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データ ✕ 表現

に関する学び

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平均の意味は？ 複数の平均（単純、加重、幾何）をビジュアルで理解できたのは大変参考になりました。計算自体は表計算ソフトを使用すれば難しくないものの、イメージをしっかりと思い出し、目的に合わせて正しく使用することが大切だと感じます。また、今まで漠然としか捉えていなかった標準偏差も、今後、平均とデータのばらつき具合を説明する際に大いに活用できると考えています。 分析方法はどう？ 膨大な顧客情報や生産実績の分析においては、単純平均や幾何平均を用いた有用な分析方法があると実感しました。売れ行き製品の傾向をグラフで表現する際、散布図の利用も面白い発見です。これまで棒グラフによる比較が中心でしたが、何をアピールしたいのかを一歩深く考え、見せ方を工夫する必要性を感じさせられました。 データ活用はどう？ 所属する営業グループ内でも、データ集計方法や見せ方に関して工夫が求められています。これまで、従来のやり方を盲目的に踏襲するか、各自の感覚に頼る方法に偏っていたため、私がリーダーとして理論に基づいたデータ抽出とグラフ選択を整理し、より効果的な活用方法を提示していきたいと思います。

要因分析を効果的に進めるには？ 要因分析の際には、プロセスを細かく分解して考えることが重要です。解決策を選ぶ際には、判断基準を設けることが必要で、例えばコストやスピードを基準に評価を行うと良いでしょう。 A/Bテストの活用法とは？ 方法の効果を確かめる際には、A/Bテストという手法が有用です。A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えて比較実験を行うことが大切です。要因分析時には、できるだけ細分化を行うことが求められます。すべての状況がわからない中でも、仮説を立てて細分化を試みると良いでしょう。 解決策選びの優先順位はどう決める？ 解決策の選択においては、判断基準や優先順位を整理することが重要です。効率が良い方法やスピードを基準として評価することが望ましいです。報告資料を作成する際は、自分の中でステップを細分化して理解し、その上で優先順位を付けて表現することが大切です。 条件を揃えるポイントは？ 判断基準は常に上司と擦り合わせながら進めるべきです。また、比較を行う際は、可能な限り条件を揃えることを意識すると良い結果が得られます。

データ分析の全体像を学ぶ WEEK6までは「what→where→why→how」のステップを各フェーズごとに学んできましたが、ライブ授業において総復習として、一連のデータ分析を行いました。各フェーズで重要な点を再確認することができ、また受講者の考えも伺うことができたため、非常に刺激を受けました。フレームワークの適用場所やグラフの選定についても分かりやすく解説いただき、実際の活用イメージがつかめました。 例題分析で新たな視点を得るには？ 今回のライブ授業では、例題のように属性ごとに分けて分析する場面もありました。「〇〇円以上買ったシニア」などといった二つの条件での比較は行っていませんでしたが、新たな切り口で分析できそうだと感じました。 経験を活かせる次のステップとは？ 今後は社内のデータアナリスト研修に参加し、アウトプットに注力していきたいと考えています。ただやみくもに分析するのではなく、ストーリーを立てて分析することを意識します。分析力を高め、数値やフレームワーク、表現するグラフを適切に選べるよう、自己啓発に努めていきたいです。

問題点は何でしょう？ 何が問題かを明確にし、結論のイメージを持ちながら取り組むことが大切だと感じました。何を解決したいのかを考えることで、目的に立ち返ることができるため、数字をどのようなグラフで表現するか悩む場面でも、考え方の整理が進みました。データ分析においては、仮説思考が基本であるとも実感しています。 プロジェクトの目的は？ 業務改善プロジェクトに取り組む際には、まず目的の設定が不可欠です。進める中で何を解決したいのか、そして最終的な結論のイメージを持ちながら作業を進めたいと考えています。現状では、システムや運用の活用率といったデータが中心ですが、活用と非活用という単純な区分のみで目的に沿った分析が可能かどうか、再度検討する必要があるように思います。 誰にでも分かる目的は？ 目的設定については、誰にでもすぐにイメージできるような分かりやすいものにすることが重要です。現在取り扱っているデータから新たな気づきが得られないか、また、ほかのデータを追加することで見えてくる可能性があるかどうかにも注目していきたいと思います。

