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数字 ✕ データ

に関する学び

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本音の声をどう捉える？ 顧客の表面的な声や要望だけでなく、その背景にある本当の気持ちを深く理解することが大切だと感じました。たとえ同じ商品であっても、名前や見た目の違いが売り上げに大きな影響を与えることがあるため、細部に気を配る必要があります。 戦略の見直しはどう？ また、世の中は常に変化しているため、マーケティングの手法や戦略は常に見直すべきだと考えます。一度出した結論や対策であっても、時代の流れに合わせて再評価することが、新たな発見や改善につながるでしょう。ブログ記事のタイトルやWebアプリのデザインなど、具体的な点も定期的に見直していくことが重要です。 スキルの活かし方は？ さらに、たとえ現状の職業がなくなったとしても、これまで培ってきたスキルや経験を個々に分解し、どの部分が今後活かせるかを確認することも重要です。データ分析の数字を見るだけでなく、SNSなどで寄せられる意見やメッセージに目を向けることで、人々が本当に求めているものをより深く想像することができると実感しました。

切り口は十分ですか？ 切り口については、もれなく重複なく組み合わせ、詳細化できていました。しかし、視点が不足していることに気づきました。例えば、お客様の分け方や、店舗側の情報の分け方など、他にないかと自問を繰り返し、新たな示唆を模索したいと思います。 社内情報の組み合わせは？ お客様の情報に基づく分解は行っていたものの、社内の情報、例えば地域、経験年数、所属組織などを組み合わせることで新たなセグメントを作れないか試してみます。また、差がないことが判明することも価値のある情報だと理解しました。そこで、まずは試してみるという姿勢で臨むことにしました。 データの傾向はどうですか？ 具体的には、まず切り口の分類として、お客様情報、営業社員情報、商品情報などを挙げ、それぞれの分類を詳細化します。そして、来週月曜日にデータに適用して傾向を確認する予定です。さらに、詳細化を進めるために切り口の組み合わせを試し、数字だけでなくグラフで視覚化することで、全体像を捉えたり、比較しやすい状態にします。

アカウンティングはどう見る？ これまで「アカウンティング」という言葉には専門的で難しい印象があり、避けがちでした。しかし、数字の読み方に関する共通ルールを学ぶことで、そのハードルが下がるのではないかと感じました。まずは基本ルールの習得に力を入れ、次週以降の講座で役立てていきたいと思います。 財務分析どう活かす？ 新規事業の提携先企業や、既に出資している企業の財務状況を分析する際に、この知識を活用したいと考えています。また、出資先候補が本来投資すべきでない場合、財務分析の結果をもとに適切に判断をしていきたいです。さらに、経営状況が悪い投資先企業には、業務改善に向けたコンサルティングを提供し、データに基づくPDCAを実行したいと思います。 知識はどう定着する？ NANO単科講座の受講を通じて学び得た知識は、授業終了後も引き続き定着させ、実際のビジネスにおいて財務分析を自ら積極的に活用できる環境を作りたいと考えています。また、他社の決算情報などに積極的に触れることにも努めたいです。

数字の壁は本当？ データ分析に関して、「数字が得意でないとできない」という思い込みがありましたが、実際にはデータの読解力が重要だと感じました。データと情報を比較することで状況を把握しやすくしたり、意思決定をしやすくする手法の一つとして、どのような目的や仮説で分析を行うのかが最も重要な根幹部分であることに気づきました。 旅行動向はどう？ 具体的な例として、訪日旅行観光客の市場動向と顧客行動の把握があります。どの国からの訪日観光客が増えているか、減っているか、滞在日数、1人当たりの消費額、訪問都市やその数、そして訪日旅行に求めていることや課題について分析しました。 立ち位置はどう評価？ 会社が策定している中期経営計画の目標達成のためには、訪日旅行という分野において、自社が業界内でどのような立ち位置や状態になるべきかを明確にする必要があります。そして、その状態を達成するために必要となる情報やデータを考慮し、どのような戦略を打ち出すべきなのかについて検討することが求められます。

