当たらないデータ分析

なるほどセールスエスコートしよう!



当たらないデータ分析

上のイントロ写真をご覧ください。「階段に黄色いTシャツを来たヒト」がいますよね? ”このヒトが何をしているか?”ビックデータがあったとして予測してください。

◆予測は出来ても当たるかと言えば「?」が付きませんか?

その解釈はとっても正しく、そうお考えになるには理由があります。


何故、当たらないか?

「当たる」ではなく「当てはまる」がデータ分析を行った結果だからです。 何に当てはまるかと言うと、仮説として以下に当てはまります。

① 待ち合わせをしている確率70%
② 時間を潰している確率20%
③ 写真を撮ろうと場所を確認している確率5%
④ その他の確率5%

合計100% ←”当たる”解釈の部位

解答を1個に絞ろうとすると一定の確率で必ず外れることになることがお分かりになったと思います。


解答の出し方

まず「比率と確率のススメ」をご覧ください。

比率と確率のススメ

理論とまでは言いませんが理屈と実態調査がセットであることが特徴です。 何故、実態調査を行うかと言うとデータ分析に時間軸(t)の要素を加えるため。 これを私たちは仕事をしている中で「状況変化」と言い、暫し右往左往する原因にもなっています。 そこにこそ分析すべき項目があります。


為替予測がツメ材料

為替予測をデータ分析の研究材料に利用している方は少ないと思われるので、”結論”からお伝えいたします。 ④における時間軸(t)のサンプリング(計測)を多くするほど確率上昇します。

◆ 予測は④における計測がとても大事

① 金融政策、類する業界・業種の活動
② 各国の状況変化
③ 他の金融商材の突発的な現象
④ 雰囲気・空気感・思い込み 等

【追記】
1秒後、1日後、1年後、10年後と考えて見てください。あなたにとってどの時間軸が予測に有利でしょうか? その解答は「短期」ほど有利とお考えになるはずです。そして正解です。 では、その逆で「長期」において有利とするには何が必要でしょう? 直感でお感じになられた事が、あなたにおける正解です。 そして、この話しは「比率と確率のススメ」に回帰します。