分析の目的設定はなぜ重要？ 「分析とは比較なり」が今回の講義の究極のゴールであるが、それだけでは不十分である。分析の目的をしっかり設定し、自分なりに仮説を立て、それに必要なデータを用意することが重要だ。また、適したグラフを選ぶことも必要である。 結果を伝えるための見せ方とは？ 分析の目的を念頭に置きつつ、最終的にはデータ分析を基に説明や説得を行うため、見せ方にも気を配る必要があると感じた。 データ分析の活用方法は？ 現在、保証契約のデータを分析している。目的は、経営陣に過去の実績を報告することと、顧客に実績を示すパンフレットを作成することである。それぞれの目的を追求すると、保証契約制度を推進する施策の検討や実績アピールによる利用促進が考えられる。これらの目的を念頭に、どのデータを分析すべきか、どう表現すべきかを考えることが大切だ。 記憶に残る工夫はどうする？ 目的に立ち返ることを忘れないようにしたい。具体的には、PCの壁紙や手帳など、日常的に目にするものに「分析とは比較なり」と記入しておき、記憶のフックを作りたいと思う。

繰り返し学ぶ重要性は？ 本質的な問いの立て方を意識し続けることが重要です。ビジネススキルは繰り返して学習しないと身につきません。そのため、過去の学びを何度も反復し、確実に身につける必要があります。特にクリティカルシンキングは、あらゆるビジネススキルの基礎であり、重要な要素です。 クリティカルシンキングの活用法とは？ 例えば、製造などで連続生産する際には、クリティカルシンキングを用いて課題を抽出します。そして、その課題に対して、3つの視点を用いながら解決方法をクリティカルシンキングで考えます。解決方法は、人々が求める視点で提示し、イシューを設定して筋道の立った考え方を構築し、軸がぶれないようにします。 効果的なデータ表現の工夫は？ また、まとめたデータなどを図表で表現し、分かりやすくする工夫も必要です。課題を説明する際には、ポイント順に整理しながら説明することが大切です。相手がどのような情報を求めているかを考えながら整理し、まとめた情報を文章で表現することで、何が言いたいのかを自分自身で明確にすることが求められます。

数値の見直しは？ 昔から用いられている数字の指標は、単一の平均値で表現されることが多いため、別の数値の捉え方をすると、販売手法を変更した際に新たな発見や結論が導かれると感じました。 可視化の意義は？ 最近はデータ量が増えたことで、可視化にあまり重点を置かなくなっていましたが、見えるものから得られる情報も、適宜プロセスに組み入れると有用だと思います。 評価視点を変える？ 自分が現在行っているパフォーマンス指標についても、どの視点で実績を評価しているのかを意識し、他の数値の読み解き方が可能かどうか確認し、日々の業務に役立てたいと考えています。特に、これまで使用してこなかった幾何平均や中央値については、意識して活用するようにしたいです。 データ活用方法は？ また、商品実績の追跡は頻繁に行っていますが、カスタマーデータの分析は十分ではなかったため、カスタマーデータを改めて商品実績の分析に生かすことで、より多くの情報が得られるのではないかと考え、本日学んだ内容を業務に活かしていく所存です。

情報整理の重要性とは？ 相手に伝えたい内容を考え、相手に伝わるための情報と表現の整理に時間をかけることが重要だと感じました。さまざまな業務がある中で、資料作成に多くの時間を費やす点は気になるところですが、順序立てて情報を整理することで、多少時間がかかるのは仕方ないことだと再認識しました。また、それぞれのフォントや色の意味を理解し、活用することも考えています。 報告資料作成の工夫は？ 人事関連の政策で部のメンバー、社員や役員に社内の人員状況に関して報告する際の資料作成に役立つと感じました。その際、自身が伝えたいことだけでなく、相手が気になっている内容も予測して作成することで、その後の議論が成果につながるでしょう。 データ可視化のポイントは？ グラフ作成や資料作成の際には、資料を通して伝えたい内容を考え、それに合わせたグラフを用意できればと思います。データをまず理解するためにグラフを作成し、その後にどのような結果を出すかを考え、必要なグラフや資料を追加で検討することが大切だと感じました。

