データ・アナリティクス入門

再発見!数字が語る学びのヒント

講義内容は何を学んだ? 必須部分の講義を受ける中で、これまで一部しか活用できていなかった知識に改めて気づくことができました。グループワークの準備で実践した際にも、新たに把握すべき点があるように感じました。 関連動画はどう見る? 関連動画が充実しているため、改めて視聴して理解を深めたいと思います。 代表値の多様性は? 代表値については、単純平均だけでなく、加重平均や幾何平均、中央値が存在することを学びました。また、全体感を把握するための円グラフや、構成要素の割合とばらつきを見るヒストグラム(標準偏差を用いる)の活用も理解できました。 散布図の意義は? 散布図は、2つの変数の関係性を探るグラフとして有効であると実感しました。相関関係と因果関係は切り離して考える必要があり、関係性は相関係数など数式で表現できる点も印象的でした。 度数分析のコツは? 度数分析では、ヒストグラムを用いて集団の特性を把握する方法について学びました。正規分布だけでなく、必ずしも正規にならないケースや、階級幅の取り方(スタージュの公式など)にも触れることができました。 時系列の変化は? 時系列分析では、過去のデータから将来の予測を試みる手法として、横軸に時間、縦軸にデータをとることでトレンドの変化や予測外の出来事の影響を確認する方法を学びました。傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動に注目し、直近と長期のデータ双方に着目する重要性も理解しました。 パレート効果は何か? パレート分析では、20/80や30/70の法則を棒グラフと累積量を示す折れ線グラフで確認する方法を学び、場合によっては10/90となることもあると知りました。 ウォーターフォールは? ウォーターフォールチャートについては、複数の構成要素を階段状に表現し、正負の要素を分けて時系列での変化を詳細に読み取る手法が紹介されました。ただし、場合によっては円グラフや棒グラフの方がシンプルで分かりやすいこともあるため、状況に応じた使い分けが大切だと感じました。 知識活用の方法は? 今後は、単純平均だけに頼らず、円グラフやヒストグラム以外の表現方法も意識して活用していくとともに、学んだ知識を実務に取り入れ、部下や仲間と共有しながら継続的にアウトプットしていきたいと思います。 計算苦手を克服する? 数字や計算式に苦手意識があるため、今後は復習を重ね、参考図書を活用して学びを深めるとともに、グループワークや他の受講生の振り返りを参考にしながら、データの読み取り方を改善し、最終的には実践的な分析を通して意思決定につなげていきたいと思います。

戦略思考入門

差別化に必須な顧客視点の再発見

顧客を正しく理解するには? 差別化を考える際には、まずターゲットとする顧客を正確に捉えることが重要です。そして、その取り組みが顧客にとって本当に価値があるかを深く考える必要があります。また、競合は同業界に限らず、顧客視点で誰が競合になるのかを考えることも欠かせません。さらに、その差別化が持続可能であり、実現可能かを検討することも大切です。 顧客視点の重要性とは? これまで私は、同業他社との機能的な違いを強調することに注力していました。しかし、顧客視点で「他にどのような選択肢があるのか」「なぜそのサービスを選んだのか」などの視点を持つことの重要性を再認識しました。 また、「ディファレントアニマル」という考え方も学びました。成功する差別化には、市場に新しいシェアを取りに行ける独創的なアイディアが必要です。市場を勝ち抜くためには、多角的な視点で差別化を考えることが求められます。 フレームワークの活用法 今回は、以下の2つのフレームワークを学びました。 ・ポーターの3つの戦略 ・VRIO分析 過去に新規事業が失敗した際、チームで「差別化戦略」を試みましたが、その差別化は顧客のニーズに合わず、コストが高くても価値を提供できていなかったと反省しています。企業視点に偏りすぎて、顧客視点から「その差別化に価値があるのか」を見極めることができていなかったのです。顧客が本当にそのサービスを求めているのかを見極めることが必要だと感じました。 情報整理の壁を越えるには? また、私は情報の整理が苦手だと感じました。実践演習で情報を整理する課題がありましたが、因数分解して考えることが難しいと感じました。しかし、フレームワークを使う習慣と様々なフレームワークをインプットすることで、この苦手は解消されると前向きに考えています。日常の業務でも積極的にフレームワークを活用し、因数分解する習慣をつけようと思います。 実践に移すための計画は? 具体的には以下のことを実践しようと思います。 ・1日1回は業務に関わらず、フレームワークを活用して因数分解してみる ・自社の強みや他社との違い、ターゲット顧客などをフレームワークを活用してチームで議論・言語化する 顧客獲得戦略を見直す 同業他社の新規顧客獲得の勢いがすごく、自社も負けずに頑張りたいと思います。同じ領域でも価格帯や訴求軸、狙うべきターゲットは異なります。これらを改めて整理し、自社が行うべき訴求や見せ方を言語化したいと考えています。

