なぜ、「暗黙知」は「仮説検証」より強いのか？
データ分析も同じです。
データを溜めてから分析して仮説を 立てるプロセスではスピードが 遅すぎます。
理屈がはっきりしていなくても、 これまでの経験（手持ちのデータ） から判断する知恵のことを 「暗黙知」と言いますが、 まず暗黙知で判断して動きます。
その行動を追いかけるようにさらに データを溜め、結果を検証して、 そこから次のＰＤＣＡサイクルに つなげていけばいい。
暗黙知は仮説検証より強い。
仮説検証と暗黙知の違いは、 「演繹法」と「帰納法」の違いと 言ってもいい。
演繹法は、まず理論で結果を導き 出して、あとから事実で理屈の正しさ を証明する考え方です。
一方、帰納法は、まず事実を並べて 共通する法則性を見つけ、あとは なぜそうなるのかという理屈づけを します。
仮説検証は演繹法ですが、理屈に こだわるあまり、事実を都合の いいように解釈してしまいがちになる。
つまり思い込みが発生しやすい。
先入観なく素直にデータを見られる から、正しい答えを導けます。
これも仮説検証より暗黙知が すぐれている点です。
データ分析は、いまあるデータで とにかく始めてみることが正しい。
これまで何もデータを取っていなかった 会社でも、決算のために経理が売上や 粗利益などの基幹データを持っています。
まずはそのデータを並べて、何か 読み取れないか考えてください。
「売上が急に増えた月が2回あったけど、 その月はいつもと違うことをしたのか？」 「1店舗あたりの粗利益額が、半年前 から減り始めている。半年前に人事を 変えたせいだろうか？」
こうしてデータと事実を突き合わせて 法則性を導き、そこから検証のプロセス に入ります。
このほうが仮説検証よりずっと早くて 正確です。
参考文献：数字は人格 （小山昇 著 ダイヤモンド社）
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