データ分析しても、有益な意味のあるものを導き出すことはそう簡単なことではありません。データをグラフにしてデータを解釈しやすいようにしても、それらグラフや図表のどんな点に注意すれば良いのか知らない人も多いのではないでしょうか。ただ漠然と作成したグラフを眺めていても何も生み出すことは出来ません。これらデータから価値を読み取るために注目すべき点について今回は書いていきたいと思います。
グラフを見るとき注目すべき点は主に２つあります。「規則性」と「変化」の２つです。この２つをグラフから発見することがまずは大切になります。
■規則性
「規則性」はさらに２つに分類することが出来ます。「変化の規則性」と「関係の規則性」です。
「変化の規則性」とは、時間とともにある特定の指標が変化していく性質のもののことを言います。例えば、「わが社の売上利益率はこの10年間低下傾向にある」や「当社のシェアは近年増加傾向にある」などの「傾向」を示すものです。そして、この「傾向」は基本的に増加傾向か減少傾向のいずれかになります。
棒グラフであれば、グラフの傾きが一定であるという規則性を持つことになります。例えば、右上がりもしくは、右下がりの傾きが一定していて棒の高さがデコボコしていない状態です。この傾向を読み取ることの価値は「この傾向が、この先も続くだろう」と推測することが出来ることです。100％ではないにしても、未来をこれまでより高い確率で示せる可能性があることに大きな価値があります。また、この「傾向」には単純に一直線上の傾向だけではなく、好況と不況を繰り返すパターンや増加率が小さくなっていく（増加率逓減）などのパターンも含まれます。
次に「関係の規則性」は、二つの変数の間の関係性を示すものです。例えば、「家計に占める食費の割合は、所得が増加するにつれて低下する」という類のものです。この場合は、所得という変数が増加すると、食費の割合という変数が低下するという逆「相関」の関係を示しています。グラフでは、縦軸と横軸に二つの変数を置いて、多数のサンプルをプロットしたときに、右上がりもしくは右下がりになるような関係性（＝相関）を示します。
この「相関」を発見することは非常に価値が高いことは簡単に理解できるでしょう。二つの関数に相関関係があるのであれば、そのことへの予想が可能になるし、変数に働きかけることで結果をコントロールすることも可能になるからです。
■変化
次に、グラフから発見すべきもう一つのパターンである「変化」について説明していきます。
「変化」とは、つまり「規則性を破るもの」と解釈することが出来ます。そして、「規則性」がグラフ全体で示されるものであるのに対して、「変化」は、一点によって示されるという意味で大きな違いがあります。
規則性を破る「変化」には、二つのタイプが存在します。「突出値」と「変曲点」の二つです。
「突出値」は、「傾向」を逸脱した事象、すなわち一本の棒や一つの点としてグラフ上に登場します。例えば、「ある一年だけ大幅にっ拡大している」とか「一社だけずば抜けて高い成長率になっている」などの場合です。
もう一つの変化である「変曲点」は、傾向や相関のターニングポイントを示す点のことです。例えば、「ある時期から低落傾向に転じてしまったという点」や「ある規模を超えた途端に生産性が低下し始めた水準」などが「変曲点」です。
これら「突出値」や「変曲点」が意味しているのは、「そこで何かが起きた」ということです。言い換えれば、突出値や変曲点を見つけても分かるのは「そこで何かが起きた」ということであって、原因が発見されたということではありません。しかし、何かが起きた時点を知ることが出来るのは非常に価値の高いことです。どこに問題や改善ポイントがあるのかの大まかな場所を突き止めることが出来るからです。
このように「突出値」や「変曲点」の発見は、その後の工程として「なぜ突出しているのか？」「なぜ変曲しているのか？」を判明させてこそ、有益なメッセージにつながっていくのです。
複雑で大量なデータをグラフ化することによって、傾向や相関という「規則性」と突出値や変曲点という規則性を破る「変化」を容易に発見することが可能になります。そして、グラフが表す「規則性」は「そのものが価値」を持つものであり、「変化」のポイントは「価値のありか」を示してくれるものなのです。
そして、これら「規則性」と「変化」を繋ぎ合わせることで数値に基づいた1つのメッセージが生まれるのです。
参考文献：思考・論理・分析