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表 ✕ データ

に関する学び

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どの代表値を選ぶ？ 今週の学習では、さまざまな代表値について学びました。平均値には単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に応じた適切な選択が必要です。また、データのばらつきを示す標準偏差についても意識するようになりました。製造業の生産部門で用いられる3σなども、この標準偏差の考え方に基づいた手法です。どの指標が何を示すのかを常に意識しながら、代表値やグラフの適切な使用を心がけたいと思います。 単純平均の限界は？ これまでのデータ分析では、主に単純平均を利用してきましたが、特異値が存在する場合には単純平均の使用が適さないことも認識していました。そのため、どの数字が最適なのかは必ずしも明確ではありませんでした。今回学んだ加重平均や幾何平均なども併せて活用し、より多角的な分析を進めていきたいと考えています。単純平均以外の代表値を使用する具体的なケースがあれば、ぜひ教えていただきたいです。

問いの共有はどう？ 日頃から仕事で「イシューは何か」を考えてはいたものの、問いを意識し続けたり共有することはあまりできていなかったと感じています。しかし、共有がなければ話が進まず、解決策を見つけるのが難しいということにも気づきました。 データ活用の期待は？ 来月からはデータ部門のサポートに入るため、さまざまなデータを活用してイシューの洗い出しと解決策の検討を行うのがとても楽しみです。これまで学んだ内容をもとに、相手に分かりやすく伝えるため、図や表、イメージなどを積極的に活用しようと考えています。そのためにも、まずは基本から再度復習することにします。 伝える工夫は何？ まず、基本をしっかりと復習し、自分の言葉でノートにまとめたアウトプットを行います。そこから実務でデータを使い、自分なりの工夫を加えたスライド作成や資料作りに取り組むとともに、人に伝えるための表現方法にも意識を向けていこうと思っています。

表現の工夫で印象はどう変わる？ 表現の工夫によって、相手に与える印象は大きく変わることを学びました。まずは基本を理解し、様々なグラフのタイプが持つ理由を踏まえた上で応用するかどうかを判断することが重要です。デザインに意識を向けすぎると中身のないデータ資料になってしまうため、本質を理解し、資料をまとめた上で批判的思考と他者目線を意識して取り組みます。 資料作成のポイントとは？ これを元に、フォントや色合い、グラフなどが見やすくまとめられた資料を作成することを心がけます。過度に凝るのではなく、必要な内容に集中し、感覚的にわかりやすく、好印象を与える資料作成のヒントを得ることができました。 GPTを活用すべき理由 今後はGPTなどを活用し、グラフやフォントの適切さを確認しながら、より分かりやすい資料を作成していきます。読む相手が辛くならないように配慮し、他者目線を考慮した文章や資料を作成するよう努めます。

データ分析は何が肝心？ データを分析する際、「分解」する視点や切り口によって得られる情報が大きく異なることに気づきました。表面的な情報で安易に判断せず、多角的な視点からデータを分析し、十分に検証することの重要性を認識することができました。 要因の背景はどう検証？ たとえば、離職率の原因を調査する際には、年齢や勤続年数、部署、職位などの要素をMECEに分けて分析することで、特定の要因や傾向を見つけやすくなります。さらに、背景や理由を深く掘り下げることで、適切な予防策を講じることが可能になると考えています。 分解で見えているものは？ まずは、自分自身でデータを加工・分解することで、データ分析に慣れていきたいと思います。データを扱う際にはMECEを意識し、さまざまな視点から分析を行うことを心がけます。また、そこから導き出した仮説については、他の視点からも確からしいかを検証する姿勢を持ちたいと考えています。

分析と仮説のバランスは？ データ分析の軸として「分析は比較である」だけでなく、仮説思考についても学びました。仮説を立てる際、バイアスによる思考の偏りが影響する可能性があるため、一度他者の意見を聴くなど、客観的な視点を取り入れてバイアスを抑える工夫が重要だと感じました。 データ収集はどうする？ データ収集については、オープンデータの活用も有用ですが、世の中に存在しないデータは自分で集めることが大切だと学びました。確かにこの作業は大変ですが、地道な取り組みが結果として大きな意味を持つと実感しました。 報告資料の工夫は？ また、月次報告の資料作成に関しては、現在提示している数値とグラフの表現方法を見直す必要性を感じました。具体的には、数値に関しては棒グラフ、比率については円グラフを使用するなど、視覚的な情報の伝え方を多様化し、リソースの過不足など新たな課題が明らかになるかどうかを検討したいと思います。

代表値の意外な落とし穴は？ 代表値の有用性と、その落とし穴について理解が深まりました。データを活用する目的に応じ、代表値の背後にある背景を把握するためには、必要な手間を惜しまない姿勢が大切であると再認識しました。 毎月の数字はどう？ また、毎月の売上や費用といった数字は、ひとまとめにすると他月と大きく変わらないように見えても、実際には中身が大きく異なることが多いです。このため、詳細な項目の変動にも着目し、単なる異常の有無だけでなく、次月以降への影響などを踏まえて、より深い検証に努める必要があると感じています。 内訳の分析は必要？ さらに、月次決算の報告前の分析においては、全体の数字（代表値）だけでなく、必ず内訳の変動を比較することが重要です。単月の変動に留まるのか、次月以降も影響が及ぶ傾向があるのか、または対策が必要な内容なのかを、各要素ごとに分けて分析するよう心がけたいと思います。

