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  1. MECEを意識しロジックツリー活用
  2. 分解手法は層別・変数が鍵
  3. 網羅分析で原因把握重視

MECE活用の秘訣は?


問題解決を行う際は、もれなくダブりなく切り分けた状態でMECEを意識し、ロジックツリーを活用してアイデアを出すことが大切です。分解方法としては、層別分解と変数分解があり、様々な切り口で意味ある分類を行うことが求められます。最終的に一つの案に絞る際は、ロジックツリーで複数の案を出した後、評価基準に基づいて選定する手法が有効だと感じました。今回、これまで慣れていた層別分解に加え、初めて変数分解での案出しを実践してみることにしました。

品質改善はどう考える?


製造業での品質不良分析や、売上向上を目的とした修理データの分析にも、MECEやロジックツリーを用いた要因分析が役立ちます。たとえば、層別分解では製品別や地域別で分類し、変数分解では客単価×客数や数量×単価といった切り口を採用できます。これにより、不良の原因を網羅的に洗い出し、的確な対策を立案することが可能となります。
※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。

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