大企業が好むデータ思考をどう育てるか

データ思考は単なるデータ分析スキルではなく、データに基づいた思考方法です。この記事では、わかりやすい小さなテストを使用して、データ思考の 4 つの基本原則を、誰でも簡単に学べるように説明します。

データ思考は多くの大企業の面接で重要なポイントであり、多くの企業リーダーが話題にするものでもあります。しかし、データ思考とは何でしょうか? 「考える」という名前が付いているので、コードや公式を機械的に暗唱するのではなく、考え方を指します。

データ思考をテストできる質問が多数あります。

今日は、簡単なトピックを体験していただきます。

データ思考テスト

例えば、ある日、あなたの知人が悲しそうな顔で「株取引で100万負けたんだけど、どうしたらいい？」と尋ねたとします。あなたならどう答えますか？

考える

テスト

1つ

ポイント

ベル

データ思考を第一に

知らせ！ 「損失」はデータ指標ではなく、定性的な説明である

さまざまな株主によると、「損失」が発生する状況は少なくとも 6 つあります。

• ケース1: 良い株を見つけたが、躊躇して買わず、結局100万ドルを失った
• 状況 2: 良い株を買ったので売ります!朝！完了しました！その結果、私は100万元を失いました。
• 状況 3: 良い株を買ったが、高値で売るのを忘れた。今は下落し、100万元を失いました。
• 状況4: 悪い株を買ってしまったが、他の人が儲かっているのに黙っていたため、100万ドルを失った
• 状況5：良い株を買ったが、買った直後に株価が下がり始め、100万元の損失を被った

これがデータ思考の第一のルールです。データを使用して問題を定量化し、説明します。

これは簡単なことのように思えますが、誰もができるわけではありません。

たとえば、この問題に直面したとき、多くの人の最初の反応は次のようになります。

1. どの株を買いましたか？この株が大丈夫かどうか見てみましょう。
2. 手元にいくらお金がありますか？ポジションを増減する余地はありますか？
3. 資産は全部でいくらありますか？ 100 万ドルを失ったら、ズボンを失うことはできますか?

興味深いことに、これらもまた 3 つの典型的な思考パターンです。

• 株式に関する議論は、製品の品質/性能/長所と短所に焦点を当てた典型的な製品マインドセットです。
• ポジションの追加に関する議論は典型的な営業の考え方です。大切なのは実行することです！ドライ！ドライ！
• 運用についての議論は典型的な運用思考です。操作方法を確認して再度試してみましょう。

これら 4 種類の人々を表にまとめると、それぞれ非常に異なる特徴があることがわかります (以下を参照)。

データ思考のルール2

データ思考の 2 番目のルール: データの比較に基づいて判断基準を決定します。たとえば、「株取引で100万元を失いました」。この100万元は「私」にとって何を意味するのでしょうか？状況は様々です: (以下に示す通り)

また、総資産額だけを見るだけでは不十分な場合があります。総資産額の大部分は、すぐに現金化できない不動産、車、定期預金、貴金属などである可能性があるからです。多くの人は手元にそれほど多くの流動資産を持っていません。 100 万を失ったら、生活費をすべて失ってしまうかもしれません。したがって、資産構造も確認する必要があります (以下を参照)。

これは簡単そうに見えますが、実際に実行するのは非常に困難です。

人々は常に本能的に自分自身の状況を考慮し、質問者の状況を無視します。

これがデータ思考の最大の利点です。定量的かつ詳細なデータを通じて、事実に基づいた思考が可能になり、問題に対するより効果的な解決策を見つけることができます。

よく言われるのは、「体型に合わせて服を仕立て、食べるものに合わせて食事をしなさい」ということです。実際、これが意味するところです。

データ思考のルール3

データ思考の 3 番目のルール: データの違いに基づいて解決策を見つける。

たとえば、この人の純損失が 100 万ドルであることが判明した場合、次のように質問することもできます。

• 現在の環境は良くなく、投機する人は誰でも損をするからでしょうか？
• この男は株の取引の仕方を知らないというのは本当ですか？投資の10回中9回は損失になる？
• 1 つのストックにのみロードされますか?まだ復帰のチャンスはあるのでしょうか？

知らせ！データが異なると判断も異なります。

• この男は10回中9回は損をするだろうから、新人である可能性が高いので、今後は雇わないほうがいい
• この選手は今回出場を逃しただけなので、良い成績を残せないかもしれないが、まだ復帰のチャンスはある。

データ思考は100%正しい判断を保証するものではありませんが、高い確率で間違った思考方向を回避することができます。

データ思考のルール4

データ思考の 4 番目のルール: 現実から始まり、現実に向かう。データ思考は「データのみ」ではありません。逆に、データ思考を習得した人は、異常なデータパフォーマンスを通じて、より多くの事実と真実を発見するでしょう。

たとえば、この人は明らかにたくさんのお金を持っていて、ほんの少ししか損していないのに、なぜまだ顔をしかめているのでしょうか?

彼が悲しんでいるのは財産のことではなく、次のようなことである可能性が高いです。

• 自己不信が湧き起こる
• 友人から軽蔑されることを恐れる
• 妻に叱られるのが怖い！

この時点では、数字そのものにこだわらず、すぐに彼とコミュニケーションを取り、より深い問題を掘り下げてください。

つまり、データ思考は「アバタークラフラ」のように唱えるだけで効果を発揮する呪文ではないのです。むしろ、注意深く綿密に調べ、手がかりから一つずつ結論を導き出し、最終的に全体像を組み立てていくのです。

たとえば、一見単純な質問に対する手がかりをすべて整理すると、ロジックは次のようになります。

データ思考を実践するためのヒント

データ思考を鍛える最良の方法は、「Underlying Logic」や「Core Thinking」のような本を読むことではなく、日々の仕事や生活の中で、より多くの質問をして、データを見つけるために一生懸命努力することです。

• データに遭遇したら、さらに質問をします。データはどのように収集されるのでしょうか?収集時間の範囲は何ですか?計算式は？データのソースに関係なく、「私はこのデータを見ていないから間違っていると感じています…」と言う代わりに、
• 大きさ、量、速度、良し悪しなどの判断に直面したときは、もっと頻繁に「指標は何ですか？」と自問してください。基準は何ですか?判断基準を無視して「正しいと思うよ！」と言うのではなく、 /間違っている！
• 意思決定に直面したときは、さらに質問をします。何に基づいて決定を下すのか?結果をどのように測定しますか?どの程度まで達成すべきでしょうか?条件付きデータ サイズが変更された場合、決定は変更されますか? 「私はこの業界に10年いるから、私の言うことは正しいから、このやり方でやってみよう」とだけ言うのではなく、

答えが見つからない場合でも、練習を重ねることで、問題に遭遇したときにデータについて考える良い習慣が身につきます。

意思決定を裏付けるデータがあれば、より良い判断を下すことができます。

もちろん、この記事のクイズはジョークとしてのみ使用できます。