データ・アナリティクス入門

偏差値から広がる分布分析

データの視点は何? データは数字、グラフ、そして数式という3つの視点から捉えることができます。数字の場合、代表値と分布の両面から情報を集約しますが、件数の多いデータを比較する際は、必ず分布の違いも考慮する必要があります。一方、数式では回帰分析とモデル化の手法が用いられます。 標準偏差の可能性は? 学生時代には偏差値を通じて標準偏差を知りましたが、営業成績の分布について考察する際に、数字やグラフから確認していたものの、実際に標準偏差を活用する経験はありませんでした。そこで、今後は標準偏差を用いた分布分析に挑戦してみたいと思います。

アカウンティング入門

数字が語る成長のヒント

5つの利益、どう捉える? 損益計算書が5つの利益で構成されていることを知り、具体的な内容を理解することができました。また、ケース問題を通じて、費用負担を抑えるために安易に費用を削減することのリスクを学び、より慎重なアプローチが必要であると実感しました。 比較から何が導かれる? クライアントの損益計算書を分析し、収益面からの理解を深めることで、サービスの改善や新たなサービスの構築に生かしたいと考えています。そのため、同業他社の損益計算書との比較検討を行い、伸びている部門に注目することで、具体的な改善策を模索していきます。

アカウンティング入門

企業比較で広がる分析の魅力

P/L・B/Sの読み解きは? P/LやB/Sを読むことで、各社のビジネスモデルや強みを把握できると学びました。様々な企業の資料に目を通すことで、その企業の特徴を理解できると実感し、今後も継続して取り組んでいきたいと感じています。 企業資料の違いは? また、P/LやB/Sを公表している企業が多いことから、まずは実際に多数の企業の資料を確認してみたいと思いました。今回は異なるビジネスモデルの企業を比較する中で、同じ業種内でもそれぞれに違いがあることを学び、こうした分析が今後の参考になるのではないかと考えました。

データ・アナリティクス入門

多角的仮説で導く最適解への道

仮説をどう見極める? 私は、思い込みや決め打ちで仮説を立てるのではなく、複数の仮説を比較するためのデータを適切に収集することの重要性を学びました。各種フレームワークを活用することで、分析に説得力を持たせることができると考えています。 ITの課題解決は? また、ITを通じて顧客に提供する際には、不具合の原因調査や課題解決に対して様々な解決法が存在することが分かりました。そのため、フレームワークを用いて複数の仮説を網羅的に整理することで、その場に応じた最適な結論を導き出すことができると感じています。

アカウンティング入門

数字が語る企業の本質

費用配分の秘密は? 会社のコンセプトによって、どこに費用をかけるかが異なり、その結果がPLに反映されることが理解できました。PLを読み取ることで、その企業がどこに注力しているかを定量的に把握できる点が魅力的です。 業績比較はどう? また、自社の業績が良いか悪いかを判断する際、他社との比較や各社のコンセプトがどのようにPLに現れているかを分析することが重要であると感じました。これにより、自社の強みや改善すべき点を明確に認識することができます。
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