データ・アナリティクス入門

数値分析の極意を学び事業改善へ

分析とは何を指すのか? 目的を明確にしないと、意味のないただの計算・数値になってしまいます。「分析」とは「比較」であり、比較の条件をそろえることが大事です。分析は考察までがセットです。この点を理解することで、意味のある数値やグラフの種類を適切に判断できるようになると思いました。 データをどう活用する? 例えば、WEBサイトやSNSの効果測定では、数値が自動的に出てきますが、それをどう考察するかが重要です。また、アンケート結果の分析では、目的を整理してから項目や回答のさせ方を決めないと、分析できないデータや目的に合わないデータになってしまいます。 明確化の重要性 分析の目的・ゴールを明確化することを最重要視することが肝心です。目の前の数字の増減だけにとらわれず、分析手法やその後の考察までを意識してアンケート設計を行う必要があります。 学んだことをどう実践する? 業務上、数値分析をする機会が度々あるので、今後は学んだことを意識しながら分析手法や報告内容を改善していきたいと思います。

戦略思考入門

無駄を省く戦略のはじめかた

戦略思考の基本は? 戦略思考とは、適切なゴール設定を行い、そのゴールに向かう最短最速の道筋を設計することだと捉えました。むやみがむしゃらに取り組むのではなく、無駄を省きながら内部と外部の両面から深く広い視点で物事を捉える必要があると感じています。 分析視点は変わる? また、自社の今後の戦略立案において、今回学んだフレームワークを積極的に活用していきたいと考えています。今までの3C分析では市場、他社、自社に焦点を当てていましたが、今回のコースで市場だけでなく顧客や、直接的なサービス競合以外の他社にも目を向けるべきだという学びを得ました。この気づきをもとに、分析を再度見直し、整理していく予定です。 PDCA活用の方法は? 具体的には、分析結果をまとめた資料を上司に提出し、フィードバックを得た上で修正を加え、再度提出するというPDCAサイクルを徹底して回していきたいと考えています。今回の学びは非常に多く、インプットだけでなく、アウトプットを重ねることで着実に理解を深めていきたいと思います。

アカウンティング入門

数字バランスで見える成長戦略

財務状況把握はどう? 総合演習では、異なる職種のP/LやB/Sを確認し、各項目の割合を把握することの重要性を学びました。企業の資産と負債、流動資産と固定資産、さらには総資産のバランスをチェックすることで、財務状況がどのようになっているかを総合的に理解でき、どこに課題があるか、また目標をどのように設定すべきかが明確になると感じました。 設備投資計画はどう? 設備投資を行う際には、まず自社のP/LとB/Sから財務状況を確認します。その上で、設備投資に必要な自己資本比率が十分であるか、過去の利益からどの程度の資金を設備投資に充てられるかを見極め、全体のバランスを考慮した計画を策定することが大切だと思います。 資金調達は何が必要? さらに、過去の実績も踏まえた現在のB/S分析結果をもとに、次年度の設備投資に必要な資金調達方法を検討します。新規借入の必要性や資金調達計画を立て、その数字をB/Sに反映させることで、全体のバランスを意識した設備投資計画を立案できるようにしたいと考えています。

アカウンティング入門

企業を深く知る!新視点の財務分析

なぜ財務表を学ぶの? ライブ授業では、ある企業の事例を通して、財務諸表を詳しく見ることの重要性を学びました。これにより、損益計算書や貸借対照表の理解を深めることができ、この1か月以上の学びを振り返り、今後の学習方法についても考えることができました。 どうやって企業理解? まず、顧客企業の財務分析においては、企業のホームページや採用情報、関連出版物、さらにはヒアリングを通じてそのビジネスモデルをしっかり理解していきたいと思います。これによって、単なるテンプレートに基づく定量分析ではなく、具体的に何を分析したかが明確になるような分析が可能になると考えています。 仮説検証の流れは? 次回定量分析を行う際には、まずデータを収集するのではなく、企業のホームページや採用ページ、出版物をもとに、企業の人員構造や財務状況について仮説を立ててみます。その後、この仮説を検証するために定量分析を実施し、特に仮説と異なる結果が出た場合には、顧客への報告時に質問や議論を重ね、理解を深めていく予定です。