データの隠れた意味は？ 「分析は比較なり」という講師の言葉に、これまでの自分のデータに対する見方を改める衝撃を受けました。単に手元にあるデータだけでは、平均値や統計情報といった基準を算出することができず、その中に秘められた情報を読み解く重要性を再認識する機会となりました。 数字以外も活かせる？ また、データ分析と言えば数字を思い描くことが多いですが、文字列などで表現される資料もまたデータであると教わりました。間接部門で働く中で、これまでデータに対して多少なりとも距離を感じていた私にとって、まずは日常の中で身近に存在するデータを取りこぼさず活用することの必要性を実感しました。 管理と復習は十分？ 具体的には、毎日、毎週、毎月の使用単位で見落としがないかデータをチェックすること、一元的な保管場所を確保してデータの集計状況を整えることが挙げられます。迷ったときは今回の学びを振り返り、復習を繰り返すことで「データとは何か」を体で覚えていくことが大切だと感じました。

規模の経済性をどう理解する？ 規模の経済性について学ぶ際、その本質を見抜くことが非常に難しいと感じました。頭で何となく理解できても、実際に各設問に対して理由を述べるアウトプットは非常に時間がかかります。特に、設問3において素早く本質を見抜き、的確に表現するスキルがまだ十分に身についていないことを痛感しました。 数字の背後にある本質を捉えるには？ また、Factbookからデータを参照し、課題に対する戦略を構築することも重要ですが、数字だけにとらわれず、その背後にある本質を見抜くためにはなお時間が必要だと感じています。 ヒアリングの重要性とは？ 推移データやFactbookを使い数値目標を設定する前に、現場の声をヒアリングやインタビューで拾うことが重要です。それによって、数字やフレームワークだけに頼ることなく、実行可能な戦略を立てていきたいと思います。今月中に異なる分野の3人にインタビューを行い、より魅力的なコンテンツ戦略を構築することを目指しています。

分析の本質は何か？ 分析とは、他者との比較に基づいたものであることが重要です。ただデータを平均や中央値で計算するだけではなく、意味のある計算を行わなければなりません。相手に課題や成果をわかりやすく伝えるためには、相手が求めている情報をしっかりと表現することが求められます。 分析の必要性をどう示す？ 分析を始める際には、その必要性を相手や受講者に示すことが重要です。まず現在の状況を把握し、そのうえで必要となる目標や合格ラインとのギャップを明らかにします。これは、会社の目標や業界平均などを基準にすることができます。 成長を示すための視点は？ 他者と比較した際のウィークポイントや、成長を示すような経時的な変化を提示することも大切です。自分自身の経験だけでなく、他者の成功例を活用することで、さらに多くの知識を身につけることができます。これにより、他者にとってわかりやすく、行動変容につながるデータの提示や説明が可能になると考えます。

問いの共有はどう？ 日頃から仕事で「イシューは何か」を考えてはいたものの、問いを意識し続けたり共有することはあまりできていなかったと感じています。しかし、共有がなければ話が進まず、解決策を見つけるのが難しいということにも気づきました。 データ活用の期待は？ 来月からはデータ部門のサポートに入るため、さまざまなデータを活用してイシューの洗い出しと解決策の検討を行うのがとても楽しみです。これまで学んだ内容をもとに、相手に分かりやすく伝えるため、図や表、イメージなどを積極的に活用しようと考えています。そのためにも、まずは基本から再度復習することにします。 伝える工夫は何？ まず、基本をしっかりと復習し、自分の言葉でノートにまとめたアウトプットを行います。そこから実務でデータを使い、自分なりの工夫を加えたスライド作成や資料作りに取り組むとともに、人に伝えるための表現方法にも意識を向けていこうと思っています。