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数字 ✕ 比較

に関する学び

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数値とビジュアルの関係は？ データ比較の際、数字に注目し、その数値をビジュアル化することで、数式に基づく関係性を把握することの重要性を学びました。大量データの分析では、目的を明確にした上で仮説を立て、データ収集を経てその検証を行うプロセスが大切であると感じました。また、分析する際には、単純平均だけでなく加重平均や中央値、さらには散らばりを示す標準偏差といった代表値を活用することで、より深い理解が得られると実感しました。 散らばりの意味は？ 特に、データの散らばりに注目することで、数値の乖離をどのように防ぐかという点が印象に残りました。数値の集約や分布の理解は、分析の精度向上に大きく寄与すると考えています。 売上推移の分析は？ 実績報告書の作成においては、単月売上や累計売上の推移を把握するため、商品別や販売先別の分析が有効であると思います。各取引先に対する実績や、特定商品の業績分析を行う際には、加重平均や中央値を用いて売上の平均成長率を求め、業績の変動理由について目的に沿った仮説を立て、データ収集と検証をする手法が有用だと感じました。 分布の理解は？ また、正規分布の説明では、標準偏差に関する具体例の一部が分かりにくかったため、さらなる理解を深める必要があると感じました。

視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。

簿記学習のポイントを振り返る 今回の内容は、以前から簿記で学習していたことと重なっていたため、理解するのは比較的容易でした。固定負債と流動負債の違いを理解するのには最初苦労しましたが、学んでおいて良かったと思います。また、1年以上の負債でも通常の営業サイクルに含まれるのであれば流動負債とするという例外ケースは見分けるのが難しいかもしれません。ただし、今のところはそのようなケースにはまだ出会ったことがありません。 自店舗の資産を深く考えてみる 自分の店舗の資産と負債について考えてみました。これまで店舗の資産について深く考えたことがなかったので、良い機会になりました。私の店舗は賃借であり、大部分のPCやシステムもリースや利用料を払って使用しています。顧客データや人材などのソフトな部分は資産と言えますが、基本的にはBSには表記しません。具体的に考えると、資産の特定は難しいものです。 おおよそのBSを作成してみる 次に、自店舗のBSをざっくり作ってみました。正確なものではなく、おおよその仮定で考えられる項目に置き換えてみました。さらに、自社全店舗を合わせたものが会社全体のおおよそのBSになると考えると、若干大雑把な数字になりますが、それでも考えてみる価値はあると思います。

分析の本質を学ぶ意義とは？ 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める？ 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは？ 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています： - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。

統計でどう比較する？ 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる？ 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える？ また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。

利益創出の秘訣は？ P/Lは企業がどのようにして利益を生み出しているかを示すもので、売上総利益、営業利益、経常利益、当期純利益の前年比や各項目の構成比を通じ、企業が提供する価値がどのように反映されているかを読み取ることができます。当期純利益はB/S上で利益剰余金として純資産に加算され、両者は連動しています。 B/Sの仕組みは？ 一方、B/S（バランスシート）は資産、負債、純資産の三要素がバランスを保っており、特に下部に位置する項目は固定的なお金として扱われます。同じ業態であっても、企業が本質的に提供する価値が異なれば、P/LもB/Sもそれぞれ特有の構成となります。 決算資料は何を見る？ 具体的な決算資料、例えば第2四半期の資料をしっかりと読み込み、企業が今後目指す数値や成長戦略を確認することが重要です。また、同業他社とのP/LやB/Sの比較を行い、違いを明確にした上で、意見交換会などの場でそれぞれの工夫点をヒアリングすると良いでしょう。 連結決算の検証は？ さらに、連結決算やIFRSの知識を深めること、また、数年後の目標の妥当性を具体的に検証し、どの項目でどの程度の増減が求められるか把握することが、株主をはじめとする社外の期待に応えるためには不可欠です。

各項目分解の効果は？ 各項目を分解して、それぞれの数値に注目する手法は非常に有効であると学びました。実際、インサイドセールスの業務では各項目に基づいて数値を集計しており、このやり方が資料作成などの他の業務にも応用できることを実感しました。 A/Bテストの判断は？ 一方、A/Bテストに関しては、正直なところ疑問点が残りました。教科書上では理解できる内容ですが、実際に予算を投じる判断となると、やはり検討が必要だと感じます。 図解と数値比較の視点は？ また、資料作成時に業務の図解を作成する際、各項目を分解して図にする考え方は今回学んだ内容に似ていると感じました。しかし、実際に数値を比較する際は、割合を用いたシンプルな方法が最適だとも思いました。そのため、簡単な割り算を暗算できるようにしておくことが大切だと考えます。 実践習慣の重点は？ さらに、実践に向けた習慣として、以下の点を意識していきたいです。まず、図解のパターンを把握すること。次に、簡単な暗算を身につけること。そして、what、where、why、howの流れをフレームワークとして常に念頭に置き、議論の根本から取り組むようにすることです。これらを習慣化して、業務に生かしていきたいと思います。

