(22ページ目)

数値 ✕ データ

に関する学び

---

平均値の弱点は？ ビジネスや日常生活のさまざまな場面で代表値として利用される平均値ですが、実は大きな弱点があります。平均値はデータのばらつきを反映しておらず、同じ平均値でも、データの大半が平均値に近い場合もあれば、極端に大きな数値と小さな数値で構成され、平均に近い値が存在しない場合もあるのです。 重要要素は何？ 苦情処理以外でもデータを活用する可能性は十分にあります。これまで、インフォメーションのヒットワールドでは似たような事例がいくつか見受けられましたが、どの要素が最も重要なのか、またすべてのデータを採用するのは現実的ではないと感じています。したがって、状況に応じてデータの加工が求められるのでしょう。 問い合わせ改善は？ 一時的に問い合わせ内容を収集し、お客様が特に関心を寄せる内容を反映することで、その部分のサービス提供に工夫を凝らす考えです。さらに、第三者にこのデータを提供し、PADなどに入力することで、案内の効率化が期待できるでしょう。

目的を明確にする重要性 目的を明確にすることは、分析作業の基本です。これまで私は、過去の経験に基づいたバイアスを持ちながら、取り組みやすい課題解決策から進める方法を取ってきました。しかし、バイアスを取り除き、基本に立ち返ることが重要だと感じます。分析では、比較や言語化が鍵となります。 数値化で課題を明確化 現状とあるべき姿とのギャップを分析し、比較することで、課題のレベルを数値化したいと考えています。業務レベルの改善や変革を推進するにあたっては、数値による判断材料の精度を高め、プロジェクト内での共通理解を促進し、推進の結果を最大限引き出したいです。 合意形成と重点課題の抽出 まずは、プロジェクトメンバーの間で目的を明確にし、合意形成を図ります。そのうえで、データの収集と加工を行い、比較分析により重点課題を抽出します。最後に、その分析結果を基にアクションプランを言語化し、業務レベルでアセスメントを実施して、体制、スケジュール、予算を計画します。

データ分析の視点は？ データを分解して見ることで、見え方が全く異なることに気づきました。数値の動向が感じられるような分解軸を柔軟に設定することで、さまざまな視点から分析が可能になります。 仮説検証のポイントは？ 1つの軸だけでなく、他の軸も検討しながら負荷をかけることで、導き出した仮説の正確性を検証し、その精度を高めるプロセスがとても重要だと感じました。 顧客分析の切り口は？ 実際の顧客分析においても、年代などのパーソナルな情報や興味関心のデータをもとに、何かしらの施策が検討できる可能性があります。流入している顧客層だけでなく、購買している顧客層についても、これまで以上に複数の観点から分解して分析することが大切だと思っています。 最適化の方法は？ 分解する軸をどのように最適化していくかは議論の余地があり、試行錯誤によってアタリをつけていくのが良いと考えています。皆さんはどのように感じられたか、ぜひ意見を聞かせていただけると幸いです。

バイアスはどう捉える？ データ分析を学ぶ中で、ただ数値を扱うのではなく、自己のバイアスを取り払い、タスクに合わせてニュートラルな視点に切り替える大切さを実感しました。このような状態で、高い専門性と比較するスキルを活かし、データから具体的な仮説を立証できると理解しています。 セキュリティは大丈夫？ 社内で広くデータ分析を利活用するためには、堅牢なセキュリティ基盤とデータ基盤の構築が不可欠だと感じます。編集機能やデータ閲覧機能を適切に制御しながら、データウェアハウスを運用することで、業務に活かすための取組みが一層進むと考えています。 AI応用はどう進む？ さらに、データアナリティクスを深く理解するために、４月から９月までの期間を通じて学習を進めるとともに、生成AIを取り入れたデータ分析への応用も視野に入れています。データウェアハウスから得られる結果や知見を、プログラムを通じて読み解くスキルの習得が、今後の発展に大いに寄与すると感じています。

平均と標準偏差の意味は？ これまで平均値と標準偏差をなんとなく使用していましたが、今回の学びを通じて、それぞれの利用目的や強みが明確になりました。特に、幾何平均については、これまで計算式が難しいという理由からあまり触れてこなかったものの、その特徴を理解できたことで、必要に応じて積極的に活用していきたいと感じています。また、標準偏差についても、グラフで見るイメージだけでなく、具体的な数値として求められることを知り、大変驚きました。 業務に活かす意図は？ 業務では、マーケティング部門として販売実績の分析や経営層への成長率報告のデータ分析に役立てることができると実感しています。具体的には、各社の売上高を中央値や標準偏差で分析したり、販売実績の成長率に対して幾何平均を用いるなど、状況に応じた情報提示ができるように活用していきたいと考えています。 幾何平均の応用点は？ また、幾何平均が適用できる場面について、さらに意見交換を行いたいと思います。

問題解決の4ステップは？ この講義では、ビジネスにおける問題解決の基本となる4つのステップ―What（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）―を学びました。現状とあるべき姿とのギャップを意識することで、問題そのものを正しく捉え、解決に向けた具体的なアプローチが可能になるという点が印象的でした。 どうして進化を狙う？ また、単にマイナスの状態を回復させるだけではなく、既に正常な状態からさらに進化させ、より良い結果を生み出す方法にも目を向ける大切さを理解しました。この学びは、事業性評価や臨床試験の失敗理由の考察、交渉時に相手を説得する際の有効なツールとしても応用できると感じています。 数値情報はどう活用？ さらに、データ解析の手法―例えばピボットテーブルの活用―を通じて、日常の業務や意思決定に具体的な数値情報を取り入れる方法を学び、実践的なスキルの向上を目指していきたいと考えています。

