【読書de言語化】
#データ分析の力因果関係に迫る思考法
#伊藤公一朗

どんなにビッグデータがあっても
それを分析できないと意味がない。
そして、そこにどんな因果関係があるか？
それはデータだけではわからない。

その分析方法も正しいやり方でないと
まったく意味をなさない。

でも、私たちは簡単なデータを見て
すぐに因果関係を結びつけたがる。

その間違いについてと
正しいデータの取り方を伝えている。

🐈🐟🐈🐟🐈

たとえば、結果として何か起きたとき、
原因はなんだったのか？を考える。
成功したのは私のやり方がよかった！
みたいな感じ。

で、次回やったらアレレ？？？
みたいなこともある。

コレはやり方がよかったからではなく、
タイミングや相手がよかったからかも。

因果関係が成立するのは、
再現性のあることが大事で、
いくつもの条件が揃わないとダメな場合、
どれが原因かは定まらない。

つまり、ラッキー✌️だったと言える。
でも、私たちはそのあたりを深掘りせず、
安易な因果関係に飛びつく。

自分に有利な証拠を採用したがる。
コレ、確証バイアスね。

客観的に物事を見る。
バイアスを排除して見る。

ビジネスではめっちゃ大事なこと。
人との関係でもそーか。

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