川添です。

昨日のBPS基礎コース「統計学」のつづきです。

一番感じたことは、とくにビジネス上で重要な意思決定を迫られる際にいかに合理的な判断をし、リスクを最小限に押さえるかという点において統計学の考え方が非常に役に立つといった点です。

日常の業務を統計化することで今まで見えなかったことも見えてくる、これにより商品開発や新規事業の参入のヒントになったりします。

こう考えると統計学というのは、とても実用的な学問ですね。

▲受講者の皆さんの表情は真剣そのものです



以下は、講義メモの一部です。

■統計学を業務に活かすメリット

≪営業プロセスを統計学を用いて見直す≫

（1）電話…営業トークが悪い？電話回数が少ない？
（2）アポ…訪問先が少ない？
（3）商談…商品が悪い？提案回数が少ない？
（4）契約…見積もりをゴールにしてないか？商品知識が少ない？

⇒仕事を行っている中で曖昧な要素を客観的な事実として表現できる。プロセスごとに統計を取りことで、コンバージョン率を出しどのプロセスに問題があるか把握し改善を施すことができる。

■平均の落とし穴

≪「貯蓄現在高階級別の世帯分布データ」の例≫

・「平均値」＝「一般的な値」と捉えがち、この考え方として「中央値」と「最頻値」がある。
・「中央値」はデータを大きい順に並べた時の中央の値
・「最頻値」とはデータの中で最もたくさんある値（ボリュームゾーン）
・貯蓄額の「平均」は1,722万円であり、一見多いように感じてしまう。このデータの「中央値」は1,008万円であり、「最頻値」にいたっては400万円以下と大幅に下がっている。
・一世帯で数千万以上もの貯蓄をしている人が小数ながらいるため、「平均」の値は高めの数字になる。
・データを代表する値として「平均」ではなく、「中央値」「最頻値」を併せてみていくことが、データを読み取る場合に有効である。

余談ですが、思い起こすと学生のころは「偏差値偏重」時代、「偏差値」で人生が決まるくらいの勢いでした。偏差値の高い学校に行くことが偉いと。

しかし、一流大学に行くことと経済的に成功することはあまり相関しないという統計データがあります。これについては過去のエントリー（橘木俊詔著 『日本のお金持ち研究』のレビュー）を参照されるとよいかと思います。

▲今回の統計学資料とBPS受講者証です


【お知らせ】――――――――――――――――
3/5よりBPSにてe-ラーニングを始めます！
今回は期間限定で「ロジカルシンキング」を配信予定。
くわしくは後日BPS公式WEBサイトにて発表します。
http://www.seminar-info.net/
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