データ・アナリティクス入門

代表値だけじゃない分析の魅力

代表値は何が最適? 代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、データの内容に応じて使い分けることが求められます。たった一種類の代表値だけを見てしまうと、判断を誤る可能性があるため、標準偏差も含め、データがどれだけ散らばっているか、もしくはまとまっているかといった視点も重要です。 データはどう分析? これまで契約データの分析では、各代表値をそれぞれの視点から確認し、常に多角的なアプローチをとってきました。これにより、一方に偏ることなく、データ全体の特徴をしっかりと把握することができました。CAGRを用いていた部分も、実は幾何平均の単年度バージョンとして捉えることができると考えています。 今後の判断はどう? 今後も、ただ一つの代表値に依存するのではなく、複数の指標を参照しながら、データ群にどのような特徴があるのかを判断したいと思います。そして、分析の目的に立ち返り、適切な分析手法やグラフの選択を通して、より正確な業務遂行を目指します。

データ・アナリティクス入門

数字が導く明日の解決策

問題箇所はどこ? 問題個所の特定は、次のアクションプランを考える上で非常に重要です。数値に基づいて問題箇所を洗い出し、優先順位を明確にすることで、納得のいくアクションプランを策定できます。また、数字に紐づく具体的な行動も同時に把握することで、プロセス全体の見直しの基準が整います。 課題解決はどう進む? 課題解決は、問題をプロセスに落とし込みながら進めることが求められます。What、Where、Why、Howといった基本の枠組みに沿って対応することで、業務改善の手法の一つとして、DX化推進の取り組みも効果的に実施できるのではないでしょうか。 目的設定はどう? 目的の設定においては、まず問題や課題を洗い出し、その中から複数ある項目に対して優先度を付け、分析と順位付けを徹底します。その上で、アクションプランを策定することが求められます。さらに、UI/UXに関わる場合はA/Bテストを取り入れ、スタンダードなフレームワークに沿った進め方を実施することが重要です。

戦略思考入門

戦略的思考でプロジェクトを極める!

戦略的思考の重要性とは? 「戦略的思考とは何か」に加え、改めて「言語化することの大切さ」を学びました。特に言語化については、他の人の多様な意見や考えを聞く中で、同じ意味でも納得しやすい言葉や表現に触れ、大変参考になりました。 どうやってゴールを設定する? 私は業務改善系のプロジェクト推進を担当することが多く、これらのプロジェクトではゴールの設定が曖昧になりがちです。プロジェクトの推進方法やプロセスも個人に委ねられることが多いので、戦略的思考を活かして企画立案から計画の推進までを進めたいと考えています。 最速でゴールに到達する方法? 現在も業務改善系のプロジェクト推進を担当し、企画立案フェーズにあります。そこで、今回学んだ戦略的思考を活用し、以下の3つのポイントを取り入れた企画を立案しようと思います。その3つのポイントとは、目指すべき適切なゴール(目的)を定めること、現在地からゴールまでの道のりを描くこと、そして可能な限り最速・最短距離で到達することです。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

仕事の本質と目的を見極めるヒント

仕事のゴールを確認する理由は? 仕事を任されたときは、まず相手が考えるゴールが自分の認識と一致しているかを確認することが重要です。また、自分が上司であった場合、部下に仕事を依頼する際に、逆の立場でどう感じるかを想像することが大切だと感じました。 依頼された仕事はどう慎重に取り扱う? 現在、部下を持たない私にとっては、周囲から依頼された仕事に対して、そのゴールが正しいかを確認する必要があります。仕事の意義についても、日々の業務が会社の目的とどのように結びついているのかを理解することが重要です。それを怠った場合、周囲にどのような影響を及ぼすのかを考える習慣を持つことが求められます。 仕事の最終目的は何かを理解するには? したがって、仕事を依頼された際には、その内容が適切かどうかを必ず確認する癖をつけることに努めます。そして、今の仕事が最終的に何につながっているのかを考え、それをスキップした場合に周囲にどのような影響があるのかを想像していくようにします。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見えた学びの本質とは?

データ分析の目的は何か? これまでの学習を振り返り、データ分析において目的が重要であることを再認識しました。自分がどうありたいのか、そのためになぜデータ分析を学ぶのかをしっかりと言葉にすることが大切だと感じました。振り返りの中で、学習した内容を理解したつもりでも、言葉にできなかったり、理解が定着していないことがあると気付きました。 学んだことを実務にどう活かす? 講座全体を通じて学んだデータ分析のプロセスを、実際のお客さまアンケートや業務指標の分析に活用しています。サービス品質向上のために、問題点や原因を見つけ、それに対してどう対策するのかを具体的に見出していきます。 データ分析の具体的な手順は? まずは9月末までに、上半期の各種データの大きな傾向を洗い出し、仮説構築まで行います。その後、10月に入ったら上半期全体のデータを当てはめ、より詳細な分析を進めます。データのビジュアル化も必要なため、Tableauに新たなダッシュボードを作成します。

