ハロー効果

人やものを評価するとき、目立つ一部の特徴に引きずられて、他の特徴の評価まで歪められる認知バイアス。有名大学の出身者を仕事全般でも優秀だと思い込む、デザインの良い製品を品質も高いと評価するなどが例である。人事評価やアンケートの回答、データの解釈を偏らせる原因となる。

自分の仮説を支持する情報ばかりを集め、反する情報を軽視してしまう認知の偏り。データ分析では都合のよい切り口だけを見る形で表れる。

本来値があるべき箇所が空になっているデータ。除外すると件数が減り、平均値などで補完すると分布が歪むため、発生原因を踏まえて扱いを決める必要がある。

他の値から大きく離れた値。入力ミスの場合もあれば、実際に起きた重要な事象の場合もあるため、機械的に除外せず背景を確認してから判断する。

対象データの中身を統計的に調べ、値の分布、欠損の割合、想定形式との不一致などを把握する作業。品質問題の所在と規模を、改善に着手する前に明らかにする。

蓄積したデータを集計・可視化し、業務上の意思決定を支援するツール。専門家でなくてもダッシュボードやグラフを操作して分析できる点が特徴。

情報システム部門に依頼せず、業務部門の担当者が自らデータを取得して分析する形態。迅速な意思決定につながる一方、データの解釈違いを防ぐルールが必要になる。