クリティカルシンキング入門

一緒に探そう!抜け漏れゼロのデータ分析

どんな視点で見る? データを分析する際は、見る切り口によって見え方や分かる内容が変わるため、まずは様々な視点から状況を把握することが重要です。全体の傾向が見えた段階で、さらに細かい視点でデータを掘り下げ、分析を進めます。また、切り口に抜け漏れがないように設定することも求められます。 傾向はどう見抜く? 日々の物量の傾向を把握することで、必要な労働力(作業員や作業時間)を正確に計算できるようになります。業務改善を目的としたデータ分析では、どの作業がボトルネックとなっているのかを見極め、適切な改善アプローチの方向性を定めることが必要です。 抜け漏れはどう検証? 具体的な取り組みとしては、まず課題を漏れなく分解し、その状態を上司や同僚に確認します。もし抜け漏れがあればアドバイスを受け、補完の後、更に細かい分解を行うといったプロセスを実践しています。こうした取り組みは、MECEの考え方を意識しながら行う練習として効果的です。

データ・アナリティクス入門

学生退学率を下げるための分析法を学ぶ

比較で分析を深めるには? 「分析は比較」という考え方が非常に印象に残りました。単に分析対象を見るだけでなく、他と比較することでその状態を分かりやすく確認できます。また、比較の際に「目的」や「分析に必要な要素」を考慮することで、ぶれない分析が可能になると学びました。 学生の退学率にどう対策する? 私は大学で勤務しており、学生データの分析を頻繁に行っています。特に「入学した学生の退学率をどのように防ぐか」という大きな課題が常にあります。この問題を解決するためには、問題を適切に切り分けて、それに対する適切な施策や提案を行う必要があると感じました。 退学率低下の具体策は? 具体的には、「学生の退学率を低下させる」といった目標が定まっているので、まずはその問題を要素ごとに分けて考えます。例えば、退学率の過去の推移を確認し、変動が大学内部の問題によるものなのか、それとも外部要因によるものなのかを区別することから始めます。

データ・アナリティクス入門

比較で見つけた戦略のヒント

同条件で比較する? 分析とは、同じ条件下での比較を行うことだと思います。たとえば、「Apple to Apple」の視点で比較を行うことで、分析の目的やゴールが明確になり、結果の精度も向上します。また、分析を進める際は、仮説を立てることで、目的外の迷いに陥らずに進められると感じています。 ブランディングはどう? 現在、私はプロダクト開発とコンテンツ企画・運営に携わっており、いずれも競合が存在する中で、自社のブランディング戦略を考える必要があります。ただ、現状ではプロジェクトオーナーの感覚や経験に頼る部分があり、より現実的かつ客観的な視点を取り入れる余地があると感じました。 課題整理は進んでる? そこで、まずは各プロジェクトの目的とゴールを再整理し、現時点での課題を明確にすることが重要だと考えています。その上で、適切なフレームワークやツールを活用した分析を行い、より精度の高い戦略策定を目指していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説思考で変わるサポートの未来

仮説思考は何が変わる? 仮説思考を学ぶことで、業務に対する課題意識がより明確になったと感じました。単に仕事をこなすのではなく、仮説をもとにトライアンドエラーを重ねることで、目的に一歩ずつ近づけるという実感が得られました。 サポート満足の理由は? 現在の課題として、クライアントのサポートに対する満足度が低い原因は、製品の不具合ではなく、返信までに要するリアクション時間やサポートサイトの分かりにくさにあるとの仮説を立てました。この課題に対して、改善策を検討し実施していく決意です。 フィードバック改善案は? また、クライアントからのサポートフィードバックを年に一度にとどめず、より頻繁に意見をいただけるようにすることで、現状の把握と対応の質を向上させたいと考えています。問い合わせが多い項目については、サポートサイトを見直しアップデートするほか、検索しやすいキーワードの設定も改め、利用しやすい環境の整備を目指します。

データ・アナリティクス入門

データでつかむ共感と納得

データ分析の意義とは? 「分析とは比較なり」と分かっていても、その意味を他の人に伝えるのは別の課題です。結果的に、データ分析の意味とは何を目的にし、どこに活かすかであると改めて実感しました。また、適切なデータ選びと結果の見せ方も理解に大きく影響を与えることを痛感しました。 分析結果をどう伝える? これまでのデータ分析は、自分が次の戦略を考えるために、自分が理解することを前提にしていました。しかし、考えたプランが良くても、納得や共感を得られなければ意味がありません。多くの人に理解される分析を心掛けるべきであると感じています。 経営戦略に重要なデータ選び データ分析のプロセスを含めて、しっかりと説明できることが重要な前提です。正しい経営戦略を考えるためには、どのデータを重視し、補足できるデータを選ぶかが鍵であり、会社の進むべき方向性を理解してもらうために、方向性を一致させる納得感の高いアウトプットを意識します。

クリティカルシンキング入門

問い続けて未来を変える

なぜ目的を重視する? 常に目的を意識し、自分の思考の癖を理解するとともに、問い続けることの重要性を学びました。これまでは、自身の経験則に頼り、安易な解決策に走っていた点に気付かされました。今後は、問題の本質を的確に捉える思考力を身につけたいと考えています。 組織会議はどう整理? 半期ごとに担当する組織のアクションプランを作成する際は、現状、課題、対策を論理的に整理し、より成果に直結するプラン作りを心掛けていきます。また、社内会議においても、問題の核心を正確に把握し、適切な提案ができるよう努めていきたいと思います。 なぜ毎日問いかける? さらに、日常生活においても「なぜ、何のために」という問い掛けを習慣づけ、常に深く考える姿勢を実践していきます。加えて、毎週確実にインプットの時間を確保し、学んだ知識を業務で実践するアウトプットを行い、上司や同僚からのフィードバックも受けながら成長を続けていく所存です。