クリティカルシンキング入門

MECE法で分かる問題解決の全貌と実践術

状況変化の把握方法とは? 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります: 1. 層別分解:全体を定義して分ける(例:単価別、年代別) 2. 変数分解:一つの数字に対する変数を分ける(例:売上=客数×単価) 3. プロセス分解:分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける(例:来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店) 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には?本当に?」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は? 解約要因の分析: - 層別:子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数:アプリ利用状況=利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス:契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには? 変数分解のスキルアップ: 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢: - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

データ・アナリティクス入門

検証と比較で広がる学び

分析の目的は何? 分析の本質は比較にあると実感しています。何のために分析を行うのか、もう一度立ち返り、プロセス、視点、アプローチを意識することが大切です。複数の仮説を立て、様々な切り口から問題にアプローチすることで、見落としがちな問題点も網羅することができると感じます。 データ分布はどうなって? 全体像を把握するには代表値の比較が有効ですが、同時にデータの分布がどのようになっているかもしっかりと確認する必要があります。抜け漏れがないか、条件反射に頼らずに注意深くチェックすることが肝心です。また、標準偏差の変動は、株のボラリティに似た感覚で捉えています。 検証の手順は? 仮説は何度も繰り返して検証すべきで、すぐに答えを出さず、切り口に抜け漏れがないかを再点検することが重要です。問題点を明確にするためにはデータを見える化することが効果的で、これによって次のアクションやステップを取りやすくなります。データの判断目的やその見せ方にも気を配る必要があると感じます。 打ち手の成果は? 特に、ある動画で打ち手の費用対効果について触れられていたことが印象的でした。これまで「どの打ち手を優先するか」が重要だとは考えていましたが、実際にその打ち手を実施した際のリターンまで考えるという視点は、私自身の経験上、一度も考えたことがありませんでした。ファイナンスの考え方であり、その入り口ともなる新たな発見に、深く感謝しています。 時間の使い方は? また、他の社員より明らかに時間を要している業務があると感じています。正直なところ、その業務が自分に向いていなかったり心理的に好ましくなかったために、時間がかかると言い訳をしていた自分がいました。しかし、他者との比較を通して、行動前の準備段階で何か問題があるのか、結論から逆算するなど、対策案の仮説やシミュレーションを実際に試している最中です。 改善策はどうする? 現状をしっかりと把握し、問題点を見つけるとともに、どのような状態にすべきかを工程を逆算しながら検証しています。苦手な業務の改善につなげるため、うまくいかなかった場合はさらなる仮説を立て、柔軟に対応していくつもりです。

マーケティング入門

ポジショニングで見つける学び

既存商品の強みは? 教材で紹介されたある企業の事例を通して、既存商品の強みを活かしながら新規顧客獲得を図る手法を学びました。具体的には、自社商品の特徴の中から2つの軸を設定し、その軸に基づいてポジショニングマップを作成することで、競合との差別化ポイントを明確にできる点が効果的であると感じました。また、「S(セグメンテーション)、T(ターゲティング)、P(ポジショニング)分析」のうち、SとTは受講前から理解しており、従来の業務でも活用してきたため、本講義でPの重要性を再認識できたことは大きな収穫です。 ペルソナの再評価は? これまでは、狙いたい層から逆算してペルソナを構築し、市場のセグメンテーション、ターゲティング、さらに広報施策へと展開する流れで進めていました。しかし、定期的なポジショニング分析を取り入れることで、ペルソナを再評価し、複数のペルソナやポジショニングマップを保有できることが分かりました。それぞれのターゲットに応じた訴求ポイントを明確にすることで、同一商品から多様な顧客の獲得につながる可能性があると考えています。 学生募集の戦略は? また、学生募集の広報活動における一例では、近年新設された学部を含む、さまざまな学部での募集戦略が検討されています。従来は、情報系志望者や理系学生をターゲットとし、WEB広告やDM施策を中心に実施していました。しかし、競合と比較した場合、自学における「少人数指導」や「統計学・経営系科目の充実」といった強みを活かすことで、理系や情報系に興味はあるものの理数科目に苦手意識を持つ文系学生にも響く広報が可能になると考えています。 競合校調査はどう? まずは、ポジショニングマップを作成するために丁寧な競合校調査を行い、その仮定を裏付けるデータを確認することが重要です。これが実現すれば、ターゲット別の媒体制作の提案がよりスムーズに進むと考えます。また、情報学部だけでなく、経営、国際、看護など他の学部においても同様に競合校調査を実施することで、自学全体のターゲット層をより広げていくことができると期待しています。

