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比較 ✕ データ

に関する学び

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現場で何が起きる？ 平均値などの代表値を把握するだけではなく、現場で実際に何が起きているかを想像しながらデータに向き合うことが大切です。そのため、自分自身で仮説を立て、仮説検証型で分析を進めることが求められます。分析の目的に応じて比較する対象も変わるため、たとえば「夏の気温は本当に上昇しているのか」という問いに対して、単純に1年前のデータや他の地点のデータと比較するだけでは、十分な答えは得られにくいでしょう。 ビジュアルで何が分かる？ また、代表値の理解をより精緻なものにするために、データのビジュアル化を試みることが重要です。第三者に伝えるときだけでなく、自分自身で数値を分析する際にも、数字だけでは見逃しがちな現場の情報に焦点を当てるため、ビジュアル化の活用を心がけましょう。 AI活用はどう役立つ？ さらに、医療施設ごとの売上や従業員ごとの活動履歴など、大量かつ複雑なデータに関しては、定型的な加工に陥りやすい傾向があります。まずはデータの分布を把握するためのビジュアル化を行い、分析の目的に合ったデータの特徴を考察する時間を確保することが推奨されます。このプロセスにはAIの活用が有効であるため、迅速に作業に取り掛かれるよう、使用するプロンプトをあらかじめ保存しておくと便利です。

何を比較すべき？ 分析について学んだことは大きく３点あります。まず、分析は何かと何かを比較することで初めて意味を持つという点です。単に数値を並べるだけではなく、比較対象を明確にすることで発見が生まれます。 目的は何か？ 次に、分析には明確な目的が必要であるということです。目的がはっきりしていなければ、どの数値を見て何を判断すべきか分からず、結果として行き当たりばったりな分析になってしまいます。 チーム連携はどう？ そして、チーム内でのコミュニケーションの重要性です。分析に取り組む際は、目的や比較する基準についてメンバー全員で認識を合わせることが不可欠であると実感しました。 業務の実態は？ 私の担当業務は中小企業向けのインサイドセールスの運営です。日々、コール数、コール時間、商談化数、受注数といった指標の管理に努めるとともに、受注商材の傾向やメール配信からの顧客獲得状況なども活用しています。これらのデータを比較する際には、まず各項目の条件が揃っているか、そもそもの目的は何かを確認することを常に意識しています。 成果向上のヒントは？ 今後は目的や比較基準の確認を徹底し、チーム全体で正しい分析の考え方を共有して、より成果が出る体制を築いていきたいと考えています。

分解と分析はどうする？ 分析を行う際は、まず対象を要素に分解することが重要です。ロジックツリーやMECEの考え方を活用し、問題解決のステップとしてWhat、Where、Why、Howに分けることで、あるべき姿と現状、そして現状と理想のギャップを正確に把握できるよう心がけています。 店舗のギャップは？ また、実務の現場では、宿泊客のデータ比較や社内の研修で、グループ内の各店舗のありたい姿を設定し、現状とのギャップを店舗ごとに分析する取り組みが行われています。このような分析により、各店舗の改善点が明確になり、実効性のある対策が立てられるようになっています。 研修資料はどう整える？ さらに、新入社員向けの研修資料作成においてもMECEを意識し、内容を整理することが求められています。現状、社内向けの資料が十分に整備されていないため、今回学んだことを活用して、より実用的で分かりやすい資料作りに努めています。 口コミ低評価をどう克服？ 口コミ評価が低い店舗を訪問する場合、現状とあるべき姿のギャップを3つ以上洗い出し、具体的な改善点を見つけることが求められます。初回の動画視聴だけでは本質を理解しきれないため、何度も視聴しながら自分の手でメモを取ることで、理解と記憶の定着を図っています。

