さらにアイスについて調べます。
　次は、「スナック菓子消費量」との関係です。「消費者にとってアイスは"お菓子の一部"として認識されているのか、それとも"別カテゴリー"扱いなのか」が分かるかもしれないと考えました。つまり、"お菓子の一部"であれば、お菓子好きはアイスクリームの消費も多いのではないかという仮説です。


　右上にダントツに飛び出た「金沢市」は、他の嗜好食品同様、他の都市を突き放して1位に君臨しているケースが多く、ここでも同じ結果です。他については「気持右肩上がり」傾向（？）があるとも言えますが、皆さんはどう解釈されるでしょうか。

　最後に、ある程度右肩上がりの傾向が読み取れそうな、他の2軸との組み合わせをご紹介します。
　「その他和生菓子消費量」と「プリン」です。

　みなさんは、これらの結果から、アイスクリーム消費量とのつながりストーリーをどのように解釈されるでしょうか。

　ここで紹介した事例は、ネット上の公的機関から得られるデータを活用して、半分遊び要素も含めてカジュアルに行いました。更に広い範囲での政令都市を含めると違った結果になるかもしれません。
　その意味で、分析精度やデータ収集のやり方など改善どころ、工夫どころはまだまだ考えられるでしょう。みなさんであれば、どんなデータでどうやってみるかも是非考えてみてください。

ただし、ここでお伝えしたい大事なポイントは、

（１）仮説を自分で立ててみること
（２）1軸だけで結果を整理するだけでなく、仮説に基づいたもう1軸（2軸目）を加えることで、ストーリーに繋がる結果を導き出せること

です。これらのアプローチは分析手法を知っているか否かとは別次元にあり、考え方を習得し、場数を踏むことでたくさんの情報を引き出せるようになります。

　今回紹介した「仮説の持ち方」や「1軸から2軸へ視点のシフト」といった、仕事でデータ分析を活用するときに常に必要となる考え方や視点を中心に、具体的な分析手法のテクニックまで私の近著『それちょっと、数字で説明してくれる？と言われて困らない　できる人のデータ・統計術』（SBクリエイティブ）に書いてありますので、是非ご覧ください。また、企業向けの研修や、一般実務や課題解決の中でデータを活かせる人材を育成するための実務サポートも行っています。詳しくは、データ＆ストーリーのホームページをご覧ください（http://www.data-story.net）

（了）

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