事例：採用面接データの外れ値から見つけた「隠れた人材」
ある企業（うちではありません）で、応募者の適性テスト得点と入社後の評価点を散布図にしたところ、高得点者が必ずしも活躍していないことがわかりました。
逆に、テストは中程度でも入社後に突出した成果を出す「外れ値」人材が複数存在。
共通点を分析すると、特定の面接官が担当した候補者であることがわかり、その面接のとき、評価している点に秘密がありました。実は、家族や仲間に対する感謝の気持ちを持っている人を採用していたのです。
これは、散布図の点が複数人にまたがるケースですね。
さらに自分だけのダッシュボード事例です。
事例：趣味のゴルフのスコアから見つけた「弱点」
私の趣味は、ゴルフです。ゴルフは、最後は数字になるスポーツですので、私は毎回、スコアをつけ、ホールごとのスコアやパット数をエクセルに打ち込み、POWERBIにインポートします。そこから見えてきたのは、スコアとパット数は相関しないということです。え？パットイズマネーじゃないの？と疑問が出てきますが、実際相関はしません。しかし、ここで見つけたのは、パーオンの数とボギーオンからワンパットしたリカバリー数をを足したもの（パーオンが2パットとするとほぼパーの数に近くなります）が、スコアと相関するということです。
そこで、気が付いたのは、ゴルフの練習はアプローチをどれだけワンパット圏内に寄せるかという練習です。
それまでは、ショットの練習がほとんどだったのが、練習の半分以上がアプローチに変わりました。そして、平均スコアも上がっていったのです。
事例：血圧が高い「謎」をあぶりだした
さらにこれは、先にも出した血圧の事例です。血圧と夜間のトイレの回数です。朝起きてから計る血圧の上と下、そして、ちょっと恥ずかしいですが、夜にトイレに行く回数です。私は夜間頻尿です。もちろん0回の時もありますが、多いときは3回です。
そして、こちらもトイレの回数が多いと、血圧が高くなることがわかりました。こちらは相関があるというより、有意に差があるという結果になりました。これも記録を取り、血圧、トイレの回数をダッシュボードにインポートして分析した結果わかったことです。
そして、夕食の後は水分を取らないようにして、血圧を下げたという事例です。
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