データ・アナリティクス入門

平均の壁を越える、新指標の挑戦

課題はなぜ難しかった? 前週に比べ、今回の課題は難易度が上がっており、理解するまでにやや時間がかかりました。これまでは平均値を中心に分析していましたが、今回は単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった各指標を活用することで、より正確な分析に結びつけることができると感じました。 営業データの見直しはどうする? 業務では営業関連の数字を扱う機会が多いため、従来は一律の平均値を用いて前年度との比較を行っていました。しかし、さまざまな方法を試すことで、異なる角度からデータを分析できるのではないかという可能性を感じています。 新手法の試行錯誤は必要? これからは、どのデータにどの指標を適用するかを十分に検討した上で、目的に合わせたデータの取得と分析に取り組んでいきたいと思います。新しい手法に慣れるまで試行錯誤はあるかもしれませんが、自分にとっての最適な分析方法を見つけ出すことを目指します。

戦略思考入門

戦略で未来を見据えるビジョン構築

戦略と戦術はどう? 戦略と戦術の違いについての理解をさらに深め、その違いを意識し続けたいと考えています。特に戦略を立てる際には、その目的やゴールを明確にすることが重要です。戦略は大きな視点で考える必要があり、細部は戦術として捉え、それを混同しないように注意していきたいです。 会社方針はどう? 将来の会社方針や中期経営計画の立案にこの考えを役立てたいと思います。物事を幅広い視点で俯瞰し、一組織だけでなく全体感を持った経営計画を策定していきます。この計画は、理論的で客観的な資料に基づいて作成し、経営層が納得する説明を行うことが目標です。 理想と現状は? また、理想と現状のギャップを明確にし、理想に近づくために課題や問題点を洗い出します。大きな目標とゴールを明確にし、組織の方向性を定めていきます。戦略から戦術への具体化を可能な限り言語化し、常に将来に向けたビジョンを忘れないよう努めます。

クリティカルシンキング入門

問いから始まる成長ストーリー

何故問いが大切なの? 起こった問題に直面した際、まずはどのような「問い」を立てるかが非常に重要です。この問いの立て方によって、今後の課題解決の方向性が大きく変わっていくと感じました。 どう柔軟に考える? また、自分の過去の経験だけに頼って「考えたい」「考えやすい」方法で解決策を導き出すのではなく、より本質を見極めるための柔軟な視点が求められると思います。特に、お客さまからの悩みや課題に対しても、安易なアプローチに流れることなく、核心を捉える問いを設定することが大切です。 相談はどう進める? さらに、問いを導き出した際には、その目的を明確にするために上司に相談し、意見を仰ぐことが効果的です。解決策を提示する場合は、相手の立場に立ち、数値や見やすい資料を使って分かりやすく説明することを意識しています。そして、相談の際には、設定した問いから離れた議論を避け、常に本質に焦点を合わせるよう努めています。

データ・アナリティクス入門

ABテストで磨く実践力

ABテストはなぜ重要? ABテストを正しく実施するためには、まず目的や仮説を明確に定め、比較対象となる条件をしっかり整えることが重要だと改めて学びました。 問題解決はどう進む? また、問題解決のプロセスを順序立てて取り組むことで、何が問題であるのか、どのような仮説が考えられるのか、そしてどのような解決方法を選ぶべきかを体系的に理解できました。マーケティングチームでの売上進捗に関する課題の特定や、適切な打ち手の選択、さらに広告の効果検証など、様々な場面でこのアプローチを活用できると感じています。 多角検討はどうする? さらに、複数の切り口で課題に接近し、必要なデータの洗い出しや抽出方法、そして解決策の多角的な検討を進める過程で、チームメンバーと協力しながら取り組む重要性を再認識しました。今後は、業務の中で意識的にアウトプットの機会を増やし、実践的な成果に結びつけていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説と挑戦で切り拓く未来

業務の姿勢はどう? 私は、ありたい姿やあるべき姿を常に意識しながら業務に取り組むことの大切さを実感しました。単に課題解決のための行動にとどまらず、広い視野で業務全体や自分自身のキャリアを見つめることで、さらに良い成果につながると感じています。 仮説の見極め方は? また、目標や理想とするゴールを常に意識すること=仮説を立て行動することが重要だと学びました。その上で、その仮説が正しいかどうかをフラットに判断できるために、最短時間でデータ解析を行う能力を身に付ける必要性も感じています。目的やゴールを明確にすることが、日々の訓練として非常に有用だと思います。 業務の目的は何? さらに、どんな些細な業務であっても、まずはその目的や背景を把握し、仮説や想定を立て、それを裏付ける理由付けやデータに基づいて解析する。こうした一連のプロセスを常に実践し、自分の働き方に定着させたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データのバイアスに立ち向かう新視点

生存者バイアスのリスクとは? 「生存者バイアス」は、分析を主とする仕事に携わる人でも陥りやすい問題であると実感しました。データの扱い方だけでなく、分析対象の選び方についてもバイアスにとらわれず、ニュートラルに進めることが、自分の課題だと気付くことができました。 目的を明確にする重要性 BPOとして業務に携わっていると、データの使用目的が特に重要である場面が増えると感じています。以前の「マーケティング」という大義のもとでは、目的から外れることは少なかったのですが、目的を明確にすることが、業務全体でますます重要となりそうです。 データの純粋な観察方法 今回の講義を通して、データを純粋に観察する習慣を付け、仮説を立てることを重視し、比較対象が正しいかの確認を怠らないようにしたいと考えています。業務でバイアスの怖さを感じているため、事前の確認によって、バイアスの回避を心掛けたいと思います。

「課題 × 目的」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right