- 加工発想と仮説検証が必須
- MECEで網羅的解析を
- 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。
これまで何となく話が伝わらない、仕事がスムーズに進まないといった抽象的なモヤモヤした感覚が、研修を受けることで原因が明確になりました。
原因が明確になることで、対策が具体化され、実践すれば成長すると確信を得るキッカケになったと考えます。
何となく停滞している方、もっとスピードを上げたい方に受講を強くオススメします。