データ・アナリティクス入門

データ分析で未来を描く方法

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。

クリティカルシンキング入門

イシューで変わる会議の効率化

なぜ課題を明確に? イシューを明確にすることで、考えるべきことや取り組むべき事柄がはっきりと理解できることを再確認しました。最終的な目的が何であるかを認識し、現時点でその目的に対して何を決めなければならないのかを冷静に考えることが課題の明確化において重要です。 どうして会議で有効? 会議や意思決定、仕事の優先順位付け、業務内容の策定など、様々な場面でこのアプローチは有効です。特に会議では、イシューが忘れ去られがちなので、意識することで改善が期待できます。また、企画資料においても、本来の目的からズレないように意識して改善する必要があります。 どうして軌道修正が必要? 特に会議では、参加人数が増えることで話が広がり、議題が落ちてしまうことがしばしばあります。このため、初めに課題設定をしっかり行い、その後も必要に応じて軌道修正を行うことが重要です。企画資料においては、課題が複数挙がる場面では、論理構造を整理して話を展開するよう心掛けます。

デザイン思考入門

顧客と社員の声が未来を開く

なぜ人間中心なの? プロダクトアウトではなく人間中心の考え方に、とても印象を受けました。特に、先生が事例として挙げてくださった冷蔵庫の機能の説明を通じて、同様の傾向が他の製品にも見受けられることに気づきました。誰をターゲットに設定し、どのニーズに応えるかという視点の大切さを再認識する内容でした。 どうお客様に寄り添う? 現在、社内では組織改編を進めています。マニュアルやルールに頼りすぎるとスタッフの思考が停止してしまうことを懸念し、まずはお客様にどのようなサービスを提供すべきかを目的から再定義することにしました。これに基づき、スタッフが能力を最大限に発揮できる業務フローの整備を目指しています。まずはお客様の声を集め、現行の業務フローにおける課題を洗い出した上で、現行のサービスやその提供方法がターゲット層に適しているかどうかを確認し、スタッフからも意見を聴取する予定です。顧客と社員の両方の意見を取り入れ、本質的な問題解決に努めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

分析が楽しくなる仮説の立て方と実践例

適切な比較対象を選定するには? 分析の本質は比較であり、適切な比較対象を選定することが重要だと学びました。また、問題解決には、「What, Where, Why, How」の4つのステップがあることも理解しました。今後は、ただやみくもに分析をするのではなく、当たり前ではありますが、仮説をきちんと立ててから実施することを心がけていきたいと思います。 秋の実証実験で何を活かすか? 秋から始まる実証実験の結果を、今回学んだ内容を活かして分析していきます。特にアンケート設計を実施する必要があるため、事前に仮説を立て、実証実験で得たいデータが得られるような設計にしていこうと思います。 アンケート設計の考慮点は? 9月中にはアンケート設計を行います。実証の目的や今後に繋げていくために欲しい情報などをよく考えた上で設計を行うことを心がけます。また、今回学んだ知識を忘れないためにも、業務の中で意識的に使用していくことを心がけていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

重みを知れば仕事が変わる

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。

クリティカルシンキング入門

問いから拓く新しい学び

問いを立てる意義は? 今回の演習では、まず問いを立てることの重要性を再確認しました。複数の演習を通じ、イシューを明確にすることで分析がスムーズに進むことを実感しました。また、問いを残し共有することで、論点がぶれることなく目的に向かって議論を進められることにも気づかされました。 会議で問いは重要? さらに、会議やミーティング、各種報告などさまざまな場面において、クリティカルシンキングが有効であると感じました。行動に移す前には、一度立ち返って問いを立て、論点や目的、すなわちゴールを明確にすることを最優先にする考え方が大切だと思います。 担当業務、問いはどう? 自身の担当業務においても、まずは問いを立てることから始め、問いを残す・共有するというサイクルを実践していきたいと考えています。その際には、自分の思考の偏りを認識し、メンバーから多くの情報を引き出しながら、より多角的な視点で問いを構築していくことを意識していきます。

データ・アナリティクス入門

振り返りで未来を切り拓く

どんな成長を感じた? 振り返りの重要性を再認識しました。6週間の講座を通じて様々なことを学び、その中で自分が何を習得したのか、どんな在り方を目指すべきか、そしてそれを実現するために何が必要かを改めて考える良い機会となりました。 なぜ振り返るのか? 日々の業務に追われる中、プロジェクトや定例の業務、または期の区切りといったタイミングで意識的に振り返りの時間を設けることが大切だと感じます。学びにとどまらず、業務全体においても振り返りの習慣を取り入れたいと思います。 目的や行動の見直しは? 振り返りを実施する際は、まず目的の見直しを心がけることが必要だと考えます。引き継いだ業務はそのまま続けがちですが、業務の目的を明確にし、その対応が適切であったか、計画や行動を再確認して次のアクションに繋げることが求められます。また、自分自身の評価タイミングでもあるため、前期の振り返りと次期の目標について、速やかに見直していきたいと思います。

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