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  1. 無意識業務の名称認識が大事
  2. 効果的分析手法追求の意識重視
  3. 課題掘り下げ議論で成長志向

無意識の業務は何?


学習を進める中で、普段業務で無意識に行っているプロセスに正式な名称があることに気づかされました。例えば、説明時に「ロジックツリーが…」と話すと説得力が増すため、今後はこの知識をさらに活用していきたいと思います。

効果的な分析って何?


また、上期の離職者分析では、残業時間のデータを検証し、残業時間と離職の因果関係がないことを確認しました。今回の課題の最後で何を分析すれば効果があるかを考えたように、実務においても常に効果的な分析手法を模索していく姿勢を持ちたいと考えています。今後も学びを業務に積極的に取り入れていく所存です。

課題を深めるには?


一方で、クラスの課題として取り組んだ分析内容については、詳細を具体化することができませんでした。今後、どのようにドリルダウンして効果的に具現化できるか、皆さんと議論できればと思います。
※上記の投稿は、受講生より許可を得て掲載しています。

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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。
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R.M
20代 女性 一般社員/職員
受講科目
データ・アナリティクス入門
実践につながる 学習習慣が身に付く 仲間と学び合える

総合演習でデータ加工を実践できると思ったのですが、筆記のみだったので、今までの学びが身についたか試せなかったのは少し残念です。
ポータルの話でいうと、一度見た動画を早送り・巻き戻しできないのは不便でした。

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A.S
30代 女性
受講科目
データ・アナリティクス入門

良かった点
データ分析の前提の考え方、意識すべきことが体系的に学べた。
違う業種の人の意見が聞けたのも貴重な機会だったと思う。

気になる点
口コミ通りといえばそうだが、想像していたよりも実践的なことは割と少なかった印象がある。
アプリやページの不調があったのが気になった。
また、グループワークはテーマによってグダグダ感が出てしまった時があった。

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Y.M
30代 女性
受講科目
データ・アナリティクス入門
実践につながる わかりやすい モチベーションが上がる

大変有意義な1.5ヶ月でした。データ分析を学びたい!と飛びつきましたが、課題解決スキルが根本的に重要であり、その中でデータ分析がどう活かされるか?の流れを実践とともに学びました。
育児と仕事との学びの両立に苦戦しましたが、なんとか食らいついてよかったです!ありがとうございました。

「データ・アナリティクス入門」を受講した方の学び

データ・アナリティクス入門

ギャップを埋める数字の魔法

何が問題なの? 問題解決に取り組む際、まずは「何が問題か」「どこで問題が発生しているか」「なぜその問題が生じたのか」といった基本的なステップを意識することの大切さを実感しました。特に、課題と目指す姿とのギャップを数値で示すことで、頭の中で漠然と把握しているだけでなく、実際にどれほどの差があるかを具体的に明らかにできる点に強く共感しています。この手法は、他者に説明する際にも説得力があり、問題の重要性を再確認する良い手段だと感じました。また、従来の「あるべき姿」と現状のギャップだけでなく、未来の「ありたい姿」との比較にも目を向け、より具体的な分析とアクションに結び付けていきたいと思います。 分析の新たな視点は? 日々のビジネス分析においては、客数や単価のどちらに課題が潜んでいるのかを正確に把握することが重要です。これまで、パターン化された切り口での分析に偏りがあったため、異なる視点からの分析の必要性を感じるようになりました。また、分析手法としては、層別分解や変数分解を意識したMECEの考え方を活用し、情報の抜けや重複がないかを継続的に確認することが不可欠です。今後は、定性・定量の両面から「あるべき姿」を具体的に数値化し、現状とのギャップを明確にすることで、より効果的な課題解決に取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

