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比較 ✕ 差

に関する学び

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分析の基本は何？ 本資料は、分析を比較の視点から行い、仮説思考を持って問題に取り組むための考え方と手法を示しています。分析の要点として、プロセス、視点、アプローチの三つの軸が必要とされ、各軸が互いに補完しながら、より深い理解を促すことを意図しています。 プロセスをどう考える？ プロセスでは、まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次いで、データを収集し、分析によって仮説を検証するという流れが求められます。 視点と工夫は？ 視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった観点からデータを捉え、それぞれの側面から情報を整理していきます。一方、アプローチでは、グラフ、数字、数式などを用いて、情報を視覚的かつ計量的に表現することで、理解しやすくする工夫が大切です。 可視化はどう？ 比較のための可視化手法としては、データの特徴を一つの数字に集約する方法、グラフ化して目で捉える方法、そして数式に集約するアプローチがあります。これにより、データの持つ意味がより明確になります。 代表値は何？ また、データを見やすくするためには、代表値と分布の確認が有効とされています。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、一方、ばらつきを見るためには標準偏差が活用されます。特に、95％のデータが含まれるという2SDルールは、分布の確認において重要な指標となります。 契約単価の意味は？ 具体例として、【１】の契約単価の場面では、相加平均を用いた結果、受注率などの違いが十分に反映されず、平均値が大きく見えてしまうという事実が挙げられます。そのため、加重平均を用いることで、感覚に近い平均単価が算出できる可能性が示唆されます。 成長率はどう考える？ また、【２】の成長率の場面では、合計の成長率を足して年数で割る方法が用いられていましたが、こちらは幾何平均を利用するアプローチが適切です。具体的には、(1+x)^2＝◯年後の売上／スタート年の売上という考え方に基づく計算が求められます。 計算見直しは？ これらの考え方を踏まえ、Q2では【１】と【２】の実際の計算を見直し、過去に作成したデータを再評価する行動を取る必要があります。また、平均値の計算方法一覧を見える場所に保存し、必要な際にすぐに確認できるようにすることで、定着した学習行動が実現されることが期待されます。

ROIの重要性とは？ ROI（費用対効果）の考え方について学びました。私たちの社内では、案件ごとの稼働率をPowerBIなどを使って分析していますが、手元での試算も有効だと感じました。特に、自分の目の前の業務に活かすためには、小規模な試算も役立つと実感しました。 「捨てる」決断の基準は？ 「捨てる」という決断については、客観的指標に基づいて行うことの重要性を学びました。例えば、ROIに基づく費用対効果が低い案件、取引先の成長率、取引規模、人件費などの数値データをもとに判断する必要があります。勘や経験に頼るのではなく、常に数値を基にした思考が必要だと認識しました。 なぜ本質を問い直すのか？ 過去の手順や資料を無意識にコピペして使うのではなく、その本質を見つめ直すことが大切です。なぜこの手順が必要なのか、このデータは何のために用意しているのか、といった本質を問い直しながら作業を遂行することが、自身の作業効率を高め、さらに自身のROIを向上させることに繋がります。 トレードオフで優先すべきは？ トレードオフの考え方についても学びました。「コスト・リーダーシップ戦略」か「差別化戦略」を重視するかの意思決定が重要です。バックオフィス業務においても、制度設計の際に費用対効果に注力すべきか、差別化戦略に注力すべきかの二つの視点を比較して戦略を考える機会があると感じました。戦略とは意思決定に基づいた行動計画を立てることですので、優先順位の設定と、個人と組織の視点をすり合わせることが重要です。最終的には、それらの最大化ポイントを見つけ、ブレークスルーとなる施策を検討していきたいと思います。 どのようにイシューを設定する？ 作業を開始する前に、まずはイシューの設定を行います。過去の資料はあくまで参考にし、その時々の最適化を意識してアップデートを目指します。 数値で目的を明確にするには？ 戦略を立てるためには、経営層とのディスカッションを通じて会社の意思確認を行い、目的を明確に引き出すことが必要です。客観的データに基づく情報を集め、それを元に判断を仰ぎます。感覚に頼らず、数値で具体的に意思を引き出す工夫を心がけます。 トレードオフの価値をどう探る？ トレードオフの考え方は、相反する要素を並べることから生まれるのかもしれません。どんな「効用」があるのかという要素を洗い出す作業を今後も行っていきたいと思います。