データ・アナリティクス入門

学びの武器:ロジックツリーとMECE活用法

ロジックツリーとMECEの理解を深める 今回の学びで【ロジックツリー】と【MECE】についてしっかり理解することができました。これまで漠然と理解していたものの、具体的な分析には活用していなかったため、今後の分析に役立てたいと思います。ただし、【感度の良い切り口】を選ぶことが実践では難しいと感じており、特訓が必要だと考えています。今後は、これまでの成功と失敗の分析例を見比べ、感度の良い切り口を探っていきたいと思います。 分析力を向上させるための反省点 私は構造的に物事を分解して考えることが苦手で、【ロジックツリー】や【言語化】によって頭の中で考えていたことを正確に表現できていませんでした。その結果、要因分析の精度が不足していたと反省しています。この学びを経て、より効果的な分析ができるよう努める所存です。もともと時間がかかることもありますが、繰り返し実践し、自分のものにしていきたいです。 実践によるスキルの習得 早速、【ロジックツリー】や【MECE】を日々のデータ分析業務に取り入れ、課題解決に役立てたいと思います。これまでなんとなく分析しており、【what】【where】【why】【how】を頭の中で考えながらも【可視化】や【言語化】していないことが原因で、正確性に欠けていました。恐らく、【感度の良い切り口】が間違っていた可能性もあると反省しています。今後は学んだことを実践に取り入れ、分析の精度を高めていきます。 日々の実践がスキルアップの鍵? 日々の分析で【ロジックツリー】、【MECE】、【感度の良い切り口】を身に付けるためには、繰り返しの実践が大切です。そのために、同僚が利用している【ミニホワイトボード】を購入し、何度も書き出していくつかの切り口を見極めていこうと思います。確定したら、エクセルに【背景】【目的】【仮説】【ロジックツリー】【5W1H】をまとめ、事前に整理した資料をもとに適切なデータを見極めていきます。自分なりの考察をまとめた後は、依頼者と振り返り議論を通じて、より正確な要因分析が行えるよう努めます。

データ・アナリティクス入門

営業の新たな武器:ロジックツリー活用法

問題解決にステップで挑む理由は? 問題について「ステップで考える」という当たり前のことができていないことに気づけました。自分の場合、ヒューリスティックに考える癖があり、アルゴリズム的に考えるのが苦手です。文中の「ステップで考える」とは、自分にとって苦手なアルゴリズム的な手法を指しますが、その手法としてロジックツリーの有用性を学べたことが大きな収穫でした。 ロジックツリーの具体的活用法とは? また、ロジックツリーの知識はありましたが、具体的な活用方法を改めて学べたことも大きいです。営業として売上分析をする際にMECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を意識していましたが、パレート分析に頼ることが多く、満足のいく結果を得られないことが多々ありました。今後はロジックツリーも活用してみたいと考えています。 今回学んだ「ステップで考える」方法やロジックツリーを用いて問題を分析し客観視させることで、問題意識の共有と具体策の議論が行えると期待しています。 社員教育の脆弱性をどう改善する? 私は所属する事業部で社員教育の脆弱性を強く感じています。問題提起を上席者や同僚に行っても、具体的な解決策の議論まで進めないことが多くありました。振り返ると、私の提案がMECEになっておらず、同意は得られても他者を巻き込むことができなかったと感じています。まずは自分の問題意識をロジックツリーに落とし込む作業を業務の合間に行おうと思います。 社員教育の必要性をどう確立する? 具体的には、社員教育の必要性についてロジックツリーを展開しようと思います。まずは「社内」「社外」という切り口で悪影響を及ぼす具体例のツリーを作成します。次に「研修制度」と「自主的な学び」という切り口で現状を示します。最後に、これらを強化・促進するための案を示し、上席者だけでなく同僚へも問題提起しようと考えています。 さらに、他の提案や営業政策などにもロジックツリーを活用してみるつもりです。

データ・アナリティクス入門

データ分析で解く業務の課題解決法

データ分析はなぜ有用? データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決? 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は? 具体的には、売上減少という問題を特定し(What)、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在(Where)を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析(Why)し、次に打ち手を判断・評価する(How)という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何? 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように? これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定(Where)に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。

データ・アナリティクス入門

問題の原因をデータ分析で解明!

