- 因数分解習慣が重要
- MECE視点で基礎固め
- 分類初動の大切さ
データ分析は何を考える?
データをただ眺めるのではなく、因数分解を行ったり、どのようなデータを追加すべきかを検討する習慣が求められると感じました。初期の分類段階からMECE(漏れなく、ダブりなく)の視点を持つことの重要性を学んだのです。
分類作業はどこを重視?
これまで、従業員を分類して休職率を分析する際、漏れはなかったもののダブりが散見され、どの従業員をどのカテゴリーに当てはめるかに迷い、正確なデータが得られなかった可能性がありました。この経験から、まず最初に行う分類作業の段階が非常に大切であると実感しました。
職種の違う人たちとの学びの時間は、とても良い時間でした。