データの隠れた意味は？ 「分析は比較なり」という講師の言葉に、これまでの自分のデータに対する見方を改める衝撃を受けました。単に手元にあるデータだけでは、平均値や統計情報といった基準を算出することができず、その中に秘められた情報を読み解く重要性を再認識する機会となりました。 数字以外も活かせる？ また、データ分析と言えば数字を思い描くことが多いですが、文字列などで表現される資料もまたデータであると教わりました。間接部門で働く中で、これまでデータに対して多少なりとも距離を感じていた私にとって、まずは日常の中で身近に存在するデータを取りこぼさず活用することの必要性を実感しました。 管理と復習は十分？ 具体的には、毎日、毎週、毎月の使用単位で見落としがないかデータをチェックすること、一元的な保管場所を確保してデータの集計状況を整えることが挙げられます。迷ったときは今回の学びを振り返り、復習を繰り返すことで「データとは何か」を体で覚えていくことが大切だと感じました。

計算方法はどう違う？ 他者による分析データでは幾何平均や標準偏差に触れる機会はありましたが、以前は計算式に苦手意識を感じていました。今回、単純平均や加重平均と併せて用いることで、データのばらつきや分布が視覚的に理解しやすいことを実感しました。また、分析結果同士の比較において要素が細分化され、読み解く幅が広がることも理解できました。普段目にするデータの背後には巧妙な仕組みが潜んでいることを再確認し、背景にある意図をより慎重に読み取ろうという意識が芽生えました。 部署ごとの傾向は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みでは、アンケート結果が全社的にポジティブな回答に偏る傾向が見受けられました。しかしながら、ネガティブな回答は特定の部署に偏っている可能性もあります。回答者の部署や性別などの属性に注目することで、異なる視点からの分析が可能になると感じました。こうした多角的な検証を通じ、部署ごとの業務特性やジェンダーバイアスなどの要因が明らかになることが期待されます。

どの要因を重視する？ より良い分析を行うためには、単に手法を実施するのではなく、実態だけでなく、事象の背景にある要因に目を向け、仮説の設定に力を入れることが重要です。たとえば、期間、事業部、他社との比較や、売上を数量と単価といった要素に分解して、その関係性を明確にすることが求められます。 どの数値に注目すべき？ 現在、次期中期経営計画策定に向け、社内外の事業環境および自社の事業構造の把握に努めています。中期的な戦略を練る上では数値が非常に重要であるため、その分析結果をもとに、部内の若手社員と見立てを共有し、意見交換を進めることを目指しています。 仮説検証、どう進める？ また、これまで手薄だった社内データの分析についても、各種検証を重ねた結果、実施可能な体制が整いつつあります。データ分析にあたっては、仮説設定を重視し、エクセルのピボットテーブルや統計ツール、可視化ツールを活用しながら、複数のメンバーで議論を交わし、一定の結論に導くプロセスを進めています。

代表値の使い方は？ 代表値の計算方法として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値のアプローチがあることを再確認しました。日常の業務では状況に応じて使い分けているものの、特に幾何平均は実際に計算する経験がなく、大変勉強になりました。また、データのばらつきを捉えるための標準偏差を使った比較も初めて試み、今後の分析に役立てたいと感じました。 分析結果はどう活かす？ 研修成績やサーベイ結果の推移やばらつきを把握し、傾向や特徴を見出すために、今回学んだ代表値の計算方法やビジュアライゼーションが非常に有効だと考えます。まずは、データを確認する前に、点数が上昇している場合と下降している場合の仮説を立て、その上で属性ごとに単純平均を用いて比較を行います。さらに、人事制度などとの関連付けを行う際には、特定の部署の比重を増やす加重平均や、前々回分のデータを反映した幾何平均を導入することで、目的に合った多角的なアプローチを実現し、仮説の検証や次の分析ステップへとつなげていきます。

