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自分独自の分析方法と解釈の方法を見つけられるかと言うことをここ数十年やってきたけど、ちょっとは自信がるけど半分以上は使えるかどうかはその時次第みたいな方法を今１０通り弱ほど試している。

もちろんそのうちの何種類かは実際のコンサルティングでも活用しているけど、データ分析なんてデータ分析で出た数式やグラフからどう日本語にするかで大きく解釈の幅が変わる。そこに分析対象の情報を理解できるかどうかも相当大きい。理解してる人が喋ると相手に通じる言葉になるが、理解していないと単なる分析結果を棒読みすることになる。よくデータサイエンティストが名前ばかりで使えないと言うのと同じだ。データ分析結果をどう翻訳できるのかさらにはそこからアクションプランに持っていくことができるかどうかで、これまた全く次元の違う話になる。

平たく言うと統計分析力を熟知しているなんてことは大したことではないと言うのと同じだ。。。。

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データの読めない人はたくさんいる。まあこれはコンサルや研修講師でもいるね。でいいのかとうと、全然話にならん。確かにそれほど努力しないで天性的にデータが読める人もいる。それ以外の人はデータの山をどう分析してどうそれを具体的なアクションプランにするのかということをいろいろ考え多数失敗もしながらもどれくらい努力したかによる。

この時代今までのその業界の論理と言うものをが全く通じないと言うことが表面化した年だった。でもその時に論理の代わりにベースになるのがデータ分析だ。そのデータの分析方法と使い方がわかるコンサルや研修講師はこの時代だから逆に仕事も多数来てるだろうけど、そうでないコンサルや研修講師は結構苦労した年だったと思うね。

データが読めるか読めないかは、自分で継続して諦めないで本当にさまざま手法で分析してみることが最低条件だ。さらに分析をしてもて何種類もの仮説を出して、それをベースにまた分析し直し、それを何回か繰り返してアクションプランを出せるかどうかによる。このサイクルを何千回繰り返すことができるかどうかによるだろうね。できない人はコンサルとか研修講師は諦めた方がいいかもしれないね。だからデータ分析ができる人材が少ないのは仕方がないことだね。