数値分解の意義は?


数値を細かく分解・加工することで、見落としがちな示唆を得る可能性があります。また、数値はグラフ化することで、より分かりやすく伝えることができます。分析の際は、「誰が」「いつ」「どのように」という多角的な切り口を用意しておくと効果的です。

分解作業の狙いは?


今回のワークは、与えられた数値をどのように分解するかに焦点を当てました。アンケートの設計・配信・分析といったタスクにおいては、どの切り口でどのような分析を進めるか全体像を押さえつつ、選択肢を適切に分解しておかなければ、いくらデータを集めても活用できないリスクがあります。

仮説検証はどう?


また、新しい発見がなくても、今回の分解作業で得られなかった知見を学びとして前向きに捉えることが大切です。単にアンケートを配信するのではなく、小さな仮説検証を重ねることで、より精度の高い内容にブラッシュアップしていくことが求められます。

生成AIの使い方は?


まず、全体像を明確に定義した上で、生成AIを活用しながらアイデアを整理します。その後、専門知識を有する関係者と確認を行い、情報が重複せず整理されているかをレビューしていきます。

基本属性の整備は?


さらに、顧客の基本属性については、共通の型として整備し、自分だけでなく部署全体で再利用できるように準備を進めています。
※上記の投稿は、受講生より許可を得て掲載しています。

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。
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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。

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Y.E
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 学習習慣が身に付く 仲間と学び合える

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Y.M
20代 男性 一般社員/職員
受講科目
クリティカルシンキング入門
わかりやすい

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