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データ分析と寿司職人の仕事の心得は通じる!? ビッグデータを正しくさばく力をつけるヒント

新刊JP
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 本書から一つ事例を取り上げよう。

 ある会社が、ウェブサイト上で表示するアイスクリームの広告を仕掛けようとしている。これによって、今夏のアイスクリームの売り上げを伸ばす狙いだ。

 担当者となったあなたは、上司から広告を出すと売り上げがどれだけ伸びるのかデータ分析をしてほしいと頼まれた。そこで過去のデータを見てみると、2010年にあるアイスクリームの商品についてウェブ広告を出したことがあった。そして、広告を出さなかった2009年と比較すると、2010年の売り上げは40%上がっていたのだ。

 これだけならば以下のことが言えるかもしれない。

――「広告を出した → 広告の影響で売り上げが40%伸びた」

 しかし果たして本当だろうか? 実はこの因果関係を立証するのは困難だ。その理由は2つある。

(1)他のバイアス(理由)があるかもしれない。

 例えば、2010年は2009年に比べてかなり暑かった。また、リーマン・ショックによって消費の動きが鈍った2009年と比較し、2010年は消費が上向きになった年でもあった。こうしたことも加味しないといけない。

(2)逆の因果関係があるかもしれない

 この場合、「2010年の初期に猛暑の影響でアイスクリームの売り上げが伸びていたから、会社がその売り上げを使ってウェブ広告を始めた」ということである。これが逆の因果関係だ。

 ウェブ広告費とアイスクリームの売り上げは、図表にすれば確かに同じ動きをしていて、どちらも上がっている。しかし、因果関係を示すのは難しく、この場合は「相関関係がある」としか言えないのだ。

■因果関係が本当にあるかどうかを調べるためのいくつかの手法

 『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』はそのために手法を分かりやすく説明した新書であり、とりわけデータ分析に関わるマーケティング担当者にとっては入門書としても読んでおきたい一冊である。

 因果関係があるか否かを調べるにはどうすればいいのか?

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