売上予測の計画をどう立てる？ 売上予測においては、過去の事例や他社、海外の事例と比較しながら計画を立てることが重要です。実績が更新されるたびにその計画との比較を通じて事業の進捗を評価し、改善策を議論しています。このことから、「分析は比較なり」という定義はやはり真理だと感じています。また、扱うデータの理解を深め、その知見をステークホルダーと共有するためには、アウトプットの整理と見せ方を適切に選ぶ必要があります。 分析計画表はどのように工夫する？ 分析を進める際には、毎回分析計画表を記載し、目的に合わせた分析手法を選択して言語化した上で作業を進めています。しかし、どのデータをどのように加工して用いるかにはあまり触れていないことが多いと感じました。そのため、テンプレートを見直し、自分以外の人がその分析の思考プロセスを理解しやすくするよう工夫が必要です。 新たなデータ分析のアプローチは？ 具体的には、現在のテンプレートでは実際に分析に用いたものしか記載されておらず、選択可能なデータの種類とその選択理由、分析手法の採用理由を明確化するような構成に変更する予定です。新たなデータを分析する場合、そのデータの特性や限界を適切に確認し、分析結果とともに共有することが重要だと考えています。

なぜ仮説が必要なの？ 分析においては、単にデータを整理して新しい気づきを提供するだけではなく、自分自身で仮説を立て、その仮説に基づいてどのような分析を行いたいか、また必要なデータは何かを考えることが重要だと学びました。以前は無意識に必要なデータを集めていたこともありましたが、目的を明確にすると分析のアプローチが大きく変わると感じます。同時に、立てた仮説に囚われることなく、他の可能性も公平に検討するスキルを身に付ける必要があると認識しました。 市場と売上の本質は？ また、毎日の売上実績の確認は、単純に前年との比較やKPIの向上を狙うだけでなく、競合他社のマーケット動向や顧客へのアプローチについても視野を広げることが求められます。一社だけではなく、３Cの観点から広く分析することで、データが十分でなくても次の一手を打つための新たな視点が得られると考えています。 データ活用の秘訣は？ 日々の実績やKPIのチェックに加えて、整理したデータをどう活用するか、チャレンジ精神を促す分析やその見せ方を意識することが必要です。競合の市場シェアデータなどを随時入手し、自分の活動が先月や過去と比べてどのように変化しているのかを具体的に確認できると、より実践的な行動変化にもつながると期待しています。

視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。

目的の明確性は？ 分析を進める上で大切な点は、まず目的を明確にし、全体像を把握することです。その後、大項目から中項目、小項目へと細分化しながら、漏れや重複がないよう注意深く分解します。また、問題点を捉える際には、現状が正常な状態に達していない場合と、正常な状態であってもあるべき姿とのギャップが存在する場合という違いに着目することが重要だと学びました。 債権回収の現場は？ 債権回収の現場では、入金約束が取れたグループとそうでないグループに分け、ロジックツリーを用いて分類を実施しました。性別、年代、連絡先の有無などを集計し、各要素の違いを比較検証した結果、入金約束を取れたグループでは特定の時間帯、特に朝8時台に件数が多い傾向が見られました。この事実を踏まえ、これまで連絡が不足していた可能性について仮説を立て、今後のヒアリングで更に検証していく予定です。 データ分類の進め方は？ データ入手の段階では、まず全体像を把握し、その上で影響が大きい部分を特定するために丁寧に分類を進めました。さらに、複数の仮説を構築してから集計を細分化し、一つずつ検証するプロセスが重要であると感じました。昨年との比較を行うことで、変化や傾向を明確にしながら、次の対策に活かしていきます。

簿記学習のポイントを振り返る 今回の内容は、以前から簿記で学習していたことと重なっていたため、理解するのは比較的容易でした。固定負債と流動負債の違いを理解するのには最初苦労しましたが、学んでおいて良かったと思います。また、1年以上の負債でも通常の営業サイクルに含まれるのであれば流動負債とするという例外ケースは見分けるのが難しいかもしれません。ただし、今のところはそのようなケースにはまだ出会ったことがありません。 自店舗の資産を深く考えてみる 自分の店舗の資産と負債について考えてみました。これまで店舗の資産について深く考えたことがなかったので、良い機会になりました。私の店舗は賃借であり、大部分のPCやシステムもリースや利用料を払って使用しています。顧客データや人材などのソフトな部分は資産と言えますが、基本的にはBSには表記しません。具体的に考えると、資産の特定は難しいものです。 おおよそのBSを作成してみる 次に、自店舗のBSをざっくり作ってみました。正確なものではなく、おおよその仮定で考えられる項目に置き換えてみました。さらに、自社全店舗を合わせたものが会社全体のおおよそのBSになると考えると、若干大雑把な数字になりますが、それでも考えてみる価値はあると思います。

