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数字 ✕ データ

に関する学び

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データをどう加工すべきか？ 与えられたデータをどのように加工すればよいか、その考え方を学ぶことができました。大切なポイントは以下の3つです： 1. 与えられた表をそのまま見るのではなく、まず加工を考える。 2. 絶対値ではなく相対値でもデータを見る。 3. 一手間加えてグラフ化し、視覚的にわかりやすくする。 データ分析の仮説立て方とは？ これらを実行する上で重要なのは、仮説を立ててデータを分解することです。特に、MECE（漏れなくダブりなく）な分解を習得することが求められます。 可視化で何を達成できる？ 私は、売上や営業スタッフ一人ひとりの実績やシェアを見ることが多く、その際にフィードバックを行う機会があります。ただ結果を振り返るだけでなく、もう一歩踏み込んだフィードバックができるように、データを可視化したいと考えています。可視化する際には、様々な切り口でデータを分解し、仮説を立てて分析します。もし仮説が結果に結びつかなくても、トライ&エラーを繰り返して原因を追求します。 今後の目標は？ 今後の目標は以下の通りです： - 毎月の数字の振り返りの際に、特定エリアの商圏分析と購買年齢層を比較し、問題の明確化と特定を行い、さらに原因追求のプロセスを明確化する習慣をつける。 - 営業スタッフへの数字振り返り資料を、次回の会議時にはグラフ等を用いて改訂してみる。 - 月間の実績確認において、各カテゴリーごとにチェックするだけでなく、その都度気になる切り口でMECE分解を行う。

データ分解の視点とは？ 事象をより深く理解するためには、分解が重要です。分解の際は、Who、When、Howなどの視点から試行錯誤が必要です。一つの切り口に固執せず、様々な切り口から数字を確認することが求められます。このとき、切り口は「もれなくダブりなく」を意識しながら進めましょう。 直感に頼らずデータ確認 切り口が見つかったら、それに基づいてデータを直感的に分析します。しかし、直感的な推測は一度疑い、データで確認することが大切です。結果が期待外れであっても、それは失敗ではなく、次のステップへの前進です。 新しい視点で見る方法は？ ウェブデータの分析でも、新しい切り口での分析が効果的です。切り口は自動的に決めるのではなく、MECEを意識して分解していきます。ある切り口が有効であっても、他にないかを考え、複数の切り口でデータを分析します。 チームで進める業務の確認 業務においても同様に、チーム全体での作業がもれなくダブりなく行われているか確認します。また、責任範囲を異なる切り口で考えてみると良いです。 マンスリーレポートにどう反映？ ウェブデータの分析に関しては、全体を定義した上で新しい切り口をMECEを意識して今週から来週の間に実施し、その結果をマンスリーレポートに反映します。この過程では、全体を把握した上でチームメンバーと議論し、より良い切り口を探してみましょう。 なお、チームの業務に関しては、まずは思考実験を行うことから始めてみてください。

グラフ作成の基本は？ グラフ作成時には、まずタイトル、単位、軸の原点を0から始めるといった基本事項を意識する必要があります。時間軸のデータは慣例通り縦のグラフを用い、X軸を基準とした折れ線グラフで傾向や変化、連続性が見えてくるように設定します。また、「何を伝えたいか」という目的に応じてグラフの形式を選ぶことが求められます。普段の業務でグラフを作る機会は少ないかもしれませんが、数字だけでなくTIPを意識して正しい表現方法を取り入れることが大切です。 フォント選びのポイントは？ 文字表現については、注目してもらいたい点を過度に強調しすぎず、フォントや色の選択により印象を工夫することがポイントです。さらに、アイコンを補助的に用いることで理解が促進される効果もあります。特にパワーポイントのスライドを作成する際には、フォントの種類や色、アイコンの使い方に細部までこだわると良い印象を与えられるでしょう。 スライド作成の秘訣は？ スライド作成時は、情報が出てくる順番に合わせて図表を配置し、事実とともにプレゼンのターゲットに合わせた「何を伝えたいか」を明確にする表現が重要です。帯グラフの幅から比較しやすい特徴を活かしたり、折れ線グラフと棒グラフを一つにまとめる工夫、または矢印などで強調する方法も効果的です。TIPを意識して丁寧に作成することで、見栄えの良いスライドが完成します。 これらのポイントを踏まえ、日々の業務やプレゼンテーションで説得力のある資料作りに役立てたいと思います。