データ比較はどう進める？ 分析の基本原則は「比較」であり、まずはデータを比較する目的に立ち返ることが大切だと感じました。データ収集の前に仮説を設定し、その仮説を検証していくプロセスの中で、データをどのように加工して示すかという点が今回の学びのポイントでした。加工の視点としては、大きく代表値と散らばりの２つに分けられ、代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があること、そして散らばりについては標準偏差で表現されることを学びました。 外れ値の対応はどうする？ 今までは単純平均しか扱ったことがなく、重みを考慮した平均やべき乗を利用した手法は初めて触れる内容でした。また、平均値だけでは捉えきれない外れ値に対しては中央値を用いることで対応する方法がある点も新鮮でした。標準偏差については、なぜルートがつくのかという計算過程が理解でき、正規分布の場合にデータの約95％が±２個分の範囲に収まるという納得感を得ることができました。これまで平均を取るだけで思考が止まってしまっていた部分を、散らばりの視点からデータ活用の具体的なイメージに結び付けることができました。 移住データで何が見える？ また、人口減少対策において活用される移住者データを分析することへの関心が高まりました。各市町村の移住者データを様々な属性で分析し、特に年齢や家族構成の散らばりを調べることで、どの施策に注力すべきかを推測するひとつの手法となり得ると感じています。現状、移住促進施策はUターン促進とIターン促進の大別がなされており、例えばUターンでは地元を想う集まりの取り組みを強化し、Iターンではボランティアや副業などにより継続的な関わりを持つ関係人口への支援を強化するという方針です。こうした大まかな区分に加え、より具体的な属性の分析が進むことで、移住理由を数値的に捉え、具体的な施策検討に役立てることができそうです。 今後の分析計画は？ 今後は、所管部署に対して詳細な個別データの入手が可能かどうか問い合わせる予定です。データが手に入れば、エクセルを用いた分析に取り組みたいと思っています。特に県全体と沿岸地域の違いを明らかにすることで、一緒に施策を進める市町村の担当者や移住コーディネーターの方々の取り組みにも影響を与えられるのではないかと感じています。5月20日（火）に、所管部署の担当者が意見交換に来訪する予定のため、その際にデータ入手の依頼を進めるつもりです。

仮説思考をどう実践する？ ライブ授業を通じて仮説思考や問題解決のプロセスを実践した結果、自分がどの部分を理解しておらず、どのような思考のクセがあるかを把握できました。知識や情報が頭に入っていても、実際にそれを使ってみると、自分の理解が甘い部分や、学んだことを目の前の課題にどう適用するかの難しさに気づかされます。したがって、学んだ内容は業務内外で積極的に使ってみることが大切だと感じました。 思考のクセをどう克服する？ 特に自分の思考のクセでは、仮説立案の際に目の前のことにとらわれすぎて、要因を広げすぎる傾向があることが分かりました。ライブ授業の課題においても、例えば「8月の売上が昨対80%」という現状を経営者の立場で考える際、一昨年対比では大差がなく、昨年が特需だったのではないか、時系列に見た時期のずれがあり、年間で見れば問題ないのではないか、と考えてしまうことがあります。このような状況では、もともと課題なのか課題ではないのか、という判断が必要になることも学びました。目の前の課題が「8月単月の売上減少」なのか「長期的視点での経営インパクト」なのか、それ以外の課題も考慮し、分析の目的を明確に定義することの重要性を感じました。 データ分析はどう進める？ 様々な部署のデータ分析案件においては、まず最初に課題を明確にすることを心がけています。誰にどんなアクションを求めているのかを明確にして取り組むことが大切です。例えば、「商品Aのリピート率が課題で分析したい」という依頼があった場合、新規とリピートを比較し、なぜリピート率を上げたいのかという「なぜなぜ分析」を依頼者と一緒に考えるようにしています。その答えが売上アップだった場合、新規とリピートに分解した際に新規のインパクトが大きい可能性もあることに気づけるようにします。依頼された時点で依頼者が既に課題を分解して要因を特定している場合、特に注意が必要です。分析結果をもとに誰にどのようなアクションを起こしてほしいのか、共通認識を持って進めています。 課題擦り合わせの重要性とは？ 事業伴走においても、まず最初に課題の擦り合わせを行います。自身で仮説を広げることはもちろん、「なぜ」を臆せずに聞くことを大事にしています。また、各部門の事業理解が深ければ筋の良い仮説を立案する上で役立つため、各部門の経営会議資料を読み込み、事業の収益構造や現状課題への理解を深めるようにしています。

グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。

市場環境はどう見る？ 勝負を決めるのは顧客や市場の環境であると実感しました。講義では、PESTや5Force、VRIO分析といった各フレームワークを活用しながら、環境やニーズを整理し、自社の強みや基本戦略を検討していく流れが紹介されており、戦略検討のプロセスについて具体的に理解することができました。 PESTをどう捉える？ まず、PEST分析では、環境を漠然と捉えるのではなく、各要素をテーマに沿って洗い出し、その中で影響の大きいものを特定することで、どのような状況に繋がっていくのかを考察することの重要性を学びました。これにより、戦略策定に向けた有益な情報源として活用できる点が印象的でした。 5Forceはどう見る？ 次に、5Force分析では、売り手・買い手の関係や新規参入、代替品といった軸で業界の現状を整理し、未来に向けた予兆となる因子を明確に洗い出す意義を再認識しました。これにより、変化する状況に対応するためのシナリオプランニングが可能になると考えています。 基本戦略を学ぶ？ また、ポーターの３つの基本戦略については、競争優位の幅とターゲットの広さを軸に、コストリーダーシップ、差別化、そして集中戦略がどのように検討されるべきかを学びました。特に、一点集中には環境変化によるリスクがあるため、複数の戦略の両立可能性を意識することが大切だと感じました。 VRIOで見抜ける？ 今回初めて学んだVRIO分析では、模倣困難性が重要な鍵となる点に強く共感しました。価値や希少性を含めた要素を有効に活用できる組織力が、持続可能な競争優位に繋がると理解しました。社内の暗黙知や独自の仕事の仕方を仕組み化し、共通言語・企業文化として定着させることが、他社には容易に真似できない大きな強みになると考えています。 未来戦略はどうする？ これらの学びを踏まえ、改めて高品質なモノ・コトの提供に向け、自分たちの顧客像を具体化し直す必要を感じています。企画開発からアフターサービスに至るまで、直接・間接的に関わる領域全体を俯瞰し、自社の強みや差別化の方向性をVRIO分析など各フレームワークを活用して検討していくことが重要だと思います。現状の競合他社との比較に留まらず、業界全体を意識してシナリオを複数想定し、上位層も納得できる戦略の選択肢を示せるようにしていきたいと考えました。

分析とは何を理解するべき？ 分析とは何かについて理解しているつもりではあったが、それを言語化することが出来ていないことに気づかされた。また、ライブ授業や動画学習で言及される内容は日常的に行っていることでも、その目的や意図を明確にすることの重要性を改めて認識した。 ライブ授業での学びとは？ 【ライブ授業】 分析の基本的な考え方として、「具体的に」かつ「はっきり」とさせることで意思決定に役立てることが非常に印象的だった。これは当たり前のことながら、この理解により方向性や手法を誤らないための指針として機能することがわかった。さらに、棒グラフについては、縦よりも横の方が差を認識しやすいというテクニックが参考になった。分析が第三者に理解され、納得してもらうことが目的であるため、このようなテクニックは非常に有意義であると感じた。 動画学習で気づいたことは？ 【動画学習】 「Apple to Apple」のように、分析には条件が等しいものを比較することが重要である一方、世間には意図的に「Apple to Orange」を行っている情報も存在する。この講義では、提示された資料の分析目的や意図を意識することの重要性について学んだ。また、生存者バイアスの考え方も参考になった。目に見えるデータに偏りがちだが、隠れたデータが示す意味について仮説を立てて考えることが重要であると学び、業務に生かしたいと思った。 後輩指導にどう活かす？ 後輩の指導や同僚の資料作成の際には、この講義で学んだ考えを意識して取り組みたい。その分析の目的は何なのか、比較対象は正しいのか、隠れたデータが何を意味しているのか。与えられた情報だけでなく、背景を含めて俯瞰する視点を持ちたい。また、自分の行う分析や提案に際しても同様に、目的を持ち、仮説を立て、対象を選定し、隠れた情報に注意を向けることを意識する。 高精度な需要予測を目指すには？ 私の担当する製品はSKUが非常に多く、その需要は季節や景気、エンドユーザーの意向によって大きく左右される。また、競合他社の動向にも影響を受け、需要予測が難しい。これまでは自部署の過去データのみを参考に需要予測と予算を立案していたが、これは客観性に欠けていた。今後は業界実績やその時のトピックスも取り入れることで、生存者バイアスを避け、より精度の高い分析を行いたいと考えている。