見えるギャップは何？ データ分析では、目についた情報にとらわれやすく、都合の良い解釈に陥るリスクがあると感じました。しかし、What / Where / Why / Howの切り口で数値同士を比較し、実際の現場で何が起きているのか確認することで、あるべき姿と現状のギャップを明確にし、解決への道筋を意識することが大切だと学びました。 KPI設定の真意は？ また、サイト分析におけるKPI設定では、ロジックツリーの考え方を活用して全体を俯瞰し、各階層に分解するMECEを意識したアプローチに新たな気づきを得ました。こうした手法は、課題解決や売上、集客の分析においても非常に有用だと考えています。 具体分析の切り口は？ さらに、現在取り組んでいるECサイトのデータ分析では、感度の良い切り口を増やし、より具体的な分析を行いたいと思います。クライアントのサイト課題をあぶり出し、ロジックツリーに落とし込むことで、強化すべきポイントを整理する作業に役立てていくつもりです。 今後の施策は？ 引き続き、現場の状況確認を踏まえながら、What / Where / Why / Howの視点とMECEを意識して分析を進め、課題解決に向けた具体的な施策を模索していきます。

気づきはどう生かす？ 「捨てる」選択を行う際、自分が気づいていない側面があると実感しました。そこで、気づけるための行動として、新入社員の意見を聞いたり、他者と比較したり、他の事業所の職員と話すなどのアプローチが有効だと考えています。また、資金面での制約があると、自社内で全てを完結させようとするトレードオフが生じがちですが、その選択肢を見直し、専門家に任せるか、あるいは専門知識を持った社員を採用することで新たな突破口が開けるのではないかと思います。 ROIは何が大切？ また、優先順位を決める際にROI（投資対効果）まで考慮していなかった点に気づき、今後はぜひ取り入れてみたいと考えています。 優先順位はどう決定？ まずは、捨てるべきものが何かを検討し、無駄な業務を省くことから始めます。次に、新入社員に意見を求めた上で、具体的に何を優先すべきか（例えば、情報の共有、訓練、職員間の連携、保護者対応、事務作業など）を考えます。最終的には、優先度の高い課題に全力で取り組む方針です。 数字苦手への対策は？ なお、投資対効果を考える際に自分は数字に苦手意識があるため、数字が苦手な人にも取り組みやすい方法があれば教えていただきたいと思います。

分析には何が必要か？ 今週は、「分析には比較や目的設定が重要であり、条件を揃える必要がある」という内容を学びました。確かにそうだと思う内容が多く、これらのポイントは今後も常に忘れないようにしたいです。 新たな知識の発見 一方で、LIVE授業を通じて新しい知識も得ることができました。定量分析に定性分析が加わることや、平均にするべき数字と平均にしないほうが良い数字など、目的によって異なるという点が特に興味深かったです。 クライアント提案時の比較 クライアントへの提案時には、広告効果を伝える必要があります。他社や過去の結果と比較し、より効果があることを示したいです。また、自身の営業計画を立案する際にも、過去の実績や先輩の成果と比較し、達成の共通点を探りたいと思います。 上長との振り返りで何を確認する？ まずは上長と今回の学びを振り返り、クライアントへの提案で話せるように比較ポイントを洗い出したいと思います。上長と取りこぼしがないか確認し、その後で必要な情報を集めます。さらに、四半期ごとの計画立案時には、自分の達成した成果と比較し、成功のポイントを明確にしたいです。また、達成傾向にある先輩と比較することで、さらなる成功の糸口を見つけたいと思います。

平均値を使う意味は？ 平均値を中心に使っていたものの、実はその名称や意味を十分に理解できていなかったことに気付きました。加重平均や幾何平均も実は使ってはいたのですが、今回の学びで、自分の仕事の中で具体的にどう応用できるかをイメージすることができました。 散らばりはどう捉える？ また、散らばりや標準偏差といった指標を通じて、データ比較のためにさまざまな基準があることが理解でき、非常に興味深かったです。普段はあまり使っていなかったヒストグラムも、実際に活用することで、案件のサイズがどこに集中しているかが一目で分かり、次の一手を考えるためのヒントになりそうです。 どの平均を選ぶ？ さらに、加重平均は現状のデータ分析に役立ち、幾何平均は来年度の数字を検討する際に採用できそうだと感じています。標準偏差の活用法については、これから意識しながら幅広い視点で考えていく予定です。 実践で数字はどう変わる？ 明日には、過去のデータをもとに加重平均、ヒストグラム、幾何平均の活用を実践し、特に幾何平均については過去数年分のデータを基に来年度の数字の妥当性を検証してみたいと思います。これまで漠然と感覚で判断していた数字が、しっかりとした目安となると確信しています。

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。