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  1. 加工発想と仮説検証が必須
  2. MECEで網羅的解析を
  3. 報告に自発的工夫が光る

データ分析の意義は?


データを分析する際には、元のデータをさらに加工できないかを常に考えながら進めることが大切だと実感しました。また、分析が進むにつれて様々な仮説が立てられるため、その仮説をどのように検証するかを考えるプロセスも重要だと感じています。

検証で何を得た?


仮説と検証を繰り返すことで、新たなインサイトを発見できることが分かりました。

MECEの活かし方は?


また、データを分けるときには、MECEの考え方を取り入れることで、効率的なデータの分解と分析が可能になると学びました。今日からは、「モレなくダブりなく」の精神を意識したデータの分け方を実践していこうと思います。

報告で工夫する?


社内の業務データをまとめて報告する機会があった際には、これまでのフォーマットに従った報告だけでなく、自分から先んじてデータを加工し、新たな気づきを得る試みを行いたいと考えています。

全体像の捉え方は?


今後は、業務データを扱う際に、全体像を意識しながらMECEの視点を取り入れて課題に取り組むとともに、単一の切り口にとどまらず、層別の変数やプロセスごとに異なる切り口で全体を見渡す意識を持って取り組むようにしていきます。
※上記の投稿は、受講生より許可を得て掲載しています。
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ナノ単科とは?

実践につながる基礎スキルを習得するカリキュラム
グロービス経営大学院 単科生制度の、さらにライトなプログラムが登場。
1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。

ナノ単科受講生の声

この記事と同じ科目を受講したナノ単科受講生のリアルな感想をご紹介します。
avatar
H.I
40代 男性
受講科目
クリティカルシンキング入門
仲間と学び合える

本を読んでいてわかったつもりになったことが、アウトプットの場でさまざまな参加者の方と話す機会があることで独学以上の知識の高まりを感じました。

コンパクトにまとまったなかで、個人的には想像以上の広い範囲の学びを得ることができ、感謝です。

avatar
Y.H
40代 男性
受講科目
クリティカルシンキング入門
実践につながる わかりやすい 学習習慣が身に付く

MBA学習の一端が経験できる。
正解のない問いに限られた情報の中で、最適解を導くための思考力と
意思決定する力はAIが出てきた今だからこそ、最も必要なスキルの入門編。

avatar
K.T
50代 男性
受講科目
クリティカルシンキング入門
実践につながる

🔳業務に直結する本質的な問い
⚡︎自分の思考の癖に気づく
⚡︎参加者から気付きをいただく
⚡︎出来なかったことを、基本に忠実に繰り返す。業務で活用する そして浸透度合いを確認する
⚡︎ビジネスライティング 図表の見せ方 普段使い方以外で課題が、明瞭となる。
⚡︎6週間後、身についた事柄から、自信となり、確信に変わっていく。

大きな成長と更なる学びでアップデートさせていきたいと実感できています。
みなさまありがとうございました。

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