数字以上の意味は？ データ分析では、単に数字を比較するのではなく、合計や比率を計算し、グラフで可視化することで、傾向や差異をより分かりやすく捉えることができると学びました。また、データの切り方や分け方によって、見えてくる課題や解釈が大きく変わることも実感しました。 誰の視点で見る？ 同じデータであっても、顧客目線で見るのか売り手目線で見るのかによって注目すべきポイントは異なります。そのため、分析を進める際には「誰の視点で見るのか」「どの切り口で分解するのか」を意識することが大切です。特に、When（いつ）、Who（誰）、How（どのように）といった上位の切り口から整理することで、再現性のある分析がしやすくなると感じました。また、常に「本当にそうか？」と疑いながら進めることで、思い込みによる偏った解釈を防ぎ、まずは手を動かしてデータを加工し、分解してみることが重要だと学びました。 差異の真相は？ 実際の業務においては、予算未達や利用者数の減少といった現象を単に「件数が減った」「売上が下がった」と捉えるのではなく、前年差や構成比、年齢層別、紹介元別、エリア別など、さまざまな切り口で分解し、グラフで可視化することで、差異の要因をより明確に把握することが必要だと感じました。そして「本当にそれが原因なのか」と疑いながら、複数の視点から確認することを習慣化していきたいと思います。 課題解決の糸口は？ 今後は、予実差異を確認する際に、表面的な数字だけで判断するのではなく、構造的に課題を捉え、営業活動や人員配置、体制の見直しなど、具体的な行動に結びつけていきたいと思います。分解や切り口のアプローチは失敗ではなく、実際に分析を始める際にどこから取り組むべきか迷うことも多いですが、自分の思考のクセを知り、多角的な視点を持つことが、本質的な課題にたどり着くための鍵だと感じました。 伝え方に迷う？ また、数字をわかりやすく伝えるためのグラフの選定にも難しさを感じました。棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなど、どの表現を用いるかによって伝え方が大きく変わるため、目的に応じた使い分けを意識したいと思います。グループワークを通じて、他の受講生がどのような視点で切り口を見つけているのかを学ぶことで、自分にはない視点を取り入れ、分析の幅を広げることができると考えています。

イシューの本質は何？ イシューの定め方が分析全体の質を左右すると改めて実感しました。当初は「観光客が増えないのはなぜか」という漠然とした問いから出発しましたが、データを細かく分けて検討するうちに、焦点が「冬季（12月〜2月）の観光客減少」に絞られていきました。このプロセスを通して、まずイシューを明確に設定し、その後必要に応じて視野を調整することの重要性を学びました。 データ分解の効果は？ また、データの分解方法が思考の深さを決定するという点も強く感じました。単に与えられたデータを読むのではなく、差や比率を算出し、月別のデータを四半期ごとにまとめ、さらに目的別の情報と重ね合わせることで、全体の構造が大きく変わることを実感しました。こうした再構成の結果、「冬は癒しを目的とする訪問者が多い」という新たな示唆を得ることができました。 見せ方の工夫は？ 問いの内容や分解の方法に応じた見せ方の工夫も、情報の理解を助ける大切な要素であると再確認しました。推移を示す際には折れ線グラフ、比較には棒グラフ、構成を表すときは積み上げグラフといった基本に徹することで、情報が論理的に整理され、読み手にとって分かりやすくなると感じました。 資料作成で何が問われる？ 資料作成に際しては、「今この資料で何を明らかにしたいのか」というイシューを最初に定め、必要な情報を選別することが求められます。手元のデータをただ並べるのではなく、課題が浮き上がる切り口を模索し、差や比率、構成比といった加工を施しながら、情報の寄与を探る姿勢が重要です。さらに、投資フォローや予算報告では、投資額、進捗、成果を数量、価格、構成要素ごとに整理し、ズレやボトルネックがどこにあるかを構造的に説明できるよう努める必要があります。 業績分析の意味は？ 業績分析においても、前年度比や構成比の違いを踏まえ、単なる数値報告にとどまらず「なぜそうなったのか」を論理的な順序で説明することが求められます。行動計画としては、各スライドの要旨を一文で定め、図と文章の焦点がぶれないように注意し、加工した数値をもとに複数の切り口を試みる姿勢が重要です。会議では、今すぐに答えるべき問いを明確にし、必要に応じて視野を絞るか広げることで、議論が散漫にならないよう進行することが大切だと感じました。

