- 多様分け方で精度高めよう
- MECE分解で誤差なく整理しよう
- 資料作成で投資家説得しよう
分析精度はどう上げる?
今回の学習を通して、データの分け方によって答えにぶれが生じること、また分解方法によっては誤った結果にたどり着いてしまうことを改めて体感しました。まずは多くの分け方や分解方法を列挙し、何度も試行と分析を重ねることで、より精度の高い分析結果を導けるのではないかと感じています。その際、MECEの考え方が重要であることも学び、層別分解、変数分解、プロセス分解を用いることで、もれや重複なく整理する大切さを実感しました。
投資家は何を求める?
また、機関投資家に対する営業活動の観点からは、自社商品のニーズがどのような属性の投資家にあるかを検討する際に、本学習で得た知見が活用できると考えています。既存の取引先データを加工・可視化し、様々な切り口で分解することで、アプローチすべき投資家像を明らかにできると感じました。さらに、自社商品のプレゼンテーション資料作成においても、特徴や傾向を多角的に可視化し、投資家に商品性への理解を深めてもらうための有効な手段として活かしていきたいと思いました。
数年前にグロービス学び放題で一人で学んでいましたが今回ナノ単科に参加し仲間で学ぶことができ様々な気づきを得ることが出来ました。職種や年齢、立場を越えることで気づかなかった本質的な問題や学びを得ることができ感謝しております。