【経営分析】データ分析の力 因果関係に迫る思考法

みなさんこんにちは。今日も読んだ本から気になった点をピックアップしていきます。

データ分析の力 因果関係に迫る思考法
著者：伊藤公一朗

世の中は怪しいデータ分析結果で溢れている

怪しい分析結果に基づく単なる相関関係が「あたかも因果関係のように」主張され、気をつけないと読者も頭の中で因果関係だと理解してしまっていることが多いという点です。

「政府が数億円かけて実施した補助金政策によって、補助金交付後、各地域で消費が増加した。これは、補助金が地域経済を活性化した証である」
→補助金以外にも消費が増加した他の要因があり得る。

なぜ因果関係を見誤ると問題なのか？

もし過去に売り上げが伸びたのが広告の影響ではなく気温や経済活動の変化といった他の影響だった場合、多額の費用を投じて今年度に広告を打っても、売り上げは上がらないことになります。つまり、数千万円の投資が全くの無駄な出費になってしまうのです。

ビジネスの現場にしろ政策決定の過程にしろ、物事を決定する際に鍵となるのは多くの場合「因果関係」であり、相関関係ではないのです。

データ自体に問題がある場所は優れた分析手法でも解決は難しい

「はじめに」で述べたように、データ分析のプロセスは寿司職人の仕事と類似しています。仕入れたネタを調理して、お客さんに差し出すという作業です。ですから、どんなに寿司職人の腕が良くともネタ自体が腐っていては話になりません。もちろん、ダメになっている部位だけを除く、少し古い食材でも耐えうる料理を選択するなどの次善策は取れるわけですが、きちんとした仕上がりにもっていくことは非常に困難です。

同様のことがデータ分析にも言えます。データ自体に問題がある場合は、どのような優れた分析手法を用いても信頼性のある分析結果へと仕上げることは困難です。根本的なデータの問題例として考えられるのは、

①データ測定に問題があり、数値が正しく記録されていない
②観測値に大量の欠損値が見られる
③本来はあらゆる世帯から取得すべきデータが、非常に偏ったサンプルからしかとれていない