こんにちは、プロボーラー班、うらたです.
前回の記事では、「ケースから面白い命題・仮説を導出する重要性」について、少し触れましたが、
私たちの班には、もうひとつ大きな課題があります。
私たちの班は、ビジネスモデルの模倣行動について、何らかのデータを用いて、「定量的に実証する」ことで、
既存研究に対して貢献したいという思いを持っていました。
その場合、
「ケース、事象の面白さ」だけでなく、「まとまったデータを取得できるデータソースの有無」が、
研究対象・テーマを決めるにあたり、非常に重要であるのです。
井上先生からは、
“統計をながめて、それで何ができるだろう?と考えるのが
多変量解析(2次資料利用)系のリサーチャーのスタンスです。”
と、データの重要性を教えていただきました。
また、前期にゼミで読んだ、
淺羽茂先生の、『日本企業の競争原理』にある、ソフトドリンク業界を用いた実証分析においても、
まとまったデータソースを用いていたことを思い出しました。
私たちは、小売業界にこだわって、「まとまったデータソース探し」の作業をこれまで怠ってきたことに気付かされました。
これからの2週間は、(1)小売業界のデータ探し、(2)業界にとらわれず、まとまったデータ探し に専念しようと思います。
前回の記事では、「ケースから面白い命題・仮説を導出する重要性」について、少し触れましたが、
私たちの班には、もうひとつ大きな課題があります。
私たちの班は、ビジネスモデルの模倣行動について、何らかのデータを用いて、「定量的に実証する」ことで、
既存研究に対して貢献したいという思いを持っていました。
その場合、
「ケース、事象の面白さ」だけでなく、「まとまったデータを取得できるデータソースの有無」が、
研究対象・テーマを決めるにあたり、非常に重要であるのです。
井上先生からは、
“統計をながめて、それで何ができるだろう?と考えるのが
多変量解析(2次資料利用)系のリサーチャーのスタンスです。”
と、データの重要性を教えていただきました。
また、前期にゼミで読んだ、
淺羽茂先生の、『日本企業の競争原理』にある、ソフトドリンク業界を用いた実証分析においても、
まとまったデータソースを用いていたことを思い出しました。
私たちは、小売業界にこだわって、「まとまったデータソース探し」の作業をこれまで怠ってきたことに気付かされました。
これからの2週間は、(1)小売業界のデータ探し、(2)業界にとらわれず、まとまったデータ探し に専念しようと思います。