作成と読む違いは？ 財務諸表において、作成する側と読む側では立場が異なることが実感できました。私は会計データを活用して、事業上の課題を把握し、経営判断ができるようになることを目標としています。 財務三表の謎は？ また、これまで何となく理解していた財務三表について、なぜアカウンティングが行われるのかを考えた上で見ることで、各項目のつながりや重要なポイントがより明確になりました。 競合比較はどう？ さらに、自社だけでなく競合他社の財務状況と比較することにより、それぞれの特徴を事業活動の違いと合わせて理解し、どこに注目すべきかを学んでいきたいと考えています。例えば、６月の実績や四半期の経営データを通して経営状況を把握し、これまで気づかなかった課題を再認識すること、また、検討中の戦略がどのような影響をもたらす可能性があるかを考察することは、ビジネスリーダーとしての視点を養う上で非常に有意義です。

分解から何が見える？ データを分解して傾向がはっきり見えなくても、それを失敗と捉える必要はないと感じました。たとえば、「傾向が無いことが分かった」や「別の切り口があることが分かった」という結果も、データの捉え方の違いを示しており、有用な示唆と言えます。 正しい表記はどう守る？ また、「分かる」は必ず「分かる」と表記するようにし、データの分解を丁寧に行うことの大切さを改めて実感しました。実際にデータを細かく分ける際は、手を動かすこと、機械的にただ分けるだけでなく、複数の切り口で考えることが重要だと考えています。 売上の分解方法は？ さらに、メンバーの売上を整理し、今後の対応を検討する際には、合計の売上だけでなく、関連する項目ごとに分解することが必要です。その際、本当にこれだけで良いのか自問し、他のメンバーと相談することで、より具体的な分解と傾向の提示ができるよう努めたいと思いました。

各平均の意味は？ 今回の学習では、平均の種類について再確認できた点が非常に印象的でした。単純平均だけではなく、幾何平均や加重平均といった、数字の根拠となるデータや分布の理解が求められる手法について、より深く考える機会となりました。 成長率の計り方は？ また、期間全体の成長率を表現する方法が実践可能であることを知り、これまで感じていた疑問が解消されました。具体的には、自身の業務において商品のサイズ構成比や部署の成長率を算出する際、全体の加重平均や過去数年の傾向を示すための幾何平均が有用であると感じました。 実践スキルの磨き方は？ とはいえ、数式自体は難しく感じたため、今後はエクセルを使用した計算方法など、より実践的なアウトプットスキルを磨く必要があると思っています。プレゼンテーションや説明の際に、根拠となる平均値を具体的なグラフなどで示せるよう、引き続き学びを深めていきたいと考えています。

分析における比較の重要性を学ぶ 分析とは比較であることを学びました。データを扱う際にはサンプリングバイアスに注意し、何と何を比較するか、そして目的に沿った分析を行うための問いが重要であると理解しました。すぐに飛びつかず、まず一呼吸おいてからデータを取り扱うことが大切です。 土地選定にはどんなデータが必要？ 土地の選定に際しては、エリアや距離といった比較可能なデータを蓄積し、入居率や地代との関係を探ることが必要だと感じました。また、社内説明資料を作成する際には、データの表現方法としてグラフや図をどう表現するかを学んでいきたいです。 事業組成には説得力向上が必須 事業組成の中では、なぜその事業を行うべきか、比較軸を立てた上で理解しやすいデータやグラフを使用し、プレゼン資料の説明力を高めることが必要です。これにより、事業化の打率を向上させることで部署や関係各所に貢献できるでしょう。

比較と伝え方は？ データ分析においては、常に比較する姿勢を忘れず、大切なポイントだと実感しています。また、ビジュアル化する際には、これまで自身が慣れ親しんできたグラフだけでなく、伝えたい情報に最も適した表現方法を選ぶことを意識しています。 経験はどう活かす？ 業務での分析経験があるため、実際の活用イメージは湧きやすいです。これまでは自己流で学んでいたため、考え方や手法に不安を感じることもありましたが、体系的に学ぶことで自信を持って活用できるようになりました。 仮説と検証は？ 具体的には、まず仮説を立て、その後、比較対象を検討してバイアスを排除しつつデータを見るよう努めています。また、分析結果に関しては、担当者間でできる限り議論を重ね、さまざまな視点から検証することを心がけています。さらに、ビジュアル化の際は、誰が見ても正しく、わかりやすく伝えることを意識しています。

効果的な視覚情報の秘訣は？ 情報を伝える上で、視覚的な情報の作り方が非常に重要であると改めて感じました。伝え方は環境や状況によって異なるため、目的に応じた最適な見せ方を選べるよう、視覚情報の表現方法の幅を広げる必要があります。 自分の視点で見る資料は？ 普段目にする資料は、「自分ならどのように作るか」という視点で観察するよう心がけています。また、文章作成時には、アイキャッチの活用、文章の硬軟のバランス、そして読みやすい体裁の3点を常に意識し、読み手の立場に立って内容を確認する習慣を続けています。 プレゼン成功の秘策は？ さらに、8月22日に他部署の行動変化を促すためのプレゼンテーションを実施する予定です。資料全体の構成や使用するデータの選定において、目的と対象に合わせた最適な見せ方を意識し、作成内容が理解促進に効果的かどうかを事前に第三者の意見を取り入れて確認する予定です。