集客前提を疑ってみる？ スクールの課題に対する対応優先順位を誤ってしまいましたが、そこには「また間違った集客を繰り返しそう」という隠れた前提がありました。まずは、この前提を改めることが必要であり、その上で真に解決すべき課題を特定する必要性を感じました。また、生徒データの切り口に関するブレストの中で、「ああそうだ、その観点も必要だ！」との意見があったことから、広い視野を持って落ち着いて検討する重要性を再認識しました。 数字の分析意図は？ 分析したい項目がそもそも十分に取得できていない場合もあるため、あらかじめあきらめる部分もある一方で、見るべき数字の優先順位はしっかり決めて取り組む意向です。具体的には、イベントアンケート結果や申込者のデータについて、単に分析するのではなく「何が知りたいのか？その目的は何か？」と自分に問いながら進めるようにしています。 アンケート分析の意義は？ 各イベント終了後には、アンケート結果と申込者属性の分析を行い、その内容を報告する必要があります。その際、以下の点を意識して業務にあたっています。まず①どの数値項目を優先的に見るのか、次に②その数値が他のイベントと比較して問題ないか、さらに③比較する際には条件を揃えているか、そして④関係者に報告する際には自分の仮説をセットで伝え、議論を促すかという点です。 特に②以降の実施が十分ではないと感じているため、限られた時間の中で箇条書きなどで条件を明確にし、意識しながら取り組むことを心がけています。

何が最優先？ 問題解決の考え方では、まず最も重要な問題を特定することが大切です。「何が問題か？」という視点から始め、数値を比較して問題の所在にあたりをつけます。また、理想の計画と現状の未達成状況を把握し、そのギャップを埋める方法を検討します。数値の比較では、見る必要のない範囲を見極めて効率的に分析を進めることも重要です。 現状はどう捉える？ 現状把握の際には、問題をさらに深掘りするための切り口を考え、その仮説や優先順位をつけていきます。この過程では定性的な情報も取り入れることが重要です。特に、数値に頼りがちな初期の分析では、仮説の形成において定性的な情報を活用することが印象的でした。 分解して見える？ ロジックツリーの層別や変数の分解を用いて課題に取り組むと、目標達成のための具体的な施策が見えてきます。たとえば、採用施設数や売上の向上、コストカットといった課題に対処する際は、変数分解の考え方が役立ちます。また、メーカー推奨品の効果を確認する際には、計画と実績を数値で評価し、感覚的な良し悪しに頼らず客観的に判断することが求められます。 分析の工夫は？ 分析を進める際には、「見なくてもよい範囲・数字・切り口」を適切に除外することで、効果的な分析が可能になります。データの切り口についても、何が効果的か考え、必要であれば追加のデータ取得を検討します。また、チームメンバーとアイデアを共有し、他に異なる切り口の可能性がないかを確認することも重要なプロセスです。

数字だけでは捉えきれない問題とは？ なぜ数字だけを追うと本質的な問題が捉えられないのでしょうか。それは、情報を表面だけで捉えるのではなく、分解の階層を深くすることで新たな視点が得られるからです。さまざまな切り口で解釈し、グラフなどを用いて俯瞰的に見ることで、視点が変わることがわかりました。 新たな視点を得る思考プロセス この過程で特に印象深かったのは、情報を直接受け止めるのではなく、自分で手を動かし、「他に何か切り口はないか」と考えつつ、出された答えに常に疑問を持つという思考プロセスです。このプロセスに大きな衝撃を受け、学びの多い経験となりました。 医療現場での重要なアプローチは？ スタッフの教育や職場環境、患者や家族の問題を常に要素分解して、本質的な問題を抽出し解決する。このアプローチは特に医療現場で役立ちます。医療の現場では、複合的な問題が重なることが多く、特に救急医療においては「秒単位での時間軸」で変化が発生するため、迅速かつ深い分析が求められます。これによって職場や患者により良い医療を提供できるようになるのです。 問題解決にはどのような手法が有効？ さらに、全ての問題に対してロジックツリーで考えること、情報を頭の中だけで整理するのではなく、手を動かして可視化することが重要です。また、MECEに従った分解では「何の目的」で分解するのかを常に考え、分解は最低でも3階層まで行うようにします。これにより、数字もグラフ化され、全体を俯瞰できるようになります。

