データアナリストにオススメな分析力を鍛える6冊

悩むトリケラトプス

データアナリストになりたいけど、オススメの本とかある?


この記事では、こんな疑問に答えたい。


私は新卒でコンサルティングファームに入社した後、データアナリストに転職している。その経験をもとに、データアナリストとして働く上で役に立った書籍を紹介していく。

ちなみに私は、ビジネス書を中心に年間150冊ほど本を読んでいるので、ある程度客観的なチョイスが出来ていると信じたい。


分析力を鍛える6冊


先日こんなツイートをした。

データアナリストを目指す人には、是非コンサルが読む系の本を勧めたい。

・イシューからはじめよ
・ロジカル・シンキング
・考える技術・書く技術
・外資系コンサルのスライド作成術

このへん。

統計学・機械学習あたりから学び始めるのは、遠回りだと思う。



この背景にある考えを簡単に説明しておくと、初心者はまず統計学や機械学習のように成果を出すのが難しい領域よりも、思考法やレポーティングのような成果につながりやすいスキルを身に着けるべきだということである。


また、基礎の思考力・プレゼン力が疎かな状態で、機械学習などの高度な分析を行っても、非データ人材と適切なコミュニケーションを取るのは不可能だという理由もある。


したがって、この記事ではデータ分析のハウツー的な話ではなく、土台となる思考法やレポーティングのコツを掴みやすい書籍にフォーカスを絞っている。



私がデータアナリスト初心者にオススメする書籍は以下の6つ。

  1. イシューからはじめよ
  2. ロジカル・シンキング
  3. 考える技術・書く技術
  4. 外資系コンサルのスライド作成術
  5. 仮説思考
  6. 採用基準

順に紹介していく。


イシューからはじめよ

「イシュー」とは、「2つ以上の集団の間で決着のついていない問題」であり「根本に関わる、もしくは白黒がはっきりしていない問題」の両方の条件を満たすもの。あなたが「問題だ」と思っていることは、そのほとんどが、「いま、この局面でケリをつけるべき問題=イシュー」ではない。本当に価値のある仕事をしたいなら、本当に世の中に変化を興したいなら、この「イシュー」を見極めることが最初のステップになる。



1冊目は、私がコンサル、データアナリストを目指すきっかけともなった書籍。書籍の概要文にもある通り、「イシュー」と呼ばれる「いま解くべき問い」と見極めることが最も重要であるという内容が書かれている。


上記のツイートのように、データアナリストとしてイシューの重要性については日常的に感じている。この分析はイマイチだなと思った時は、上記の3つのうちのどれかが微妙であるケースが多い。



この「イシューからはじめよ」では、イシューを立てるところから、答えを検証して、レポーティングするところまでの一連のプロセスを解説してくれている。これ一冊を完璧にマスターするだけで、データアナリストとしての立ち上がりには十分だと言っても過言ではない。

ぜひ、一読をオススメしたい。


ロジカル・シンキング

本書は、コンサルティング会社であるマッキンゼーのエディターとして活動している著者が、「ロジカル・コミュニケーション」の新しい手法について述べたものである。そのポイントは、話の重複や漏れ、ずれをなくす技術である「MECE(ミッシー)」と、話の飛びをなくす技術である「So What?/Why So?」を身につけることである。



2冊目もマッキンゼーの著者が書いた、論理的思考についての書籍である。

「イシューからはじめよ」が分析作業の全体感について書かれたものであったのに対して、「ロジカル・シンキング」は主張の論理をどう構成するかという細部にフォーカスされている。

データアナリストとして働くということは、「ファクト(データ)と論理を上手く構成して問いに答える」ことであると言ってもいい。したがって、論理構造を上手く組み立てられることは、データアナリストとしての根幹に関わるスキルである。


考える技術・書く技術

著者はまず、多くの人がわかりやすい文章を書けないのは、論理構造に問題があるからだ、と指摘する。その上で自らが考案した「ピラミッド原則」と呼ばれる考え方を提示し、物事を上手に論理立てて述べるテクニックを伝授していく。
仕事で報告書や企画書を作成する必要のある人は、本書の内容を実践することで、戦略に基づいた説得が可能になるだろう。読むのに骨が折れるが、その分密度の濃い1冊だ。



3冊目もまた、論理的思考についての本である。内容は上述の「ロジカル・シンキング」と被るところも多いが、この本も長年読まれ続けている名著であるため紹介したい。

先ほどの「ロジカル・シンキング」との違いは、より文章を書くことにフォーカスが置かれている点である。実際に倫理構造を意識して書かれた文章例なども多く登場するため、正解のイメージはつきやすいと思う。


