数字が苦手な人にぴったりの本を見つけました
「それ数字で説明してくれる？」
と言われてパッと答えられるようになる本を見つけました！
タイトルはズバッとそのまま
『それちょっと、数字で説明してくれる?と言われて困らない できる人のデータ・統計術』（柏木吉基作）
データ分析系の書籍を探していました。大体は難しくて睡眠薬代わりになりますが、これはストーリー仕立てになっていて、スイスイ読み進められました。
ただのデータ整理になっていないか？
売上、顧客数、単価などでグラフをつくったら分析した気持ちになる。だが、実際はそれはあくまで今の実情を表したもので、そのデータから何が言えるか？を表したものではない。
顧客数の資料なら、顧客数と顧客平均年齢の推移を組み合わせるなど、2軸に視点を変える。
曖昧さをなくす。
客観的に伝えるためには、曖昧さをなくし正確に伝えることが大切である。ポイントは４つ。
・言葉の定義は明確か？
・データで定量的になっているか？
・比較対象は明確か？
・事実とそれ以外を切り分けているか？
仮設はwhat型とwhy型がある。
仮設を考えていく際に、どこに問題があるのか「比較」するwhat型となぜその減少が起こったのか「原因」を追求するwhy型がある。
▼課題ポイント特定の位置づけ
全体を把握
→ 様々な軸で比較し、課題ポイントを絞り込む（what）
→ 原因を特定する（why）
トレンドを見た上で、スナップショットで見る
比較する際には、偏らないように時間経過に伴ってどのように変化しているのかを見た後に、特定の場所を切り取って考える。また平均だけでなく標準偏差などでデータの偏りを見ることも大切。
（例）売上低下の要因を考える。
そこで、店舗ごとに今年の売上のグラフを作ってみた。
→BC店舗が売上が低く、売上低下の要因に感じる。
しかし、各店舗のトレンド（3年分の売上推移）を出してみると、BC店舗は売上を伸ばしていることが分かる。
→A店舗が売上低下の要因の可能性が高い。
まとめ
この他にもロジックツリーだったり、相関分析だったり、相手に伝わる説明の仕方だったり、図やグラフを使って丁寧に書かれていました。データ分析をイチから理解したい人にも、学び直したい人にもぴったりの内容でした。
とりあえず乗っていた標準偏差の数式（＝STDEV）と相関係数（＝CORREL）は早速使ってみようと思います。（見かけだけデキル人に近づいた気分！）