数字の背後に何を見いだす？ 数字を見る際には、単なる数値を追うのではなく、その背後にどのような事実を見いだしたいかを考え、仮説を立てて分析することが重要です。データを収集する際には、手元にある情報だけでは偏りが出る可能性を念頭に置き、多様な視点から情報を捉えることを心掛けるべきです。 データ分解の鍵は？ データを分解する際には、「いつ」「誰が」「どのように」という観点を含め、網羅的に考えることが必要です。そして、本当にその推論が正しいのか、さらなる傾向を2、3考えてみることも重要です。分解して何も見つからなくても、それは失敗ではありません。切り口が不明確な場合は、まず分解を試み、それでわからなかったら特定の傾向がないことを確認することが意味を持ちます。 売上増減の要因は？ 売上の増減を分析するときは、顧客や商品ごとに要因を探り、傾向を把握して未来の施策に活かします。過去の傾向に従うだけでなく、今あるデータを新たな視点から見直し、「本当にそうか？」と常に疑問を持ちながら進めることが求められます。 他組織の施策も見直してみますか？ 自組織の施策と売上推移を振り返る際には、数値をグラフ化して新たな観点がないかを再考します。他組織の施策や売上推移についても、提示されている視点のみに依存せず、仮説をもって直接問いかけ、新たな傾向を探ります。うまくいっていない事例がある場合は、その要因をチームメンバーとともに分解の視点で考察し、どのように対処すべきかを話し合います。

戦略の真意は何？ 戦略とは、効率よく目的を達成するために何を行い、何を控えるかを選択することですが、現状では日々の業務をただ繰り返すだけになっており、広い視野で全体を見据えた判断や、長期的な視点に基づいた判断ができていないと感じています。 講座のポイントは？ 今回の戦略思考入門の講座では、ビジネスフレームワーク、基本戦略、事業経済性などについて学びました。単に各理論を知っているだけでは十分な戦略には結びつかないため、自分の業務に具体的な状況として適用できるよう、理論の考え方を深化させたいと思います。 売場戦略はどう？ また、売場作りにおいては、POSデータに現れる数字だけでなく、その背景にある顧客の状況や自社の状態も重視し、自店舗の戦略に生かしていきたいと考えています。従来は、売れている商品＝お客様に支持される商品という結論に至っていましたが、この方法では現状のニーズは把握できるものの、長期的には同じ手法に固執して停滞する恐れがあると同時に、会社全体の経済性も十分に考慮されていませんでした。 地域経営の今後は？ 今後は、より広い視野で地域社会にとって必要とされる店舗運営や、会社全体の利益向上に寄与する戦略を構築していくことが重要だと認識しています。自店舗や地域の状況をフレームワークを用いて分析し、その結果を基に各行動に反映させることで、POSデータの数値も長期的な視点や地域のお客様、会社全体の利益につながるかという観点で再評価して取り組んでいきたいです。

数字から何が見える？ 数字で示されたデータには、どのような情報が含まれているのかを考察する中で、ひと手間加えて加工したり、切り口を工夫することの大切さを再確認しました。分け方は必ずしも均等である必要はなく、例えば18歳以下、19～22歳、23歳以上という区切りにより、隠れた特徴や傾向が見えてくるという考え方は非常に参考になりました。 具体と抽象はどんな関係？ また、時間・人・手段といった観点から切り口を考えるとともに、MECEの視点を併用して具体と抽象の行き来ができるようになると、得られる知見が豊かになっていくことを実感しました。この手法を習得するには、実際に手を動かして試行錯誤するしかないと痛感しています。 企画資料はどう見える？ さらに、この方法は企画実現の根拠資料作りにおいても非常に役立つと考えています。プラットフォーム企画が関係部門の承諾を得られずに停滞している現状に対して、ヒト・モノ・カネ・情報をMECEの視点で見える化することで、各部門の懸念を払拭し、説得力のある資料作成を目指したいと思います。 新たな販促策は？ 加えて、他部門のプラットフォームの問題点を把握する際は、入手可能な範囲で登録者数やその内訳データを加工・確認し、そこから新たな販促手法を予想することが必要です。過去のチラシ反響を、時期や時間帯、年齢層、問い合わせ手段、地域などの切り口で整理・データ化することで、顧客の動きをより正確に読み取る検討が進むと考えています。

