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データ分析

に関する学び

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手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。

データ分析で何を学ぶ？ 今週は、データ分析による業務課題の可視化や、仮説構築から分解・深掘り、施策立案に至る一連の流れを体系的に学びました。全体平均だけでは見えないグループごとの傾向把握の重要性や、セグメント別分析を通じてボトルネックやインサイトを抽出するプロセスが特に印象に残りました。具体的なケーススタディを通して、満足度や成果指標を分解することで課題の本質に迫るアプローチを体験できたことは非常に有意義でした。 営業分析をどう活かす？ また、今回学んだ分析プロセスや分解思考は、自身の業務、特に営業活動にも応用可能だと感じました。たとえば、営業メンバーの訪問件数や提案内容、業界別の成約率、失注理由などのデータを収集・分解し、チームや個人、顧客属性ごとに傾向を分析することで、属人的な営業から再現性の高いプロセス型営業への転換が期待できます。さらに、成績上位者の営業プロセスを可視化してナレッジを共有することで、組織全体のレベルアップに貢献できると考えています。

データ分析の重要性再確認 ライブ授業で教わった「データ分析は比較である」ということや、目的に沿った分析が重要だという点は、今までの経験から理解していたつもりでした。しかし、動画で出てきた愛の値段の計算や補強すべき部分の選択などの設問に答えることができなかったため、自分にはまだできていないことが多いと気づかされました。 比較視点をどう持つか？ プロジェクトや業績の実績評価の際に、他の競合や他の例と比較して報告することができたら良いと思いました。「Apple to Apple」の比較対象を探すことは簡単ではありませんが、比較がないよりは評価や分析が深まるはずですので、挑戦したいと考えています。 比較癖をつけるための方法 結果や業績などの数字を見た際に、必ず他と比較する視点を身に付けることが重要です。何と比較して良かったのか、標準はどのくらいなのかを自分で確認するようにし、その比較対象があることでどのような見え方になるのかを考える癖を付けたいと思います。

データ分析の目的は何か？ これまでの学習を振り返り、データ分析において目的が重要であることを再認識しました。自分がどうありたいのか、そのためになぜデータ分析を学ぶのかをしっかりと言葉にすることが大切だと感じました。振り返りの中で、学習した内容を理解したつもりでも、言葉にできなかったり、理解が定着していないことがあると気付きました。 学んだことを実務にどう活かす？ 講座全体を通じて学んだデータ分析のプロセスを、実際のお客さまアンケートや業務指標の分析に活用しています。サービス品質向上のために、問題点や原因を見つけ、それに対してどう対策するのかを具体的に見出していきます。 データ分析の具体的な手順は？ まずは9月末までに、上半期の各種データの大きな傾向を洗い出し、仮説構築まで行います。その後、10月に入ったら上半期全体のデータを当てはめ、より詳細な分析を進めます。データのビジュアル化も必要なため、Tableauに新たなダッシュボードを作成します。

目的を明確にする重要性 目的を明確にすることは、分析作業の基本です。これまで私は、過去の経験に基づいたバイアスを持ちながら、取り組みやすい課題解決策から進める方法を取ってきました。しかし、バイアスを取り除き、基本に立ち返ることが重要だと感じます。分析では、比較や言語化が鍵となります。 数値化で課題を明確化 現状とあるべき姿とのギャップを分析し、比較することで、課題のレベルを数値化したいと考えています。業務レベルの改善や変革を推進するにあたっては、数値による判断材料の精度を高め、プロジェクト内での共通理解を促進し、推進の結果を最大限引き出したいです。 合意形成と重点課題の抽出 まずは、プロジェクトメンバーの間で目的を明確にし、合意形成を図ります。そのうえで、データの収集と加工を行い、比較分析により重点課題を抽出します。最後に、その分析結果を基にアクションプランを言語化し、業務レベルでアセスメントを実施して、体制、スケジュール、予算を計画します。

手法が偏っている？ MECEや分析は普段の業務から実施していますが、その手法が偏っていることに気づきました。より幅広な視点からデータ分析を行い、矛盾や重複、不足がないように、手を動かしながら進める必要があると感じています。 新たな分析切り口とは？ 具体的には、現在の業務で組織内の退職者分析を行っています。これまでは勤続年数や年齢、入社区分、役職、評価で分析していましたが、この方法では単純なレンジでまとめていました。今後は仮説を立てつつ、データの特徴が掴めるような切り口を工夫したいと思っています。また、AI（CopilotやChatGPT）を活用して、自分では気づかない切り口も探していきたいです。 分析方法の見直しは必要？ 退職分析チームとミーティングを行い、これまでのステレオタイプな分析方法を見直すことを提案しました。特に、管理職者へのインタビューを元に仮説を立て、新卒若手かつ高評価者の退職傾向やその時期を特定する努力をしています。

