データは何を伝える?
表やグラフを用いてデータを可視化すると、数字そのものだけでは見えなかった切り口が浮かび上がり、新たな示唆を得ることができると感じました。単なる数値比較だけでなく、比率の違いを明確に示すことで、より深い理解につながります。
年齢の背景はどう?
また、年齢などの属性を分解する際は、機械的な年代区分に頼らず、その背景や特性を考慮することが重要だと改めて実感しました。単一の切り口に固執せず、同じ年齢層内でも別の観点から分析する工夫が求められると感じます。
切り口の秘訣は?
切り口を設定する際は、When/Where/Howといった観点を取り入れることで、網羅的かつ多角的な分析が可能になります。たとえ一つの切り口で顕著な特徴が見えたとしても、それだけに満足せず、さらなる検証を重ねることが大切です。
提供方法は適切?
実際に、生命保険のある支払事由発生状況の数値データを、年代別や発生時期といった切り口で分解し、営業現場に提示した経験があります。しかし、この講義を聞いて、その提供方法が目的に十分沿っていたのか、またはもっと細かく分解する余地があったのかと自問する機会となりました。今後は、まず自分なりに目的を明確にした上で、When/Where/Howの観点から再度切り口を検討したいと考えています。
新たな切り口は?
せっかく取得したQ2のデータを活用し、まずはどのような切り口が設定できるのか、単純な年代別ではなく異なる観点からの分解が可能かどうかを試してみようと思います。そして、ある程度データを分解した後は、とにかく可視化に努め、動きながら検証を進めることの重要性を再認識しました。