データ・アナリティクス入門

データ分析の基本を押さえる重要性

データ分析の本質とは何か? データ分析は「比較すること」が本質であり、常に「Apple to Apple」と適切なもの同士を比べる重要性を学びました。これを達成するためには、実際の分析に移る前に、分析の目的を明確にし、仮説を立てることが大切であると感じました。 仮説の質をどう改善する? データ分析の前提整理や仮説を立てることには既に意識を持ちつつありますが、仮説の質にはまだ改善の余地があると考えています。データ分析を行った結果、自身の仮説が間違っていることに気づき、仮説を立て直すことが多々あります。経験を重ねることで一定の改善は見られるかもしれませんが、体系的に仮説を立てる方法を学びたいと思っています。 効果的な振り返り方法は? 振り返りをきちんと行い、適切な比較対象が選ばれていたのか、仮説がしっかり立てられていたのか、データ分析の目的が明確に言語化されていたのかを確認することが重要です。脳内でチェックリストを作り、それを基に実践し、反復練習を積むことが必要であると感じています。

データ・アナリティクス入門

データ活用力を劇的に向上させる方法

平均値の限界を知る データを分析する際、すぐに平均値を出してしまいがちですが、平均値には外れ値に弱いという特性があることを学びました。また、代表値には様々な種類があることも知り、今後データ分析を行う際には適切な手法を選ぶ必要があると感じました。 精緻な分析を行うには? 収支分析では、単純平均を使用する場合と加重平均を使用する場合を考えることで、より精緻な分析が可能になります。こうした分析により、問題点の把握が促進され、より適切な打ち手を考えやすくなると思います。さらに、効果的なグラフを用いることで、分析結果を周囲に分かりやすく説明できるようになるでしょう。 グラフで何を伝える? 分析を行う際には、常に顧客ごと、業種ごと、各部門や担当者ごとに適切な代表値を用いることを意識します。この結果、売上高や利益、経費、所属人数などが異なる場合でも、より合理的な比較が可能となります。また、分析結果を視覚的に分かりやすいグラフにすることで、事業部としての素早い意思決定にもつながると考えています。

クリティカルシンキング入門

データの魔法で問題解決力が飛躍

イシュー設定の重要性は? イシューの設定によりデータの見方が変わることを実践を通じて理解しました。問いの形式で設定すると共有が容易になるため、答えを出すことが問題解決に直結し、仕事の本質とも一致しています。問題解決の真因に迫る問いを設定し、その後、スキルを駆使してロジカルに分析を進める必要があります。 専門人材育成の秘訣とは? 事業計画の作成時には、社会の課題解決、つまりイシューの設定を行います。また、専門人材の育成においては、相手の要望や期待に偏らないようにし、ビジョンに沿った結果を出すための企画を練ることが重要です。 MECEのチェックは欠かせない? ソリューション開発・提案においては、根本的な解決事項の抽出にこの考え方を応用します。そして、自身が設定した目的・問いについては必ず二度確認し、MECEになっているかをチェックします(これはよく抜けがちです)。視座を高めるためには、経営者の視点で物事を捉え、少なくとも指導を受けるチーフと同じ視点で考えることを意識します。