数値で読み解く問題解決の道

本当の問題は何? 問題が生じると、すぐに解決策を講じたくなるものですが、まず「何が問題なのか」や「その原因はどこにあるのか」を明確にすることが重要です。何気なく動き出すと、的外れで効果のない対策に陥る恐れがあるため、「what」「where」「why」「how」の順に問題解決のステップを踏むべきだと感じました。 ギャップはどこにある? また、問題を特定する際には、望ましい状態(あるべき姿)と現状とのギャップに着目することがカギだと学びました。さまざまな数字に着目することで、そのギャップを具体的に把握できることも実感しています。 理想は本当に正しい? さらに、自身の業務を振り返ったとき、まず「あるべき姿」が明確に設定されているかどうかに疑問を感じる場面があると気づきました。ギャップの検証が可能な状態で理想の状態を決め、その認識を他者と共有しなければ、正確な問題解決は実現しにくいと思います。 今後の対策は? 今後は、この点を意識して取り組むことで、より効果的な問題解決に結びつけていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ロジックの先に見えた未来

MECEの意義は? 問題解決の過程でロジックツリーを活用する中、MECEの考え方が重要だと改めて実感しました。MECEとは、ある事象を「モレなくダブリなく」整理する手法ですが、その「モレなくダブリなく」を必ずしも厳密に適用するのではなく、切り口の感度を重視することが肝要だと感じました。 分類の工夫は? また、分類の際に「その他」を使う場合や、意味のある切り分け方のポイントについても再確認できました。こうした知見を基に、今後も状況に応じた最適なロジックツリーの構築に努めたいと思います。 ギャップ解消の策は? さらに、業務では常に計画とのギャップに注目し、数字や傾向を正確に掴む必要があります。現状の進め方が本当に正しいのか、ありたい姿に対して適切かどうかを再検証し、長期的な視野に立ってデータを分析しながら、ギャップ解消に向けたアクションにつなげていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

問題本質に迫るMECE活用術

MECEの考え方は? 今回の学びでは、もれなくダブりなく(MECE)の考え方について理解が深まりました。適切な分類分けは結果を導くために重要ですが、目的は分類そのものではなく、問題の本質に迫ることである点を再認識しました。 分解手法の意義は? また、MECEの分解手法として、層別分解と変数分解という二つの切り口を学びました。さまざまな分解パターンを把握しておくことで、より多角的に問題を分析し、核心に近づくことができると感じました。 ロジックの使い方は? さらに、ロジックツリーはFMEAやFTAと同様の手法であると理解しました。とくに「営業利益を上げるためには?」という課題に対して、具体的な行動計画として落とし込む際に役立つと感じました。 プロジェクトで何を? 各プロジェクトで同じ課題か異なる課題かを明確にするために、ロジックツリーを用いて自分なりに書き出してみることが有益であると気付きました。加えて、この手法はクライアントの課題抽出にも効果的に活用できると考えています。

データ・アナリティクス入門

ロジックで掴む成長のヒント

MECEってどう使うの? MECEの考え方は、必要以上に厳密に適用せず、優先度の高い事項をクリアにするための一助として活用することが大切だと感じました。分析の軸がぶれず、本来の目的に沿って問題点の整理ができる点が魅力です。 ロジックツリーは何? また、ロジックツリーを用いて要素を段階的に分解する流れは、問題解決における鍵となる要素の特定に非常に役立ちました。当初の計画値通りに進まない理由について、よりロジカルに原因を洗い出すことができたため、示唆出しの納得感が一層高まりました。

データ・アナリティクス入門

4つのステップで解き明かす成長の軌跡

問題をどう整理すべき? 以前学んだ「問題解決の4つのステップ」ですが、実際にケースに直面するとすっかり忘れてしまっていました。具体的には、何が問題なのか、どこに問題があるのか、なぜ問題が起きているのか、そしてどうするのかという流れです。直面している課題や状況を明確にし、問題箇所を絞り込んだ上で、その原因を分析し、原因に対する解決策を考えるという基本にしっかりと立ち戻りたいと考えています。 経験は何を示す? 実際の経験から、問題が漠然と把握できていたとしても、一度この4つのステップに当てはめ、何が、どこで、なぜ問題であるのかをきちんと考えてみたいと思います。また、数字の未達など具体的な課題がある場合だけでなく、現場が目標を達成している場合でも、今後のありたい姿に到達するためのアプローチを検討する際に、このステップを活用していきたいと考えています。

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