データ・アナリティクス入門

データ分析の価値を広げるために

データ分析の本質とは? Week 1の講義・学習で新たに学んだ点は以下の3点です。①データ分析の本質は「比較」、②データ分析は必ずしも「定量的である」必要はない、③データ分析の前の条件設定が重要。前提条件が揃っていないと正しい分析はできません。 分析結果をどう共有する? 社内データの活用時に、前提条件・分析目的・分析結果から行うアクションを利害関係者に共有することで、共通の目的達成のために議論ができると感じました。データ分析は一方的に行い、結果を発信するものではないということを広く共有し、浸透させたいと考えています。 データ活用を身近にするには? データに関する業務が属人化しており、”データ活用=特定の人の特別な仕事”になっている部分があります。現在扱っているデータは広く社内で活用可能な内容も含むため、よりデータ活用を身近に感じてもらえるような機会(社内セミナー、報告会)を増やす必要があると思います。

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。

データ・アナリティクス入門

実践で磨く仮説力の秘密

実務分析の感想は? 今回の演習では、多くのデータや豊富な情報を基に、実務に即した分析を体験できました。仮説を立てる重要性を実感し、検証の目的を明確にすることの大切さを再確認しました。一方で、考えやすい仮説もあれば、内容によっては仮説の設定に苦慮する面もありました。今後は経験を積み、自然に仮説を立てられるようになることを目指したいと思います。 比較で何が見える? また、最初の講義で学んだ「分析は比較である」という考え方を再認識しました。検証項目をしっかりと揃えることが、正確な判断に繋がると感じました。自分の業務では自らデータを取得する機会が少ないため、実際に活かせるシーンは限られるかもしれませんが、常に比較項目を揃える意識を持って仕事に取り組みたいと考えています。今回の内容は情報量が多く、フレームワークの理解が十分とは言えなかったため、書籍の読解や講義の再視聴などで定着を図り、理解を深めたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自ら見つけるナノ単科の魅力

部下への伝え方はどう? 部下や後輩に組織の方針を伝える際は、伝える内容を大きく二つに分けています。一つは守ってほしい基本方針を明確に示えること、もう一つはプレッシャーをかけずに自ら答えを導けるような具体的な質問を投げかけることです。部下や後輩自身が答えを見つけ出すプロセスを促すため、なるべく自分で考えさせる工夫が大切だと考えています。 調査業務はどうする? また、社内の調査業務においては、直属の部下や後輩だけでなく、他の部署や関連会社の年齢が離れた若いメンバーにも指示を行うことがあります。その際、細かい指示は避け、大枠の目的や流れを示すことを心掛けています。限られた時間の中で、資料や言葉にまとめた基本方針を分かりやすく伝え、誰にでも理解しやすいよう努めています。そして、上司や先輩という立場でありながらも、決して偉そうな態度をとらず、すべては部下や後輩の成長を支援するためであるという姿勢を貫いています。

データ・アナリティクス入門

分析の核心に迫る!比較活用の極意

比較の意義は? 分析の核心は、比較にあります。比較を行う際には、対象の選定や条件を統一することが、意義深い分析につながります。また、分析の出発点として、目的や仮説の定義が欠かせません。これらは、できるだけ明文化しておくことが理想的です。 データの見せ方は? さらに、分析結果を伝えるには、グラフやパーセンテージなどで適切にビジュアライズすることが重要です。例えば、自社サービスと競合他社サービスの比較では、自社に有利な形でデータを提示するのが一般的です。また、サービス導入前後の状態を比較し、業務時間の短縮やコスト削減といった導入効果を、定量的に示すことが求められます。 リスクをどう定量? ある程度の定量化を行った提案は既に実施していますが、定量化が難しいと感じられるセキュリティリスクやコンプライアンスリスクの削減についても、納得感のある定量的データとして提示する工夫をさらに進めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

目的と仮説で磨く分析の力

分析ってどう理解? 分析とは、ものごとを分け、比べることだと改めて理解しました。具体的かつ明確に整理することで、より良い意思決定に役立てる手法であるという基本的な定義を再確認できたと感じています。分析を進める上では、目的設定と仮説設定がいかに重要かという点が特に印象に残りました。 目的設定は何が必要? まずは、分析の目的を明確にして、どの意思決定に結びつけたいのかを整理することが大切だと考えています。その上で、目的に合わせた仮説を立て、膨大なデータの中から役立つ情報を見極める方法を実践していきたいと思います。 振り返りの進め方は? また、自身の業務を振り返り、データを活用して改善したい点を整理し、どのようなデータを収集しているのかを把握することから取り組みたいと考えています。一つのテーマに絞り、目的設定、仮説設定、そして分析の順で自分なりに実践を進めることで、より良い結果を得たいと思います。

クリティカルシンキング入門

伝わる資料作りのヒント

伝え方の工夫は? 言葉の選び方やグラフの作り方が、相手の理解度に大きな影響を与えることを学びました。グラフ作成の前には、まず「誰に何を伝えたいのか」を明確にし、その目的に応じたページ構成を設計することが重要だと感じています。 グラフで伝える秘訣は? グラフ作成時には、伝えたいメッセージをタイトルに配置し、そのタイトルに合わせてグラフの種類や位置、フォント、色を工夫して選定します。また、余計な装飾が入っていないかどうかをチェックすることも大切です。 資料作りの秘訣は? この学びは、業務においてデータ分析後に事実を伝えたり、示唆を示す際に有用です。具体的には、説明資料や実績報告の作成時に、目的を明確にした上で単なる集計に留まらず、自分なりの仮説を立てながらデータの切り口を検討しています。各ページで伝えたいメッセージとグラフのイメージを整理することで、ストーリー性のある資料作りに役立てています。

クリティカルシンキング入門

伝える力が未来を変える瞬間

どう伝えればよい? 現在の仕事では、相手に自分の考えをしっかりと伝えるため、説明する前に自分の頭の中で「目的・根拠・理由」を整理することが大切だと感じています。特に、中国での業務では通訳を介して情報を伝えるため、意図した内容が正確に伝わらず、異なる回答が返ってくることがしばしばあります。また、日本人同士であっても、暗黙の了解に頼った説明では伝えきれない部分があるため、論理的な構成で伝える必要性を強く実感しています。 どの手法が有効? そのため、ピラミッドストラクチャなどの手法を活用し、情報を整理・提示しています。具体的には、まず話す前に自分の中で情報を明確にし、伝えるべきポイントを整理。さらに、毎週400字程度の文章作成の練習を行い、その文章を社内の掲示板などに公開しています。こうすることで、自分が伝えたいことを相手に理解してもらうだけでなく、自身の説明力や表現力の向上を図ることができています。

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

仮説の種が戦略を育てる

仮説の捉え方はどう? 仮説を立てる際、時間軸と結論の視点で捉えるのか、あるいは問題解決のための手段として捉えるのか、細かく分解できることに気づきました。漠然としていた仮説も、目的と必要な手段を明確にすることで、より効果的かつ実践的なものに仕上げることができると学びました。 本当に必要な策は? 売上向上を目指す中で、「何が必要か?」という曖昧な問いだけでは、的確な戦略が立てられないという経験があります。そのため、問いを細分化し、一つ一つの要素に対して仮説を立て検証することが重要だと実感しています。 現状分析の手法は? 具体的には、まず自部署の業務範囲における現状の顧客アプローチ方法を洗い出し、効果があるものとそうでないものをデータに基づいて検証します。その上で、検証結果を踏まえて問題解決のための仮説を構築し、ボトルネックとなっている部分の改善策を検討していく手法を実践しています。

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。

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