はじめに
最近、Excelを使って売上データを分析することを続けています。最初は「グラフを作って終わり」「ピボットテーブルができたらOK」って思っていましたが、だんだんと「それだけじゃもの足りない」って感じるようになりました。
数字を眺めていると、「この変化には何か意味があるんじゃないか」「もっと深く掘り下げたい」という気持ちが自然と出てくるようになったんです。
データは“事実”だけど、“理由”はわからない
たとえば「ノートの売上が先週より3,000円減っている」とデータでわかっても、それが「在庫切れだったから」なのか、「天気が悪かったから」なのか、「店頭に並べていなかった」からなのか、本当の理由はデータだけではわかりません。
数字は「何が起きたか」は教えてくれるけど、「なぜ起きたか」は教えてくれないんです・・・
これはデータ分析を続けていると必ずぶつかる壁だと思います。どれだけ精密にグラフを作っても、どれだけ丁寧に集計しても、「なぜ？」の答えはデータの外にあることが多い。現場の声、タイミング、偶然の出来事。そういったものが絡み合って、数字は動いています。
それでも考える意味
じゃあ、分析って意味ないの？って思うかもしれませんが、私はそうは思いません。
むしろ「考えるきっかけ」を与えてくれるのがデータだと思います。「この売上の変化には何か理由があるんじゃないか？」と気づくことができる。そして、そこから仮説を立てて、「じゃあ次はこうしてみよう」と行動が変わる。
その流れがあるからこそ、分析には意味があると思うんです。
データがなければ、そもそも「変化に気づく」こともできません。何となく「最近調子が悪い気がする」という感覚を、「先月比で15%減っている」という事実に変えてくれる。その「気づきを生み出す力」こそが、データ分析の一番の価値だと感じています。
私がやっていること
いま私は、ChatGPTにデータ分析の問題を出してもらって、それをExcelで解いて、自分なりに考察しています。今後、それをブログにアップしていこうと思っています。
現場のことは知らない。正解があるわけでもない。でも「今の自分の視点で、どこまで考えられるか」を大事にしています。
分析の経験を積み重ねることで、「この変化はこういう背景があるかもしれない」という引き出しが増えていく。そのプロセスを、このブログを通じて一緒に積み上げていけたらと思っています。
正解じゃなくていい。仮説でいい。
「これはこういう理由かもしれない」「実際は現場に聞かないとわからないけど、こう考えられるかも」
そんな”仮説”でいまはいいと思っています。そこに至るまでに、たくさんの数字を見て、考えて、試してみる。そのプロセス自体が、きっと自分の力になると信じています。
仮説は外れることもあります。でも、仮説を立てて検証するという繰り返しの中でこそ、本当の「データを読む力」が育っていくと思うんです。
おわりに
現場を知らない私でも、データから考えることはできる。それはきっと仕事にも、みなさんの役にも立てると思っています。
このブログが、誰かの「考えてみようかな」という一歩のきっかけになれば嬉しいです。データ分析は特別なスキルじゃなくて、「数字を見て、考えて、動く」という習慣の積み重ねだと私は思っています。一緒に、その習慣を育てていきましょう。
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