見た目だけのデータレポートじゃダメ！分析の「死角」を徹底解剖

データ分析って、なんか難しそうって思いますよね？私も最初はそうでした。グラフとか数字とか、もうアレルギー反応が出そうでした（笑）。でも、最近は仕事でちょこちょこ触るようになって、少しずつ面白さが分かってきたんです。

でもね、一つ気づいたことがあるんですよ。それは、見た目がキレイなレポートが、必ずしも良い結果に繋がるとは限らないってこと。

キレイなレポートは、ホントに「使える」の？

例えば、営業会議で「今月の売上、過去最高です！」って、ものすごいグラフ付きのレポートが出てきたとしますよね。パッと見は「やったー！」って盛り上がるんだけど、よくよく中身を見てみると…

• 実は、めっちゃくちゃ値引きしてた
• たまたま大型案件が重なっただけ
• リピーターが減ってることに気づいてない

…みたいなケースって、結構あるあるなんです。つまり、表面的な数字だけ見て、本質を見抜けてないってこと。

私も昔、似たような経験をしたことがあります。あるキャンペーンの成果を報告する時に、会員登録数が大幅に増えたことを大々的にアピールしたんです。でも、そのキャンペーンで獲得した会員は、ほとんどが無料のお試し期間だけ利用して、すぐに退会してしまったんです。結局、売上にはほとんど繋がらず、広告費が無駄になっただけ…というオチでした（苦笑）。

それ以来、私は「見た目の良さ」よりも「中身の濃さ」を重視するようになりました。

データ分析で見落としがちな３つの「死角」

じゃあ、どうすれば「使える」データ分析ができるのか？ 私が考える、データ分析で見落としがちな３つの「死角」をご紹介しますね。

1. 目的を見失ってない？

そもそも、何のためにデータ分析をするのか？ これ、一番大事なことなのに、意外と忘れがちなんです。

ただ単に「レポートを作るのが仕事だから」とか、「上司に言われたから」とか、そういう理由でやってませんか？

例えば、ウェブサイトのアクセス数を分析する時に、「ページビューを増やす」のが目的なのか、「コンバージョン率を上げる」のが目的なのかで、見るべきデータは全然違ってきますよね。

「ページビューを増やす」のが目的なら、人気のあるコンテンツを分析したり、SNSでの拡散状況を調べたりするのが有効かもしれません。でも、「コンバージョン率を上げる」のが目的なら、離脱率の高いページを特定したり、購入までの導線を改善したりする必要があるでしょう。

つまり、目的が曖昧なまま分析を始めると、結局何が分かったのか分からなくなってしまうんです。

2. 先入観にとらわれてない？

データ分析をする時、「こうなるはずだ」っていう先入観を持ってませんか？

例えば、「うちの商品は若い女性に人気があるはずだ」っていう先入観があると、つい若い女性のデータばかり見てしまったり、他の層のデータを軽視してしまったりする可能性があります。

私も、昔そうでした。「うちのサービスは、絶対にこの層に刺さるはず！」って信じて疑わなかったんです。でも、データを見てみたら、全然違う層の人たちが一番使っていた…なんてこともありました。

先入観にとらわれていると、都合の良いデータばかり集めて、都合の悪いデータは見なかったことにする…なんてことも起こりかねません。

3. 「原因」と「結果」を混同してない？

データ分析でよくある間違いの一つに、「相関関係」と「因果関係」を混同するというものがあります。

例えば、「アイスクリームの売上が伸びると、犯罪件数が増える」というデータがあったとします。だからといって、「アイスクリームを食べると犯罪者になる」なんてことは絶対にありえませんよね？（笑）

この場合、アイスクリームの売上と犯罪件数が増えるのは、夏という共通の原因によるものです。

このように、データ同士に相関関係があったとしても、必ずしも因果関係があるとは限らないんです。

原因と結果を混同してしまうと、間違った対策を立ててしまったり、的外れな結論を出してしまったりする可能性があります。

データ分析は「宝探し」！

データ分析って、まるで宝探しのようだと思うんです。広大な海の中から、キラリと光る「お宝」を見つけ出すようなもの。

もちろん、地図（データ）を読み解く力や、羅針盤（分析ツール）を使いこなす技術も必要です。でも、一番大切なのは、「絶対に宝を見つけてやる！」っていう情熱。

そして、「死角」に隠された「お宝」を見つけるためには、常にアンテナを張り巡らせて、固定観念にとらわれず、多角的に物事を考える必要があるんです。

私もまだまだ勉強中の身ですが、皆さんと一緒に、データ分析の「死角」を克服して、「使える」データ分析ができるようになりたいと思っています！

もし、この記事を読んで「なるほど！」って思ったら、ぜひ周りの人にもシェアしてくださいね。そして、あなたのデータ分析の体験談や、失敗談も教えていただけると嬉しいです！