外資系コンサルのスライド作成術

本書では、プロフェッショナル・コンサルティング・ファームで長年、新卒学生・中途採用者を対象に「わかりやすいスライドを作成する技術」のトレーニングを担当してきた著者が、グラフの作り方、チャートの描き方、スライドをシンプルにするためのヒントなどの、プロの世界で確立されたグローバルで通用するスライド作成テクニックを、100点に及ぶ豊富な図解&事例とともに解説します。



4冊目は、データアナリスト業務における「レポート作成」に役立つ一冊である。


データアナリストとして働いている人の多くは、分析結果のレポーティングをPowerPoint等のプレゼンツールで行うことになると思う。

しかし、「レポート作成」のスキルが疎かなままのデータアナリストはとても多い。大学の研究や仕事で、多くの人がスライド作成の経験はあると思うが、わかりやすいスライド作成の技術を体系的に学んだという人は少ないのではないだろうか。

本書は、コンサルティングファームでスライド作成術を教えていた経験もある著者によって書かれており、レポート作成を体系的に学ぶにはうってつけの一冊であると思う。


仮説思考

徹底的に調べてから、答えを出すという仕事のやり方には無理がある。では、どうすればよいのか? 仮説思考を身につければよい。仮説とは、十分な情報がない段階、あるいは、分析が済んでいない段階でもつ、「仮の答え」「仮の結論」である。常に仮の答えをもちなながら、全体像を見据える習慣を仮説思考と呼ぶ。



5冊目は、効率的に分析を行う際に必要となってくる仮説思考についての書籍。


この本は、「時間をかけていろいろ分析したけど、結局言えることは少ないな、、」という問題を抱えたことがある人にオススメの一冊。

分析は仮説を検証する形で行うべきであり、仮説がないまま分析しても非生産的だということがよくわかる。



実際に後輩のデータアナリストと仕事をしていても、「とりあえず集計しました!」という感じで、「それは何のための分析?」と聞くと、考えがまとまっていないことはよくある。

慣れていない人にとっては「決めつけ」のように感じてしまい、仮説を立てるのをためらいがちだ。本書では、決めつけとの違いも説明されているので、ぜひ読んでもらいたい。




採用基準

マッキンゼーと言えば、ずば抜けて優秀な学生の就職先として思い浮かぶだろう。そこでは学歴のみならず、地頭のよさが問われると思われがちで、応募する学生は論理的思考やフェルミ推定など学んで試験に挑もうとする。しかしマッキンゼーの人事採用マネジャーを10年以上務めた著者は、このような見方に対して勘違いだという。
本書では、延べ数千人の学生と面接してきた著者が、本当に優秀な人材の条件を説くとともに、日本社会にいまこそ必要な人材像を明らかにする。



6冊目もまた、マッキンゼー出身の著者が書いた書籍。


この本はこれまでの5冊とは少しちがって、「リーダーシップ」についての書籍である。

悩むトリケラトプス

なぜ、データアナリストにリーダーシップ?


データアナリストという仕事は、語弊を恐れずに言えば「答えのない問いに答えを出す仕事」である。

  • どのセグメントをターゲットにすべきか?
  • どの商品に注力すべきか?
  • この施策はうまくいったか?

などなど、データアナリストに依頼される問いに明確な答えはない。


そのような問いに対しては、ただデータを集計して、ロジカルに答えるだけでは物事は前に進まない。リーダーシップを持って、課題を解決しようというリーダーシップが必要になってくる。

本書では、リーダーとは「決める人」とあり、情報が足りないと言って結論を先延ばしにしていてはいけないと書かれている。これはデータアナリストにも当てはまって、情報が完全に揃うことはほとんどなく、常に不完全な情報から判断する必要がある。

そこで判断を下せるリーダーシップを持っているかが非常に重要となってくる。ぜひ一度本書を読んで、リーダーシップについて学んでみてほしい。


まとめ


以上、データアナリストにオススメの本を6冊紹介した。

  1. イシューからはじめよ
  2. ロジカル・シンキング
  3. 考える技術・書く技術
  4. 外資系コンサルのスライド作成術
  5. 仮説思考
  6. 採用基準



もちろん、これ以外にもSQL・Pythonなどのプログラミングスキルも必要となってくるが、思考力がすべての基礎となると思って、ぜひ今回紹介した本も読んでもらえればと思う。

ではこのへんで。