バイアスはどう捉える？ データ分析を学ぶ中で、ただ数値を扱うのではなく、自己のバイアスを取り払い、タスクに合わせてニュートラルな視点に切り替える大切さを実感しました。このような状態で、高い専門性と比較するスキルを活かし、データから具体的な仮説を立証できると理解しています。 セキュリティは大丈夫？ 社内で広くデータ分析を利活用するためには、堅牢なセキュリティ基盤とデータ基盤の構築が不可欠だと感じます。編集機能やデータ閲覧機能を適切に制御しながら、データウェアハウスを運用することで、業務に活かすための取組みが一層進むと考えています。 AI応用はどう進む？ さらに、データアナリティクスを深く理解するために、４月から９月までの期間を通じて学習を進めるとともに、生成AIを取り入れたデータ分析への応用も視野に入れています。データウェアハウスから得られる結果や知見を、プログラムを通じて読み解くスキルの習得が、今後の発展に大いに寄与すると感じています。

復習会で何を学んだ？ 今週は、学んだ内容を振り返る復習の会が行われました。授業内での演習では、これまで学んだ知識が実際の場面で役立つことが多く感じられましたが、フレームワークの定着が不十分なため、仮説を立てる際に無計画に仮説を出してしまうこともありました。しかし、即座にフィードバックを受けることで、その意見が定着の助けとなり、次のステップに進む良い機会となりました。 業務でどう活かす？ 学んだ内容は、業務での問題解決や意思決定に大いに役立ちそうです。例えば、部門で課題が発生した場合、データ分析を用いて仮説を構築し、フレームワークで整理することで、明確な解決策を導き出しやすくなります。また、新しいツールや業務プロセスの導入時には、評価軸を設定し、客観的に比較する方法が意思決定の支援に有効です。今後は、データ分析技術やフレームワークを日常的に意識して活用し、論理的な仮説立案を習慣付けることで、業務の説得力と成果を高めていきたいと考えています。

ビジュアル化はどう極める？ データ分析において、ビジュアル化は非常に大きな価値を持つと実感しました。正しいビジュアル化を実現するためには、データの加工や適切なグラフの選定が鍵となります。特に、円グラフとヒストグラフのどちらを用いるかで迷うことが多いため、今後は意識を高めて判断していきたいと考えています。 提案資料の魅力は？ 現時点では業務上頻繁に活用する機会はないかもしれませんが、将来的に提案資料を作成する際、ビジュアル化にこだわった資料作成を心がけることで、提案内容の有用性を直感的に伝えることができると感じています。 グラフ加工はどう学ぶ？ また、今回の履修ではヒストグラフや円グラフなど、さまざまなグラフの種類を学び、大量のデータをどのように加工していくかについても学習しました。さらに、ビジュアル化した情報の伝え方についても工夫する必要性を再認識し、どの方向性で判断いただきたいかを明確にすることが重要であると理解しました。

分析の進め方はどう？ 目の前の数字だけで判断しがちですが、一歩踏み込んで分析することで、より詳細で解像度の高い状況にたどり着ける可能性があることが分かりました。情報の収集とその情報の分析に工夫を加えることの重要性を学びました。 データ活用に自信は？ 問い合わせ者データや来場者データ、購入者データなど、さまざまなデータを保有していますが、これらを有効に活用できていないかもしれないという良い意味での疑念を持ちました。それぞれのデータを分析して歩留まりの数や率を向上させるため、具体的な施策を行っていますが、より効果的な施策を実現するために、各段階での分析作業を実施する必要があると感じました。 改善点は見えてる？ アンケートデータの分析（分解）を通じて、改善点を効果的に導き出すことができそうです。実施予定の施策の効率や効果性を向上させることができれば、得られる成果を今より大きなものに変えられるかもしれないと実感しました。

多面的な思考の大切さとは？ A/B評価の考え方を取り入れて、多面的な思考を心がけたいと思います。品質、コスト、納期、環境、安全の各切り口からプロセスごとに要因分析を行うだけでなく、仮設に関する健全性や生産性、環境適応性といった視点でも考える習慣を持ちたいと考えています。 データの使い分けが成功の鍵？ 採用市場に関わるデータについても、定性・定量、生・加工、一次・二次といった種類を使い分けることが重要です。切り口を変えて物事を見つめることで、得られた傾向の意味や仮設の証明に役立て、それを戦略立案（例えば、人材獲得へのプロセス）に反映させたいと思います。 データで採用プロセスを進化させるには？ 採用活動やプレ期活動を念頭に置き、現在の採用プロセスの課題抽出と環境変化への早期対応にデータ分析力を活用したいです。この分析を通じて、関係部門の協力を得られる方針や実行計画をブラッシュアップし、組織の財産として残したいと考えています。

仮説はどう広げる？ 他部署の課題解決におけるデータ分析では、検討すべき切り口が多数存在することを意識し、決めつけることなく幅広い仮説を立てることが重要です。データを俯瞰的に捉え、各特性に合わせた代表値を用いながら、偏らない分析を心がけています。 比較軸はどう選ぶ？ また、データ分析は比較を軸に、代表値とばらつきを見ることが基本です。集めた関連データから正確な傾向を把握し、単一の視点に陥らないよう、複数の見方を試みています。 分かりやすく伝える？ さらに、分析結果を相手に伝えるためには、理解しやすい可視化が欠かせません。それぞれの人が異なる意見や感じ方を持つことから、相手の立場を尊重しながら意見を交えた説明を心がけています。 経験は視野を広げる？ 今まで参加したグループワークや講義での交流を通じ、データの見方や可視化の手法は多様であると実感しました。その経験をもとに、柔軟な視点で課題に取り組むことができています。