データ分析での仮説を立てる方法・注意点を徹底解説！
データ分析において仮説を立てることは重要な要件です。この仮説から、データ分析において解決するべき課題を見つけるため、質の良い仮説を立てることで、より良いデータ分析が可能となります。本記事ではデータ分析における仮説の概要と、仮説の立て方や仮説を立てる際のポイントについて解説します。データ分析をこれから行っていく方はぜひ参考にしてください。
データ分析において、仮説を立てることは大切です。データ分析における仮説とは「結果との因果関係は分かっていないものの、課題との因果関係があると考えられるもの」のことです。企業の中にある課題に対して、原因と考えられるものを抽出することで仮説を立てることができます。もちろん、この状態では本当に因果関係があるのかは不明です。データ分析は、あらかじめ立てた仮説を検証するために行うものです。データ分析によって、現状を把握し、事実をもとに仮説の真偽性を確かめます。
データ分析による2つの仮説検証
データ分析で仮説検証を行うにあたって、大きく分けて2つの仮説検証があります。ここでは、この2種類の仮説検証について解説します。
原因発見のための仮説検証
原因発見のための仮説検証とは、ある事象の原因が何かを特定するための仮説検証のことです。コンビニエンスストアであるアイスの売れ行きが急に伸びたことを例にしましょう。この場合、「夏になったから」や「CMの放映数が増えたから」、「キャンペーンを行っているから」などの仮説が立てられます。また、把握できていない別の原因がある可能性もあるでしょう。このような場合にデータ分析を行うことで、それぞれの仮説が正しいのかや、それぞれの仮説がどれくらい事象に影響を与えているのかが検証されます。これを原因発見のための仮説検証といいます。
課題発見のための仮説検証
課題発見のための仮説検証とは、1つの目標や狙いに対する課題を発見するために行う仮説検証のことです。たとえば、あるスイーツの売上を伸ばしたいとします。そのためには「もっと多くの購入者がSNSで拡散してもらう」「広告を出稿し、認知度を上げる」のような施策を行うことで売上が伸びるだろうという仮説が生まれます。これらの仮説を、データを用いて検証していくことを、課題発見のための仮説検証といいます。
データ分析における仮説の立て方
データ分析において、仮説を立てることは必須条件です。しかし、データ分析の経験が無ければ、仮説を立てることは難しく感じられるのではないでしょうか。ここでは、データ分析における仮説の立て方の2つのパターンについて解説します。
アイデア型
アイデア型は目的がまだぼんやりとしていたり、定性的な情報しかない時に使う仮説の立て方です。今起こっている事象を拡張させて、新たなものを作り出すことで得られる利益などについて仮説を立てます。たとえば、とても売れている商品Aがあったとしましょう。そこで「Bとセット売りすればどうなるか」や「値上げをしてみたらどうなるか」を考えます。これらが実際に実行したときの、結果を仮説立てます。
予測型
予測型とは、その名の通り先を予測して、それを仮説とする方法です。ある施策を実行したときに、その結果よりも一つ先を予測し、それを課題として仮説立てます。商品Aに対して「値上げをする」という施策を取ったとします。この際、当然購入数は落ちると考えられ、安い競合に負ける可能性も考えられるでしょう。そこで「商品Aに付加価値を与える必要があるのではないか」という1つの仮説が生まれます。このように、施策を行った先の課題を予測した上で仮説立てる方法もあります。
データ分析の仮説立てにおけるよくあるミス
データ分析の仮説を立てる際のポイント
データ分析における仮説は、立てた上で解決するための課題を絞り込むことが大切です。ここでは、データ分析の仮説を立てる際のポイントについて解説します。
全体を俯瞰して仮説を立てる
全体を俯瞰して、何が最も大きな課題となっているのかという仮説を立てることが重要です。全体を俯瞰せずに、一部を見て仮説を立ててしまうと、会社全体に好影響を与えるデータ分析と、その後の施策の実施が難しくなります。また、全体を俯瞰して課題を捉えましょう。「売上が伸び悩んでいる」という課題があるとします。そこで、営業に関する部分だけを見て、仮説を立ててはいけません。営業の他にも、プロモーションやサービスの質、単価や商品設計など売上に関わるものは実に多様です。全体を俯瞰した上で、網羅的に仮説を立てることが重要になります。
戦略上で起こった問題について仮説を立てる
実施している戦略全体を見渡して仮説を立てましょう。1つの施策を打つことで、想定される結果は実にさまざまです。良い結果に終わると考えることもできれば、悪い結果に終わると考えることもできます。たとえば、企業全体として「販売数が減った」という課題があるとしましょう。しかしこの課題は不十分であり、より細かい課題は「高単価商品のみになったことにより、販売数が減った」だとします。一概に「販売数が減った」という課題に対する仮説を考えるよりも、後者に対して仮説を立てた方がよりよいものになるでしょう。何かを良くしようと思って、実施した戦略の中で起こった問題・課題について仮説を立てることで、より良いデータ分析が可能になります。
リサーチをした上で仮説を立てる
仮説は必ずリサーチを行った上で立てましょう。なぜなら、リサーチをせずに仮説を立てた場合、その仮説の真偽はリサーチを行うことで解決してしまう恐れがあるからです。これは仮説とは言えません。リサーチを行った上で、その数字から導き出される課題についての仮説を立てるようにしましょう。これによって、仮説から得られる課題はより細分化されるため、より精度の高いデータ分析が可能になります。
まとめ
本記事では、データ分析における仮説について解説しました。データ分析は仮説を立てて、それを検証することが重要です。その仮説が曖昧なものだと、データ分析の結果やそれに伴う戦略も曖昧なものとなってしまいます。データ分析を行う際には、本記事を参考に仮説を立てるようにしましょう。
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