なぜ分析の目的を見失わない？ まず、「何のために分析するのか」という「目的」を見失わないことが重要です。その上で、その目的を果たすためにはどのようなデータをどのように分析すれば良いのかという「仮説」を立てることが必要です。その仮説に基づき、必要なデータを収集し「意味を読み取る」ために適切にデータを加工し、その分析結果から新たな発見を導き、より良い意思決定を行うことが求められます。 データビジュアル化の役割とは？ データ分析の一連のプロセスにおいて「意味を読み取る」ためには、代表値である平均値および中央値、ばらつき度合いを分布として示す標準偏差を用いた全体像の把握が重要です。また、それらを一目で容易に把握するためにデータのビジュアル化も欠かせません。そして、ビジュアル化されたグラフを見る前に、それまでに得た定量情報や定性情報をもとに自らの解釈と仮説を立て、その解釈・仮説と実際のデータを比較するアプローチを繰り返すことで、分析を深めていきます。 データ分析の順序を守るには？ いざデータを前にすると、「仮説を立ててデータを見る」のではなく、「データ同士を比較して仮説を立てる」という癖があることに気づきました。この順序を間違えると意味がなさず、分析を深堀りできません。自然と正しいプロセスを踏むことができるようになるまで、意識して練習を繰り返したいと思います。 予算策定に活かす分析手法は？ 直近では、予算策定にこのアプローチを使います。過去の売上や原価をもとに、標準偏差、加重平均、幾何平均、中央値を使ってより確からしい代表値を出し、定性情報も加味して来期の予算を策定します。この際、「仮説を立ててデータを見る（仮説との比較）」ことを意識して取り組みます。また、その代表値にした理由や定性情報の扱いについて第三者と共有し、対話を重ねることで、納得性のあるものとして示すことができるように努めたいと考えています。 今後意識する改善点は？ 今後、以下の点を意識して取り組みます。 1. 標準偏差、加重平均、幾何平均について再度勉強し、特徴を深く理解する。 2. 「結論ありき」や「経験と勘」に頼らず、データ分析のプロセスを一つずつ丁寧に踏む。 3. 定性情報を「落としどころ」や「決め打ち」の要素として扱わないように意識する。

伝えたいことは？ 今回のテーマは「相手の理解を促進させる視覚化」でしたが、まず大切なのは、相手に何を伝えたいのかを明確に決めることだと感じました。視覚化する上で使える手法には、グラフや文字、スライドなどがありますが、できるだけシンプルにしながらも最大限のメッセージを伝える工夫が必要だと思いました。具体的な学びは以下の通りです。 グラフはどう使う？ まず、グラフについてです。時系列データには折れ線グラフや縦棒グラフ、データ量の比較には横棒グラフなど、それぞれの特徴を活用することが重要です。 文字はどう工夫？ 次に、文字についてです。自分はカラフルになりがちですが、強調したい文言が過剰にならないよう注意したいです。また、使う色の中身も意識しながら差別化を図ることが大切です。 スライドで誘導は？ 最後に、スライドについてです。メッセージの順番は左から右、上から下に配置し、強調したい箇所には矢印を入れて視点を誘導する工夫が効果的です。 学びはどこに？ 学んだことは、主に次の2つの場面で活用できると思います。 研修資料の工夫は？ まず、社内研修設計におけるスライド作成です。現在、マネージャー候補向けの研修設計を考えており、スライドを作成する必要があります。研修の難易度が上がり多くの資料を収集する分、スライドはできるだけシンプルにする工夫をしたいと考えています。 提案資料はどうする？ 次に、経営陣に提案する人事資料作成です。現在、週に1～2回、経営陣に人材戦略に関する提案をしています。その際に資料についていくつか質問を受けることがあるので、資料を一目で理解できるよう改善していきたいと思います。 行動計画は何だろう？ これらを活用するための行動計画は以下の通りです。 研修計画のポイント？ 社内研修設計におけるスライド作成では、情報の順番とメッセージの順番を一致させ、グラフを取り入れる際にはできるだけ一つにまとめ、フォントのカラーを意識的に差別化することを考えています。 資料改善の注意点は？ 経営陣に提案する人事資料作成では、基本的なことですが、グラフにタイトルを必ずつけ、適切なグラフかどうかを常に確認し、データが時系列なのか、要素なのか、変化を表現したいのかを考慮することが重要です。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。