分析の本質を学ぶ意義とは？ 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める？ 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは？ 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています： - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。

分析の基本を理解しよう 分析は比較であるという基本を理解することが重要です。目的や仮説をもとに分析に取りかかること、そして問題解決のステップ（What-Where-Why-How）を意識することが求められます。仮説を立てる段階から、何と比較するかを考えながらデータを集め、それを加工・集計し、ビジュアル化することで発見につなげるという手順が大切なのです。 仮説立案の重要性 現在の業務では、多種多様なデータが提示されることが多く、闇雲に分析してしまうことがあります。ここで重要なのは、仮説をしっかり立てて分析に取り組む姿勢を忘れないことです。 データ収集から始めよう 今後の業務では、どのデータを集めるかという段階からスタートします。その際に、学んだことを振り返りながら全体の設計に取り組みたいと考えています。 フレームワークの活用法 今回の講座は自分にとって納得感のあるものでしたが、人に説明や指導するにはまだ至っていません。復習しつつ、意識して普段の業務に当たることで、講座で学んだ内容を自分のものにしていきたいです。特に、フレームワークについては知識としては以前から持っていましたが、きちんと使用したことがなかったため、今後は積極的に活用していきたいと思います。

人間中心の考え方とは？ WEEK1のライブ授業で特に印象に残った点として、共感から始まる人間中心の考え方がありました。また、「万人受けするものは売れない」という教訓から、常に「誰のために作るのか」を念頭に置くことの重要さを学びました。さらに、相手の気持ちなど目に見えない部分まで含めて考える必要があることが強調されていました。そして、自分の感情を色で表現し、それを伝えることの難しさも実感しました。 デザイン思考に潜む魅力 デザイン思考において、優しさや愛情がその根底にあるのではないかと感じ、より興味が湧いてきました。普段、私はtoCの業務に携わっており、満足度や継続利用率の向上に向けたコミュニケーションを行っています。これまではなるべく全員が満足できるものを提供しようと考えていましたが、今後は誰に届けたいのかを意識していきたいと思います。 ３月のイベントに向けた準備 ３月のイベント開催に向けては、次のステップを考えています。前回の参加者データを確認し、目的に合ったターゲットの再設定を行います。また、データの整理やその理由付けを行い、社内で相談の上最終決定をします。そして、訴求内容を変更し（サムネイルや文言の調整）、開催後には前回との比較や効果検証を行う予定です。

分析の本質とは？ 分析とは、物事を分け整理することと、比較対象や基準を設けて比較することの両面が本質だと感じました。また、データ分析の目的や、どの項目をどのような形であたりをつけるのかという入り口の考え方も学べ、基本的な考え方がしっかりと理解できたと実感しています. 将来の分析戦略は？ 今後は、顧客IDを活用して、CRM、Web行動、イベント、購買実績の時系列統合基盤を構築する力を高めるとともに、ビジネスゴールを離脱点や購買シグナルなどの具体的な分析課題に落とし込むスキルを向上させたいです。また、転換率やLTVなどのKPIを定義し、ダッシュボード上でリアルタイムに可視化しながら、閾値やアラートを設計する能力も伸ばしていく必要性を感じました. 実行計画はどう？ 具体的な行動計画としては、まずCRM／MAの構造とAPIについて学び、ダッシュボードの運用や自動連携が自在に行えるレベルまで習熟することを目指します。次に、顧客ID基盤を活用してデータの抽出と整形を行い、分析用CSVを定期的に生成できる仕組みを構築します。さらに、RやPythonを用いた回帰分析やクラスタリングなどの手法を実施し、得られた示唆を速やかに施策へと反映できるサイクルを確立する方針です.