現在の仕事で、ある傾向を大量データ（数値）から予測して報告する提案書の作成（手伝い）という業務がある。
興味はあるものの、基礎知識も経験のない仕事。
せっかく経験値として学べる機会なので、図書館で数冊本を借りて読んでいます。
その中の一つが、
ストーリー形式で進みとても読みやすいです。
高校の時に勉強したことがたくさん出てきました。
例えば↓
- ベン図：集合の関係を視覚的にわかりやすく表した図のこと。
- ABテスト：Webページの一部、または全体でAとBの2パターンを用意し、 どちらがより効果的かを実験する手法。
※評価する対象、それ以外も評価する
とか。
➡️ 前提が同じ場合に限る、前提を加味しない「評価」は意味がない。
2. 「予想」と「予測」の違いは？
➡️
予想：想う、勘、ギャンブル
「平均」
「バラツキ（標準偏差）」
平均を基準にした時に、データ全体にどれくらい「バラツキ」があるのかを示す指標。ただし、会社の重要なプロジェクト、緻密な分析を要する仕事には適していない。あくまで「ざっくり感」で
分析をさっと行い、
仮説を立て
日々の仕事を素早くする
ために使用する。
分析で仕事を進めるのではなく、仕事を進めるための分析。
fx: STDEVP 関数
を使用して数値を出力できる。
5. 「相関関係」とは？
一般的に （±）0.7 程度あれば強い相関関係があると考える。
一方の変化（増減）ともう一方の変化（増減）にどのくらい関連があるかを知るもの。
相関係数（統計学の専門分野）：平均値からのバラツキをすべてだし、個数で割り平均を出し、標準偏差をかけたもの。
相関係数は、エクセルの
ｆx: CORREL 関数
で出力できる。
もし相関関係が弱い（0.５）場合は、裏を取ると良い。
例えば、
相関関係を強くしている要素、弱くしている要素があり、
それらが、相関関係を弱くしている。
その強くしているもの、弱くしているものをさらに掘り下げて分析する。
6. あることを提案するための根拠となるデータのプレゼンを短時間で終わらせるコツは？
- 数字やグラフは必要なものだけを見せる
- 順序に気をくばる
細かい数字やグラフから省いた部分のデータを知りたい相手がいる場合も備えて、手元に細かいデータでもっておく。また、細かい数字は求められた時だけ、必要なだけ、後から提示する。
仕事以外のことでも、数字で物事を考えるようにすると
ぼやっとしていたことがすっきりして楽しいです。
エクセルの関数を使って身近なことの相関関係を調べてみようと思います。
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