしれません。

しかし「統計学だ」と豪語するからには、統計学のルールに沿って分析が行われていること、そして分析できる形のデータが存在していることが必要です。
これがなければ、統計学だとは絶対に言ってはなりません。

数学的には、説明するための式などのモノのことを、モデルと呼んでいます。
統計学を使っているなら統計モデルと呼びます。
このとき、統計モデルが占いの基になっていれば、「占いは統計学だ」と言っても良いのです。


次回2回目の記事では、説明する例について解説します。
そしてその次3回目の記事では、情報への正しい接し方の例について触れてみます。
ご期待ください。

 

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【大人が覚えたい「割合」と「確率」の区別】

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。


「アンタ!ミュージシャンで有名になりたいだなんて、そんなんで有名になってるのは、ほんの一握りだよ!」

大人が子どもたちにする良くある会話じゃないかと思います。

例えば(稼ぎの大きさは別として)ミュージシャンになった人が1万人いて、そのうちの1人が大スターになった場合は、「1万分の1」という数で表わすことができます。

これは「ミュージシャンになった人」のうち「大スターになった人の『割合』」です。

しかし「ミュージシャンで大スターになれる『確率』」は1万分の1ではありません。

本人の実力や意識、運などによって、確率は大きくも小さくもなるでしょう。


なお箱の中に10個のボールがあり、1個だけ「アタリ」のボールがあるとき、「アタリ」のボールが含まれる『割合』も、「アタリ」を引く確率も10分の1で間違いはありません。

なお箱の中からボールを1個取って、取ったボールは毎回箱に戻すとき、この10分の1は、「10回ボールを引けば必ず1個はアタリが出る」とは限りません。

ただ1万回や10万回やれば、アタリのボールが出る割合は10分の1に近づきます。

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町内会と文書作成と企業の生産性と-3/3

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。

この特集では、

①文書作成
②作表やデータ活用

2つの切り口があり、今回は②の「作表やデータ活用」について採り上げます。

これまで2回にわたって「①文書作成」について触れました。

町内会と文書作成と企業の生産性と-1/3

町内会と文書作成と企業の生産性と-2/3


例えば次のような例を考えてみます。

どこで2年間の累積高 ~ 現行の方法と改善後の方法との比較「新しい方法を導入しましょう」
「そうすると、これだけ効果がありますよ」
という流れなのですが、2枚のグラフをご覧ください。

上の棒グラフは実際にある資料で目にしたものです。
ある設備を現行のまま使い続ける場合と、交換する場合とで、向こう2年間の費用について、比較を示すために作成されたものです。

棒グラフで示されていたのですが、これは「改善すると2年後は確かにコストは抑さえられるねぇ」ということまではわかります。

しかしこの棒グラフには、主に次の2つの問題があります。

  1. 縦軸の起点が0になっていないため、実際よりも差が大きく見えてしまう
  2. 本当に伝えたいことは何かが見えてこない

グラフには、必ず「ここで何を伝えたいのか」が込められていることが大切です。

そこで2番目の折れ線グラフを使ってみましょう。

いつの時点で現行と改善後とでは、いつ交差するのか、そして差額はいくらかが、1枚のグラフで表わすことが可能です。

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町内会と文書作成と企業の生産性と-2/3

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。

この特集では、

①文書作成
②作表やデータ活用

2つの切り口があり、今回は①の「文書作成」の後半。

前回の記事では、文書作成の中で、「伝えてくれるだろう」というキーワードを使いました。

この表現は、もし今回触れるキーワード

既に理解してくれているだろう
という考え方に基づいていたとしたら、生産性に関わると感じています。

相手の理解度を想定した周知・展開が大事でしょう。

発信者が考える「これだけ理解されているだろう」というレベルと、受信した側の理解度とが合っていないことで、次の問題が起こることが気になります。

それは……

  1. 受信側のモチベーションが低下してしまう
  2. 再度周知する必要がある
  3. 誤った理解に基づいてその後の工程が進んでしまう

余計な心配であれば良いのに、と思うのです。

次の記事では、作表やデータ活用について採り上げます。

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町内会と文書作成と企業の生産性と-1/3

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。

町内会のとある会合に出席しました。

このことから
①文書作成
②作表やデータ活用
この2つについて触れてゆきます。

文書作成のうち前編と後編に分けてみます。

会合では、各世帯に配布する用紙と共に説明用の資料が配布されました。
各世帯に配布する書類には、必要事項を記入して回収するものが含まれています。

このとき、提出期限について、会合出席者向けの資料や口頭では説明がありました。
しかし各世帯に配布する案内の書類には、記載がありませんでした。

これによって、会合に集まった人たちは、各世帯に提出期限については、別途説明が必要になります。
つまり組織全体で言えば、工数が圧倒的に増えたのです。

日本で企業の生産性の低さについて見聞きしたことはありませんか?

この提出期限の1つでも、全体の工数を意識して文書作成をしているかどうかで、変わってきます。

「会合に出席した人が個別に(何らかの方法で)伝えてくれるだろう」という意識でいないかどうかも、生産性に影響するポイントではないかと想像しました。

さて、次回は文書作成の後編。
これは文書作成そのものというよりも、周知展開する場合の考え方につながる部分です。

今回は「~伝えてくれるだろう」という言葉を出しましたが、次回は「~既に理解してくれているだろう」という言葉を使ってみます。

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