クリティカルシンキング入門

振り返りから見える成長の瞬間

自分で手を動かす意義は? 与えられたデータをただ眺めるだけでなく、必ず自分自身で手を動かし、さまざまな観点から検討することが大切です。一つの切り口だけでは見落としがあったり誤った結論に至る可能性があるため、複数の視点をもって仮説を立て、検証する必要があります。まずは、全体をどのように定義するかを明確にしてから、データの分け方を考えてみてください。そして、その考え方が本当に正しいのか疑う姿勢も忘れずに持つようにしましょう。 データが提案の鍵か? 通常の業務でデータを扱う機会があまりない場合には、まずクライアントとの会話の中で参照できるデータについて触れてみると良いでしょう。提案の際、市場や現状の理解を示すためにも、データを活用しながら仮説をもとにさまざまな切り口で検証していくことが求められます。

データ・アナリティクス入門

数値と成長が紡ぐ学びの物語

代表値の使い分けは? 今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。 数値の視覚化は? 業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。 成長率評価はどう? 一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

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。

データ・アナリティクス入門

AIコーチングで広がるグループ学び

グループの雰囲気はどう感じた? 初回は緊張しましたが、グループワークでは話しやすい雰囲気で進行できたため、大変助かりました。また、AIコーチングによる問いかけが非常に面白く、考えるきっかけとなりました。 研修効果は本当に測れた? 研修効果の測定に向けては、既存の受講アンケートで収集した定性・定量データを十分に活用できていないと感じています。今後は、受講者の満足度アンケートや受講前後の評価、テストスコアの推移を分析し、研修プログラムが成果につながっているのかを検証していきたいと考えています。 業界のデータはどう活かす? さらに、各業界におけるデータの利活用方法や、これからの取り組み動向についても知りたいと思っています。その情報を基に、自社や業務への取り入れ方を検討する参考にしたいです。

データ・アナリティクス入門

未知の平均値に挑戦

指標の基礎はどう? これまで平均値と中央値を用いた分析は行っていましたが、加重平均、幾何平均、標準偏差といった他の指標については十分に理解していませんでした。今回、これらの指標の基礎を学ぶ中で、その重要性を実感しましたが、実際に活用するとなるとまだ課題が多いと感じています。今後は、これらの考え方をさらに深め、実践的な使い方を模索していきたいと思います。特に、経営指標として必要な幾何平均については、実データを用いて分析に挑戦する予定です。 どんな分析を試す? 自社製品の原価と営利に関する調査・分析の中で、今回学んだ幾何平均を早速活用し、過去のデータを基に営利分析を実施します。また、部門ごとの工数分析では、業務に費やす時間だけでなく、関わる人数も考慮に入れて評価し、より客観的な分析を目指します。

データ・アナリティクス入門

仮説と実践が導く成果の道

成果をどう目指す? データ分析を行う際、まず数字やデータに飛びつくのではなく、最終的にどのような成果を出したいのか、何を比較すればよいのかといったアウトプットのイメージを明確にし、客観的に整理することが重要だと感じました。実務での実践力と、学問としての知識習得の両立を意識する必要性も再認識しました。 論点はどう整理する? また、コンサル業務においては、定量分析を進める中で迅速に論点を明確にし、全体の論点を中論点・小論点に分解することで、検証しやすい構造を作ることが求められます。そのため、まず仮説を立て、正しい比較対象に基づいたデータ分析を実施することが大切だと考えています。さらに、このような思考法やプロセスをジュニアメンバーにも積極的に共有し、育成に役立てていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

振り返りで開く未来への扉

データ分析の意義は? データ分析のプロセスや考え方の重要性を改めて理解することができました。自分が何を目指し、そのために何を把握し、どのように行動すべきかという点を再考するきっかけとなりました。 フレームワークはどう? 今後は、学んだフレームワークや考え方をビジネスの現場で積極的に活用していく必要があると感じています。以前業務で行ったデータ分析を、今回習得した知識をもとに再挑戦し、実践を通して理解を深めたいと思います。 知識を共有する? また、自分の理解度を確かめるためにも、学んだ内容を他のメンバーに伝えることが重要だと考えています。まずは、自身が学んだことを共有する場を設け、さらに他のメンバーもスキルアップできるよう、実践の機会を増やしていくつもりです。

データ・アナリティクス入門

仮説×4W1Hで開く思考の扉

なぜ仮説が必要? データ分析の基礎として、仮説設定と4W1Hを意識した分析の重要性を改めて認識しました。特に、仮説設定はつい忘れがちであるため、意識的に仮説を立てることが重要だと感じ、今後の業務に積極的に活かしていきたいと思います。 4W1Hをどう捉える? また、データを活用した分析の機会が多い中で、仮説思考を特に大切にしていく必要があると考えています。これまで漠然と4W1Hを当てはめるだけに留まっていた部分を見直し、意識的に4W1Hを活用した分析を進めるよう心がけたいと思います。 思考力はどう磨く? そのために、まずは論理的思考力の向上が不可欠と感じています。関連書籍を読み進めることで知識を深め、さらにビジネスフレームワークの習得にも努めていきたいと考えています。

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。

クリティカルシンキング入門

論点で切り拓く未来への挑戦

講義の反省点は? 講義全体を振り返る中で、自己の意識に偏りがあったことを改めて実感しました。今後は、常に論点(イシュー)を意識し問い続けるとともに、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを活用し、MECEの原則に基づいて課題や問題を漏れなく、かつ重複せず整理しながら論理的に解決することを心がけたいと思います。 日常業務の課題は? また、日常業務で直面する問題や課題については、経験や勘に頼るのではなく、データと事実に基づいた論理的な思考を徹底する必要があると感じました。そのため、常に論点を念頭に置き、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを用いて体系的に整理し、根本原因や真因にまでたどり着けたかを振り返りつつ、再発防止の仕組みを確実に運用していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

Excel実践で磨くデータ思考

データ分析の意味は? データ分析では、比較と独自の観点が価値を生むと感じました。基本的な内容でありながら、Excelでの実践的な手法を学ぶ中で、自分の思考プロセスが整理され、視野が広がったと実感しています。 フレームワーク活用の秘訣は? 今回学んだフレームワーク、たとえばファネル分析や3C、4Pなどを中心に活用したいと考えています。定期的に振り返りを行うことで、より効果的な比較ができるよう意識して取り組むつもりです。 転職後の展望は? さらに、業務においても今回の学びを基礎として活用します。今後、データマーケティング職への転職が決まっているため、壁にぶつかったときは学んだフレームワークや思考プロセスに立ち返り、より広い視野で問題に取り組む方針です。

データ・アナリティクス入門

データで魅せる学びの未来

平均と偏差をどう見る? データ解析では、代表値として平均値や分布の指標である標準偏差を用い、データの傾向や特性を把握します。また、平均値以外の代表値も存在するため、目的に合わせた適切な指標の選択が求められます。 グラフ選びはどうなってる? さらに、データを可視化する際は、対象となるデータに合わせた最適なグラフを選ぶことで、情報がより分かりやすく整理されます。この基本的な解析手法は、事業性評価にも応用され、普段の業務に自然と役立てることができています。 動画グラフは新しい? また、関連動画で紹介されていたグラフの中には、以前は使用したことがなかったものもありました。そのため、必要な際にすぐにグラフが作成できるよう、日頃から練習を重ねています。

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