- 全体像を定義し要素分解
- 切り口選びで傾向把握
- MECEの視点が異常検知の鍵
全体像はどう捉える?
データ分析を行う際は、まず全体像を定義し、その上で各要素に分解して考えることが重要です。分解の際には、MECEの状態を目指しながら、what、where、when、howといった切り口や、要素別、ステップ別といった手法を用います。たとえば、年齢という切り口でも、単純に10代、20代と分けるのではなく、18歳まで、22歳まで、23歳以上といった意味を持たせることで、傾向が把握しやすくなります。
異常検知の視点は?
品質管理の現場では、異常を検知した際にその原因を漏れなく洗い出し、特定するためにMECEの考え方が役立ちます。加えて、全社で実施されるエンゲージメントサーベイでは、さまざまな属性を切り口にデータの傾向を掴むことで、改善のための具体的な計画を立てる取り組みを実践しています。
このように、複数の切り口の中から目的に合ったものを選択するには、一定の経験が必要であると実感しました。
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。