数字の裏を見る？ 数字をただ眺めるだけでなく、何を調べたいのか、どの点が重要かを事前に考える習慣が身についたと感じています。事前にどのようなデータが必要か、どんな情報がありそうかを予測し、仮説を立てることの大切さを、実際の分析を通じて実感できました。 売上の謎は？ また、売上の上昇や下降といった大枠だけを把握した後、次のステップとして自ら仮説を立て、複数のデータを組み合わせて検証する練習にも取り組んでいます。データ分析専門のチームが示す資料をそのまま受け入れるのではなく、自己の視点でデータを比較検討することに注力しています。 実践の手順は？ 具体的には、以下の手順で実践しています： ①　週明けに発表される週次予約情報や売上実績を前週と比較し、自分なりの考察を深める。 ②　得たデータを企画書に盛り込み、提出する。 ③　これらの実践にあたり、必要なデータの提供をデータ分析チームに依頼してみる。 これらの取り組みを通じ、分析力の向上を実感できています。

問題はどう浮かび上がる？ 要素を分解して検討することで、解決すべき問題を明確にすることが可能です。データを提示する際にも、意図を持って伝えなければ単なる数字の羅列に過ぎず、その意味は薄れてしまいます。また、問題解決の方向性を定める際は、ただアイデアを出すのではなく、まず適切な問いを立てることが重要です。問いの立て方次第で、最終的な成功確度が大きく変わるため、時間と労力を問いの検討に注ぐべきだと感じます。 現場でどう対策する？ 具体的な業務の現場では、所属する広告グループでの広告施策の検討において、この考え方が非常に役立ちました。たとえば、ブランドの健康状態について、どのような問題や課題が存在するのかを細かく分析し、その上で広告という刺激がどのような対策となり得るかを論理的に整理することが求められます。ブランドの課題や背景を正確に把握し、対策の方向性や具体的な手段を順序立てて考えることで、実施する施策が本当に課題解決に寄与するかどうかを見極めることができるのです。

規模の経済性をどう理解する？ 規模の経済性について学ぶ際、その本質を見抜くことが非常に難しいと感じました。頭で何となく理解できても、実際に各設問に対して理由を述べるアウトプットは非常に時間がかかります。特に、設問3において素早く本質を見抜き、的確に表現するスキルがまだ十分に身についていないことを痛感しました。 数字の背後にある本質を捉えるには？ また、Factbookからデータを参照し、課題に対する戦略を構築することも重要ですが、数字だけにとらわれず、その背後にある本質を見抜くためにはなお時間が必要だと感じています。 ヒアリングの重要性とは？ 推移データやFactbookを使い数値目標を設定する前に、現場の声をヒアリングやインタビューで拾うことが重要です。それによって、数字やフレームワークだけに頼ることなく、実行可能な戦略を立てていきたいと思います。今月中に異なる分野の3人にインタビューを行い、より魅力的なコンテンツ戦略を構築することを目指しています。

定量分析の鍵は？ サンクコスト、定量分析、MECE、ロジックツリーという手法について学びました。定量分析では、データのどこに注目し、どこを比較するかが重要であることが分かりました。特に、①インパクト、②ギャップ、③トレンド、④バラつき、⑤パターンの各視点からデータの意味合いを読み取ることに注力しました。 MECEの意味は？ また、MECEに関しては「もれなく、ダブリなく」に分けるだけでなく、意味のある切り分け方が重要であることを理解しました。この考え方を基に、現状と理想のギャップを明確にし、具体的な行動につながる方向性をメンバーに示すことが求められると感じました。 課題解決の道は？ さらに、現状の課題として、分析結果の共有時にメンバー間で理解のずれが生じたり、行動に直結しない点が挙げられます。なぜこのような分析が必要なのか、そこから得るべきものは何か、そして課題の解決につながる具体的な実施方法について、今後さらに明確にしていく必要があると感じました。