データ・アナリティクス入門

納得を呼ぶ仮説とデータの魔法

仮説の種類は何? 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の2種類があると学びました。また、複数の仮説を立てることや、各仮説が網羅的にカバーされているかを確認する点がポイントとして挙げられています。 どんなデータが大切? さらに、分析や資料作成の際には、比較するためのデータ収集を行い、反論を排除する情報にまで踏み込むことが重要です。自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、あらゆる角度から納得感のある結論に導くために、仮説を立証するためのデータ収集と加工を繰り返すプロセスが必要だと感じました。また、報告や資料作成の際には、意識的に反論者の視点を取り入れることで、より説得力のある分析ができるようになると確信しています。

データ・アナリティクス入門

客観視点とデータで切り拓く未来

どうして客観視が大切? 問題に直面した際、客観的な視点から状況を捉え、問題解決のプロセスに沿って思考することの重要性を強く感じています。経営者として、すべての関係者が納得する意思決定を行うためには、データを活用し、要因や必要な施策の信頼性を定量的に示すことが不可欠です。 論点整理をどう進める? また、コンサルティング業務では、先入観を排し、クライアントのニーズや前提条件を正確に把握した上で論点を整理する必要があります。さらに、主要な論点を中論点や小論点に分解し、検証すべき内容を明確にすることが重要です。問題解決のプロセスに沿って各段階ごとに仮説を立てながら作業を進めることで、解決策の精度を高めることができると考えています。

マーケティング入門

新たな視点で広がる学びの世界

なぜ考え整理が必要? 突然のお題に迅速に答えるためには、普段から自分の考えを整理しておくことが重要だと感じました。他の人と一緒に取り組むことで、自分にはない新しい視点を知ることができ、「こういう考え方もあるのか」と新鮮な驚きを味わいました。 どう伝えるべきか? 相手に的確でわかりやすく伝える能力は、会議や打ち合わせの場で意識的に活かせると感じました。商品の良さを顧客に的確に伝え、世の中に広く受け入れられる商品作りに繋げたいと思います。 伝える準備はどう? 日頃から自分の考えを分かりやすくまとめ、伝えることを意識し、商品の特徴や魅力を効果的に伝えるための準備をしっかり行いながら、業務を進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

仮説が切り拓く新たな視点

仮説設定はなぜ必要? データを加工する前に、まず仮説を立てることが非常に重要です。分析は目的があって成り立つため、単に数値や結果そのものにとらわれず、目的に照らした適切な加工方法を検討する必要があります。数値をそのまま受け取るのではなく、自分の観点を加え、他にどんな見方ができるのかという視点の多様性を意識します。また、確からしい仮説の立案のみならず、素早く検証するスピード感も大切です。 分析視点はどう選ぶ? 月次や週次の業務分析においては、どの角度からデータを切り分けるのが最も適切かを常に考慮します。分析後は、まとめた内容が本当に正しい観点に基づいているか、過去の踏襲に陥っていないかを再検討することが求められます。

マーケティング入門

実践から学ぶ仕組みづくりの秘話

効果的な仕組みは? マーケティングとは、顧客に商品を買っていただける仕組みを構築することを意味します。体系的に学ぶことで、自ら効果的な仕組みを提案できる力を身につけ、結果として増収効果の高い施策の策定を目指したいと考えています。 セグメントをどう見る? また、営業活動の中でお客様のセグメンテーションにも取り組んでいます。以前は日本において「在中国の日本人」というセグメントを行っていましたが、今後はさらに細かく分類することで、よりニーズに合った商品提供のための基盤を築きたいと思います。そのため、従来とは異なる視点を取り入れるべく、社内外のヒアリングを通じた情報収集に努めています。

データ・アナリティクス入門

分析で気づく新たな視点: データ比較の重要性

データ分析での思考法とは? 「分析は比較なり」という言葉が印象的でした。これまで、データ分析といえばすぐに数値を操作してパーセンテージを計算し、グラフを作成することだと思い込んでいました。ですが、何より思考の部分が重要であることを教えてもらい、とても参考になりました。 オープンデータの課題はどう洗い出す? 現在、私は行政のオープンデータから課題を洗い出す仕事に取り組んでいます。規模が大きいデータを前にして、どこから手を付ければよいのか途方に暮れることもありました。しかし「まずは比較」のアプローチを念頭に置き、データを俯瞰して眺めることを実践してみようと思います。

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