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〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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分析 ✕ 目的
に関する学び

全763件の振り返りを公開中

分析

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目的

データ・アナリティクス入門

こだわりすぎないMECEのヒント

MECEにこだわりすぎない理由は？ロジックツリーにおけるMECEについて学んだ際、一番印象に残ったのは「MECEにこだわりすぎないこと」という点でした。もちろん、詳細な分析は重要ですが、何のためにその分析軸を用いるのかという目的に合わせて、適切な粒度を決めることが大切だと感じました。調査課題はMECEか？また、調査を依頼されるクライアントの中には、調査自体に不慣れな場合も多く、最初から明確なマーケティング目的が定まっていないケースが見受けられます。そのため、調査目的や調査課題が必ずしもMECEになっていないことが多いです。こうした状況においては、クライアントの視点に立ち、ロジックツリーなどを用いた課題の可視化を行い、調査で明らかにすべき点を企画説明でしっかりと伝えることが重要だと考えています。

20代男性マーケティング、広告、販売一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

比較で見える回収改善のカラクリ

分析の基本は？債権回収の分析にあたっては、「分析は比較である」「apple to apple」「生存者バイアスに気をつける」の三つのキーワードを常に意識しています。まずは、分析の目的を明確にし、全体像をビッグデータで可視化するところから始めます。現状評価はどう？具体的には、保有している債権全体と請求可能債権の集計を行い、過去からの変遷を比較することで現状の回収状態を評価します。その上で、改善が求められる債権セグメントを明らかにしていく方針です。集計イメージは？まずは集計のイメージを作成します。保有債権を請求可能なものとそうでないものに分類し、細分化した内容を表にまとめます。イメージが固まったらビッグデータを活用して集計を実施し、過去からの遷移表を作成して比較しやすい状態に整えます。

40代男性金融サービス課長

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データ・アナリティクス入門

データ分析をもっと身近に感じよう

比較分析の考え方とは？分析とは比較であるという考え方には改めて納得しました。特にビジネスの現場では、目的に応じて分析のアウトプットが変わるため、前提条件の確認を怠らないよう心がけたいと思います。データ分析の意識法は？日常業務でデータに触れる機会が多いですが、まずは仮説や問いを立て、目的に沿った分析を意識したいです。データ分析自体を目的とせず、次の提案につながるアウトプットを目指します。仮説を立てる重要性について正しい仮説や問いを立てるためには、現状把握や周りとの意見交換を徹底し、怠らないようにします。ビジネスのゴールから逆算してデータ分析を行い、常に目的を忘れないようにします。また、データの整理や可視化についても学び、分析の全体的な流れをスムーズに進められるようにしていきたいです。

30代男性金融サービス次長

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データ・アナリティクス入門

整理の魔法！ロジックツリー術

全体像はどう把握？ロジックツリーを用いることで、全体を俯瞰して物事を捉え、抜け漏れなく整理する手法を学びました。同時に、細かく分割する過程で目的そのものに偏らず、重要な要素を見逃さないバランス感覚の大切さも実感しました。学びをどう応用する？これらの学びは、データ移行のプランニング時のプロセス分割や、データ分析において対象項目の洗い出しと重要度付け、プロジェクト体制の整理、また予算計画時の項目洗い出しなど、業務のさまざまな場面で応用できると考えています。具体策はどう実行？具体的な行動としては、まずスコープを決定する際にチェックツールを活用して抜け漏れがないかを確認し、プロセス整理の際にはロジックツリーを使って複雑な要素を分かりやすく簡素化する取り組みを行っていきたいと思います。

30代男性病院／ヘルスケア課長

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データ・アナリティクス入門

仮説で魅せる数値の物語

どの視点で分析？分析とは、ただ数字を集計するだけではなく、何と比較するかという視点が不可欠だと再認識しました。目的に基づいた仮説を立て、どの視点で比較・検証するかを明確にすることで、ただのデータ集積ではなく、有意義な分析に繋がると感じます。集計や加工だけで「分析」と思い込むことなく、次のアクションへ結び付く示唆を導き出すことが重要だと改めて実感しました。営業改善の秘訣は？私自身は、営業活動の可視化を通じて、効率的かつ効果的な施策による受注促進と新規売上拡大を目指しています。単なるデータ化に留まらず、商材や手法、営業担当者ごとの活動とその成果を比較し、成功要因と課題を把握することが求められます。その上で、結果に直結する施策を見出すため、今後も具体的な比較分析に努めていきたいと考えています。

40代女性アウトソーシング/オフショア課長

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データ・アナリティクス入門

目的と手段を見極めた新たな挑戦

目的と手段は本当に合ってる？色々な技を学んできましたが、振り返ると重要なのは「目的」と「手段」を混同しないことだと実感しました。目的がはっきりしていれば、今回のセミナーで学んだ内容を活用することで具体的な成果が得られるというイメージが湧きました。ただ、実際にその知識を活かす機会は自ら作り出さないとあまり得られないため、意識的に活用の場を設けようと考えています。業務課題はどう捉える？新年度を迎え、新たな業務や課題が現れました。これらの課題を解決するため、今回学んだフレームワークを積極的に活用し、分析に取り組んでいく予定です。また、使用したフレームワークやその理由を記録として残すことで、後々の振り返りがしやすい仕組みを作り、PDCAサイクルを効果的に回していきたいと考えています。

