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  1. 複数仮説で網羅性を確保せよ
  2. 仮説で行動を速くせよ
  3. 核を意識し方針を定めよ

仮説の重要性は?



学習前は、仮説を立てることに対して、恣意的または無意識に寄せたデータを収集してしまうのではないかという懸念がありました。しかし、今週の学習で、複数の仮説を立てることの重要性を理解できました。仮説はある程度の網羅性を持つべきであり、3Cや4Pといったフレームワークがその考え方を支えていることに納得しました。

仮説と行動の速さは?



また、仮説を立てることが物事のスピードに直結するという新たな視点も得られました。これまで、仮説が誤っていた場合はすべてをやり直すゼロスタートになると思い込んでいたのは、仮説を決め打ちにして一つだけ持っていたからだと、自分の在り方から理解しました。

多様性と仮説の関係は?



担当しているダイバーシティ推進の取り組みにおいて、複数の仮説を活用することは、多様な在り方に対する効果的な施策の切り口が一つではないことと合致すると感じます。一方で、大きな方向性や目的の核がなければ、アイディアが散らばってしまうため、その点は常に意識しておきたいと思います。

検証の進め方はどう?



仮説の検証過程では、恣意的な判断を防ぐためにフレームワークに立ち返り、複数の仮説について必ず他者と対話し第三者の視点も取り入れるよう努めています。
※上記の投稿は、受講生より許可を得て掲載しています。

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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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