データ加工で全体像を把握するには？ データを加工する際には、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、全体像を把握するために必要な項目を追加することが重要です。単に生の数値を羅列するのではなく、表として整理することで、様々な気づきを得ることができます。 グラフ化で得られる洞察とは？ また、グラフ化する際には、数値をどのように区切るかが得られる解釈に大きな影響を与えます。どのように分ければ、より良い気づきを得られるかを意識しながら数字を整理することが求められます。グラフ化はあくまで手段であり、そこから得られる洞察を基に仮説を立て、実際の行動に結びつけて改善を図ることが目的です。 傾向が見つからないときの価値は？ さらに、数字を分解してグラフ化した結果、傾向が見つからない場合もありますが、それは失敗ではありません。むしろ、傾向がないことが判明したこと自体に価値があります。 私はソフトウェアエンジニアなので、数字を分析する作業はあまり多くありません。しかし、例えばチームのミーティング時間を削減する際、いつ誰がどれだけの時間をミーティングに費やしているのかを分析するために、このような方法を活用できると考えました。 分析作業の目的をどう意識する？ 分析作業に取り組む際、つい情報をまとめることが目的になりがちです。しかし、「何のための分析作業なのか？」、「仮説を得るためにはどのようにまとめるべきか？」といったことを常に考えながら、分析作業を進めたいと思います。

グラフを使う重要性とは？ 数字データを扱う際には、以下の点に着目すべきと感じました。 まず最初に、グラフを使う選択肢を常に考えることが重要です。さらに、見えている数字だけで判断してはならないという点も大切です。また、一般的なデータの切り方が必ずしも正しいとは限らないことにも注意が必要です。 データ分解で深掘りする方法 データの分解では、当初出た傾向とは異なる結果が見える場合があるので、さらに深く分解することが求められます。その際、MECEを意識し、特にモレがないようにすることが重要だと思います。また、層別、変数、プロセスを使い分けることも必要です。 運用設計で注意すべき点 運用設計を行う際には、利害関係者がMECEでモレがないかを確認することが必要です。新規事業のフロー構築において、全体をプロセスで分解し、必要なツールを作成していますが、再度プロセスを確認し、より正確なものに仕上げていくことも大事です。 サマリーデータはどう見せる？ クライアント提出用のサマリーデータに関しては、見せ方を工夫し、ニーズに応えた数字を提出することが求められます。そして、時間的なロスが生まれるかもしれませんが、一度作成したものを一日寝かせてから再度検証することを意図的に実施するべきです。 急ぎの案件での分析 急ぎの案件では、得たい数字が出た時点で分析を完結してしまうケースがあるため、これ以上分解できないかにこだわって現状把握を進めることが重要だと考えます。

数字分析で見落としはないか？ 数字の分析を行う際には、単なる表面的な数字だけでなく、グラフ化することで視覚的に見やすくし、相手にも理解しやすくすることが重要です。さらに、グラフに1列追加することによって異なる結論を導き出すことができ、元のデータを再度検討することで、最初には見えなかった答えを見つけることも可能です。 事業計画に欠かせない視点とは？ 分析においては、一つの傾向だけに満足せず、「本当にそうか」と自分に問いかける姿勢が大切です。特に事業計画を作成する際や収支計算、次年度予算に関しては、与えられた数字のみではなく、その背景をしっかりと分析して考えるように心がけたいと思います。また、プログラムに関連する学生や教員からのアンケートやフィードバックを受け取ったときも、それらをグラフ化して数値として表すだけでは不十分で、分類方法の再検討が必要です。 MECEをどう活用する？ MECE（漏れなくダブりなく）を活用して、物事の意思決定において多角的に物事を分析することを心がけています。特に、MECEのプロセス分解を活用し、現在直面している意思決定を論理的に説明し、相手に納得してもらえるように取り組む予定です。 多様な視点で思考を深めるには？ 自分の思考の傾向を理解し、常に多様な視点を意識した上で、一つの答えに満足しないように努めていきます。業務の中で特に事業計画の作成や収支計算の際には、これらの分析手法を積極的に活用していきたいと思います。