30代男性小売業係長／主任

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マーケティング入門

顧客視点で切り拓く学び

マーケティングは何を指す？マーケティングという言葉から、初めは調査や分析が中心の業務と考えていました。しかし、実際にはそれは一部に過ぎず、顧客満足度を高めるための一連の活動やプロセス全体であると理解できました。顧客満足はどう実現？また、セリングとの対比から、マーケティングは自分中心の活動ではなく、相手となる顧客や関わる人たちの満足度向上を主な目的とすることが分かりました。コミュニケーションは大事？私は管理部門に所属し、経営や他の部門、関連する様々なステークホルダーと日々接しています。そのため、つい自分の伝えたいことややりたいことを軸に物事を進めがちでした。今後は、相手の立場や状況を第一に考えながら、より良いコミュニケーションと活動を心掛けていきたいと思います。

30代男性マーケティング、広告、販売一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

本質を見抜く！課題発見の秘密

課題抽出の本質は？今回の分析を通じて、課題抽出と仮説立案の重要性を改めて認識しました。問題の本質や解決すべきポイント、さらにはその解決策が明確でなければ、分析が単なる目的化に陥り、リソースの最適化から大きく逸れてしまう恐れがあります。仮説立案の進め方は？そのため、問題解決の各ステップや仮説立案に繋がるフレームワークを常に意識し、多少の時間がかかっても適切な課題抽出と仮説立案を徹底することが求められます。例えば、商品販売動向やサイトへの集客動向の分析・対策立案においては、問題を深く追及し、フレームワークに沿って仮説を構築することが大切です。そのプロセスで得られた内容を共有し、ディスカッションを重ねることで、より洗練された解決策にブラッシュアップしていくことが可能となります。

40代女性課長

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データ・アナリティクス入門

目的明確！正しい比較で輝く分析力

なぜ正しい比較が必要？分析の基本は、正しい比較にあります。多くの場合、手元にあるデータをいきなり集計や加工し、可視化に移ってしまいがちですが、まずは分析の目的を明確に整理することが大切です。その上で、適切な比較対象や指標を選ぶことで、より目的に沿った分析を行えるようになります。意見に惑わされるのは？また、周囲の意見や上司の指示に流され、何のための分析か分からなくなってしまうケースも見受けられます。あらかじめ定められた仮説やストーリー通りの結果を出そうとする傾向も同様です。目的を再確認すべき？そこで、まずは課題や分析の目的をしっかりと認識することが重要です。正しい比較と適切な切り口を選ぶことで、説得力のある自信を持った分析を実施していきたいと思います。

50代女性金融サービス課長

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データ・アナリティクス入門

焦らずじっくり、物語で解決

どの結果を目指す？分析に取り組む際、すぐに手をつけがちですが、まずは結果をイメージし、どのようなストーリーで進めるかを考えることが非常に大切だと感じています。What、Where、Why、Howの各視点を意識することで、問題解決へのアプローチが明確になると思います。焦らず目的は何？また、分析業務の増加に伴い、結果を急ぐあまり焦ることがありました。しかし、焦るのではなく、目的を明確にし、ストーリー構築に十分な時間をかけるべきだという考えに至りました。これまでは十分な計画を立てずに作業を進めた結果、自分の苦手な部分が露呈していたと実感しています。広い視野で挑む？今後は、課題解決に向けた仮説の設定やストーリーの構築を、より広い視野で取り組んでいきたいと考えています。

30代女性食品・飲料係長／主任

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データ・アナリティクス入門

自ら選ぶデータ分析の真髄

データ分析から何が学べる？データ分析を通じて、体系的な課題解決方法を学びました。実際に扱うデータは自ら補完する必要があるため、比較意識を持って必要な情報を選定するスキルを高めたいと考えています。応用力はどこから来る？また、業務全般に応用可能なフレームワークや思考パターンを習得できたと感じています。単一の業務でなく、思考が求められる多くの場面で今回の学びを実践し、常に意識を持って取り組んでいきたいと思います。課題対策は具体的に？違和感や課題に直面した際は、確認を含む仮説の立案やプロセスの細分化を意識して行いたいです。分析フェーズでは、比較を通じて実証を目的としたデータ抽出や多角的な視点からの提案を心掛け、より具体的な検証ができるようになりたいと考えています。

20代女性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

新たな視点で未来を切り拓く

分析の目的は何？分析の目的や検証したい仮説を明確にすることで、アウトプットの内容が大きく変わると感じました。いきなり分析に着手するのではなく、どの切り口を採用するかを検討することで、分析の精度が向上すると実感しています。新たな視点はどう捉える？これまで、売上データの分析など同じ流れで進めてきた結果、似たようなアウトプットになっているという課題がありました。そのため、今後は新たな視点を導入し、自分自身やチームのメンバーが新しい気づきを得られるよう意識していきます。バイアスをどう排除する？また、従来のバイアスをできる限り排除する分析手法と、その結果をチーム全体で共有する取り組みを進め、具体的な施策につなげられるよう努めていきたいと考えています。

30代男性金融サービス次長

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