今回はビジネスの現場でよく活用されるPDCAについてご紹介していきたいと思います!
データ分析をはじめとして、幅広い場面で活用することができる重要な考え方ですので、是非この機会にしっかり身につけましょう!
この記事を読むと分かること
- 「ロジスティック回帰」とはなにか
- 重回帰分析とロジスティック回帰分析の違い
- 特徴や使い方、結果の解釈など
最後まで楽しんで読んでください!
データ分析の流れ
私たちの暮らしは、データ分析により日々改善が図られています。
改善を進めるにあたって重要な考え方がPDCAサイクルです。
PDCAとは、以下の言葉の頭文字を取っています。
- Plan(計画)
- Do(実行)
- Check(評価)
- Action(改善)
言葉だけ聞いてもなかなかイメージがわきにくいかもしれないので、もう少し詳しく説明してみましょう。
たとえば、PDCAのそれぞれについて、以下のように具体的な場面を当てはめてみました。
- (計画)知りたいことは何か?どのようにしてデータを収集するか?
- (実行)計画に基づいて、データ収集を行う
- (評価)データを集計、整理して解釈する
- (改善)評価の結果に基づいて、改善の行動する
これをもっと具体的かつ身近な例で表すとすると、以下の通りになります。
(計画)風邪ひいたかも
(実行)熱を測る
(評価)測った熱をみる
(改善)病院に行こう or コレくらいなら家で療養しよう or 熱はなかったので家で安静にしてれば治るだろう
(計画)熱が下がらない、、、
(実行)もう一度熱を図ろう・・・
こういった具合で改善されるまでPDCAサイクルを回していくことが大切です。
PDCAによる改善例:BMI
最近では、私たちが受ける健康診断のなかでもメタボ健診の項目が設けられるようになりました。
そこで使われる指標がBMIです。
ちなみにBMIは、body mass indexの略語です。
BMIの計算方法は、体重(kg)を身長(m)の二乗で割って算出されます。
BMIが利用されるようになった背景には、アメリカの大規模な疫学調査があります。
2010年に発表された調査で、アメリカの白人男性の死亡リスクをBMIで調べた結果、肥満傾向にある人ほど死亡率が高いということが分かったのです。
その結果、日本でもBMIを使ったメタボ健診を行うようになりました。
このように健康診断の分野でも、データに基づいた改善がなされています。
ちなみに、上記のBMI値が肥満になった私たち自身のPDCAを考えるとすると、
(計画)最近からだが重い、健康診断を受けようか
(実行)健康診断に行く、体重量る
(評価)BMI30なので太っている!
(改善)食べ物に気をつけよう。運動の習慣をつけよう。
といった流れになります。
評価だけ見て止まってしまう人も多いですが、改善までたどり着かなければ痩せることは出来ないので注意しましょう。
国の統計調査もPDCAサイクルで回っている?
そのほかの例だと、国の統計調査でもデータは利用されています。
例えば、少子化対策を例にすると、
(計画)子供の数が減ってきた?
(実行)国勢調査で世帯の調査をする
(評価)調査結果をもとに、地域別や家族形態別に集計、分析を行う
(実行)分析結果をもとに少子化対策を立案する
国勢調査では、個人について、世帯について、男女別、出生年月、世帯主との関係、配偶関係、世帯員の数、住居の種類など、様々な項目について調査が行われます。
私たちの国では、このような国勢調査によって人口推計が行われているのです。
また、国勢調査は、他の統計調査の基礎資料としても利用されます。
実は、この基礎資料は、将来人口の推定や生命保険の保険料計算に使われる生命表などにも活用されているのです。
ビジネスにおけるPDCA
PDCAサイクルは、ビジネスの場でもよく使われます。
例えば、HPの改善を行うとすると、
(計画)HPのアクセス数が伸びない、記事の更新頻度が少ないことが原因か
(実行)これまで月に1回の更新だったのを週1回に増やそう
(評価)アクセス数が増加傾向にある
(改善)更新頻度を週2に増やしてみよう
と言った具合です。
PDCAをサイクルを高速で回していくことで、改善が見込めます。
なにもしないで、アクセス数が伸びないと悩んでいても仕方ないので、とにかく仮説を立てて、実行評価改善までつなげることが大切ですね。
最後に
先述の例の通り、PDCAサイクルは、ビジネスの場でもよく使われます。
とにかくPDCAサイクルをたくさん回して改善回数を増やすことが大切です。
仕事で上手く話が進まないことなどがあれば、このPDCAサイクルを取り入れることで改善されるかもしれませんので、有効なフレームワークの1つとして頭に入れておくとよいでしょう。
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