なぜ原因を分解した？ 総合的演習では、原因を一つひとつ分解し、必要な要素を紐解いていくプロセスを体験しました。分析作業では、何を比較するのか、またその比較からどのような意味合いや関係性が浮かび上がるのかを考察しながら、目的を明確にし仮説を立て、データによる検証のループを実感しました。 どのステップが有効？ また、演習では課題解決のためのステップについて認識を深めることができました。具体的な状況を想定して仮説を設定し、分析内容をストーリーのように組み立てる過程は、プロセス全体を含めた納得感のある解決策となると感じました。こうした流れであれば、職場で共有しても十分に理解を得られると思います。 データで何が分かる？ 現状分析においては、データの変化や数値の比較からどのような意味合いが導かれるのかを整理することが大切です。また、問題の原因や理由については、経験や感覚に頼るのではなく、データというエビデンスをもって示すことが求められます。

各平均値はどう選ぶ？ 加重平均は以前から活用していましたが、その際は重み付けの解釈に重点を置いていました。改めて考えると、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった各種の平均値は目的に応じて使い分けるべきですが、実際の業務では加重平均に偏りがちです。また、見える化の手法としても円グラフやヒストグラムが多用され、ばらつきは主に標準偏差の数値で把握しています。 業務量の重みをどう見る？ 業務量の重み付けについては、データから抽出することで一層理解が深まり、数値化により説得力のある説明へとつながると感じています。今後も業務要件を数値から読み解く手法を積極的に採用していきたいです。 数値が語る本質は？ さらに、業務量のヒアリング調査結果やシステム利用率など、数値のインパクトは重要な判断材料となります。これらを自分の業務タスクに組み込み、インプットデータのマネジメントを計画の初期段階から取り入れていくことが今後の課題だと考えています。

誰の視点を意識する？ WEEK１の振り返りを通じて、今後の自分のアクションにつながる目標を整理しました。これまで、考えやすい部分からまず「解決策」を検討してしまう傾向がありましたが、本来は「誰の視点で」「何のために」「どんな問いを立てるか」というプロセスを意識することが大切だと実感しています。今後は、解決策に至った理由を振り返る癖をつけ、一人では気づかない点も見逃さないよう努めます。 なぜ数値に注目する？ また、毎週のレポート作成では、KPIの変化に対して「なぜ増えた／減ったのか」という仮説を3つ以上挙げることで、データに基づいた分析を深めることを目指します。さらに、会議で議論が停滞した場合は、「今日決めるべきこと」を整理して提示することで、議論を前に進める工夫を行います。 どう説明を伝える？ 提案資料を作成する際には、必ず「施策→狙い→期待成果」の流れを明確にし、読み手にわかりやすい形で説明することを心がけています。

顧客分析で何を重視する？ 顧客分析や市場分析を行う際、まず「分析とは比較すること」であり、目標と仮説をきちんと立てることが重要だと学びました。定性的な分析に偏りがちで説得力を欠くことがあるため、尺度や数値の性質を正しく理解して、しっかりと分析・評価・考察を行いたいと思います。 他社比較で成功するには？ 今後、様々な施策を行う時に他社比較やABテストを実施する機会があると思われますが、その際には、「比較」「目的」「仮説」「考察」を確実に具現化してから各数値の分析・評価を行うことに努めたいと考えています。メンバーや上層部にも十分な納得感を持って進められるようにしたいです。 数値分析の心構えは？ そこで、まずは様々な数値を扱う際に「比較対象の妥当性」「目的」「仮説」「考察」の４つを常に念頭に置いて仕事に取り掛かるよう心がけています。また、分析方法についても数値の性質を見極めつつ、適切に分析・評価を行いたいと考えています。

イシューを具体化するには？ イシューの設定が課題解決において重要であることが身をもって実感しました。特に、問いを明確かつ具体的に設定し、全体の前提や認識をそろえることが不可欠です。また、イシューを設定した後も、常にその意識を持ち続けることが大切です。議論や思考が途中でそれないようにするためです。 営業マネジメントにおける効果的なサイクル 営業マネジメントにおいては、数値達成や業績向上のために、適切なイシュー設定と、その解決策を検討・実施するサイクルが求められます。今回学んだ内容は、自チームのイシュー設定から数値改善まで、実践で試してみる価値があると感じました。 データ活用の力をどう身につけるか？ 課題解決に際して何をイシューとするのか、これまでの数値データを活用して見極める力を習得したいと考えています。そのため、改めてデータを整理し、ピラミッド・ストラクチャーを使って、イシューの書き出しと整理を進めていきます。

なぜ分析が進化する？ ライブ配信を通じて、分析プロセスへの理解が深まりました。これにより、単に分析するのではなく、常に目的を念頭に置きながら、What-Where-Why-Howの視点でストーリーを組み立てる意識が高まりました。 データはどう伝える？ また、グラフ作成時には実数と割合の両面からデータをビジュアライズすることで、情報のインパクトを分かりやすく伝える工夫が重要だと感じています。企画提案においても、企画の根拠や効果を示す際、数値だけでなく視覚的な表現を取り入れることで、読み手にしっかりと訴求できると考えています。 必要情報はどう整理？ さらに、必要な情報は徹底的に収集し、自分だけで対応が難しい場合は、関係者にデータ提供を依頼するなどの手順を踏みます。データ受領後は、代表値やばらつき、外れ値などを実数と割合でビジュアライズし、効果を視覚的に分かりやすく確認することが求められています。