アカウンティング入門

財務分析で新たな未来を切り拓く

アカウンティングはどう見る? これまで「アカウンティング」という言葉には専門的で難しい印象があり、避けがちでした。しかし、数字の読み方に関する共通ルールを学ぶことで、そのハードルが下がるのではないかと感じました。まずは基本ルールの習得に力を入れ、次週以降の講座で役立てていきたいと思います。 財務分析どう活かす? 新規事業の提携先企業や、既に出資している企業の財務状況を分析する際に、この知識を活用したいと考えています。また、出資先候補が本来投資すべきでない場合、財務分析の結果をもとに適切に判断をしていきたいです。さらに、経営状況が悪い投資先企業には、業務改善に向けたコンサルティングを提供し、データに基づくPDCAを実行したいと思います。 知識はどう定着する? NANO単科講座の受講を通じて学び得た知識は、授業終了後も引き続き定着させ、実際のビジネスにおいて財務分析を自ら積極的に活用できる環境を作りたいと考えています。また、他社の決算情報などに積極的に触れることにも努めたいです。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーでプレゼン企画が大変身!

MECEの重要性は何か? 頭の中だけで何となくMECEになっていると思っても、実際には抜け漏れがあることが結構あると感じました。ロジックツリーを使うことで、他者にも伝えやすくなり、指摘をもらう際にも感覚ではなく論理的な議論になりやすくなる点は非常に有効だと思います。 プレゼント企画にどう活かす? 特にプレゼント企画などは使用する機会が多く、担当者それぞれのアイデアを取捨選択しながら決めることが多かったですが、ロジックツリーを活用すれば、その場限りのアイデアだけに頼らずに決定するフローを作成できます。その結果、蓄積・分析も容易になるでしょう。 企画立案での活用とは? 次回の企画立案時には、ロジックツリーをたたき台として作成し、提案することで、メンバー全員がロジカルに議論を進められるようにしたいと考えています。また、MECEの考え方を自身の視点として忘れないようにするとともに、メンバーの企画や提案に対するフィードバック項目の一つとして、全員で意識できるように努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

業務効率化のカギはデータ分析と説得力!

日々の意思決定は? 業務で日常的に行っている意思決定も、「分析」の結果であるということに気づいた。また、より早く、より良い意思決定を行うためには、「データ」の性質を理解し、効果的な比較を行い、他者が納得しやすいようにグラフ等を使用する必要があることを学んだ。 なぜ運用を変えるのか? 業務効率化を進めるため、新しい運用を推進することが日常的にある。その際、従来のやり方を変えたくないメンバーも多いが、以下のプロセスを踏むことで業務効率化をスムーズに進められるようになると思う。 まず、なぜ運用を変更した方がいいのかをしっかり分析する。そして、反対メンバーが理解し納得しやすいように、グラフ等も活用しながら分析結果を提示する。 学んだ内容をどう活かす? まずはWEEK6までの学習の中で、「分析手法」「データの性質」「それぞれのグラフの特徴」をしっかり自分の身につける。そして、WEEK6までで学んだ内容をすぐに実践に取り入れ、上司やメンバーを巻き込み、業務効率化を達成していく。

データ・アナリティクス入門

目的再確認で磨く鋭い分析

計画の反省点は? これまで計画的な勉強をせずに分析業務を進めてきましたが、これまでの経験を体系的に整理できたと感じています。 比較検討する意味は? 特に印象に残ったのは、目的と比較対象を再確認することで、分析の内容がより鋭くなった点です。どの手法や見せ方を選ぶかは、結論を導き出しほかの人に共有する上で重要であり、データに応じた適切な手法の選択が求められます。 共有の大切さは? 今後は、何を目指し何と比較するのかを具体的かつ明確にし、チーム内でしっかりと共有することを徹底していきたいと考えています。これにより、分析結果がより精度の高い仮説検証に繋がり、プロセス全体の質が向上すると思います。 挑戦の意義は? 具体的には、フォローアップや分析の都度、目的を直接再確認すること、目指すべきものと比較対象をはっきりさせた上で最初にチームと確認し合うプロセスを重視しています。また、習得した分析手法を活かし、普段あまり使用しなかった方法にも意識的に挑戦するよう心掛けています。

データ・アナリティクス入門

データが映す問題解決の一歩

データ分析前の課題は? データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする? 実際の業務においては、前月の業績(予実差)を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は? 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

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