問題の原因をどう探る? 問題の原因を探るためには、データを確認しながら原因を突き止めることが重要です。問題の原因を明らかにするために、プロセスを分散して問題箇所を絞り込み、原因の仮説を立てるのが効果的です。問題がある場合、その結果には必ずその流れがあり、その流れを押さえることで、プロセスのどの段階に問題があるのかを特定できます。 解決策の検討はどう進める? 解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込むことが求められます。ステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高めることと、仮説を試しながらデータを収集し、より良い問題解決に繋げることは、両者のアプローチを組み合わせることが効果的です。まず手始めに身の回りのデータを分析すること、分析の練習を積み重ねること、そしてどんな分析計画を立てるかシミュレーションし、どんな情報を誰から収集するのか、データはどんな形で収集すればよいかを考えることが大切です。 シンプルで低コストなA/Bテストの利点 A/Bテストは、AとBの施策を比較するシンプルなテストです。運用や判断がしやすく、低コストで少ない工数で実施できるため、リスクが少ない。A/Bテストを行う際には、目的や仮説をしっかりと明確にし、有効なデータが集まるまで実施します。ただし、複数の要素をテストしたい場合には別の手法を検討すべきです。また、パターンは同時に同じ期間行うことが必要です。 データ分析の第一歩は何から始める? 解決策を考えるときには、必ず複数の選択肢を検討し、「ステップを踏んでのデータ分析」と「仮説を試しながらのデータ収集」の両輪で分析を行うことが効果的です。分析が苦手な方には、まず身の回りのデータを分析すること、分析の練習を積み重ねること、そして問題にはそこに至るまでの流れがあることを意識することをお勧めします。

戦略思考入門

捨てるからこそ見える未来

戦略の捨て方は? 今週は「戦略における捨てること」について学び、実践演習では営業先の売上に関する情報を用いてROIを算出し、優先度を下げるべき営業先の事例を分析しました。 苦手意識の理由は? 講義では、日本企業が捨てることに苦手意識を持っているという話があり、自社にもその傾向を感じると同時に、ファーストリテイリングや日立製作所のように、選択と集中を積極的に進めて収益性を高めている事例もあると理解しました。 資本コストの影響は? また、上場企業においては、資本コストを意識した経営が求められる中、捨てる選択がますます重要になるのではないかと考えるようになりました。 取引先の扱いは? 業務上、複数の取引先とやりとりする中で、要求が細かく、契約書以上の依頼をするクライアントが一定数存在するため、こうした顧客情報は社内で共有し、非積極顧客として管理していく必要があると感じています。 修正対応の基準は? 納品後の修正対応については、納品内容に問題がある場合は当然対応するものの、問題がない場合や細かい点に関しては、すべてを無条件に受け入れるのではなく、一定の姿勢を保つことも大切だと考えています。 顧客リスト整備は? そのため、積極顧客リストと非積極顧客リストを作成し、営業部門と連携して、非積極顧客の案件は基本的に受注しない方針を進めていきたいと思います。 CADはどう外注する? さらに、建設コンサルタント業界では3D CADの導入が進んでおり、現状、社内人員で作成しているものの、業務フローを鑑みると外注に依頼する方が現実的と考えます。今後は、社内で人材を育成するのではなく、3D CADを扱える外注先の開拓や、必要に応じて外部企業の買収などを通して、対応力の向上を目指していく必要があると感じました。

アカウンティング入門

財務三表で見える!企業理解の新視点

財務三表の意味は? アカウンティングについての学びでは、財務三表は単なるデータの集合ではなく、それを用いて企業の業績を説明するためのツールであることを理解しました。これにより、以前は苦手と感じていた財務面について、シンプルに捉えられるようになりました。私の中には、財務三表を完璧に理解しなければならないという先入観がありましたが、実際にはその構造を理解することで、未解決の問題は調べて対応できるという考えに変わりました。また、アカウンティングは専門家だけが扱うものだと思っていましたが、さまざまな立場の人が財務状況を説明し、理解できるための汎用性のあるものという印象に変わりました。 月次報告の意義は? 月次報告については、報告者の視点や議論の適正さを考慮し、違和感があれば具体的な確認を心がけています。月次報告と年間目標の関連性を意識しつつ、現状をアカウンティングの言葉で説明できるように努めています。また、自社の財務三表の特徴を把握することで、企業体質の理解にも役立てています。1年単位に留まらず、さらに3年、5年単位で会社業績を追いかけられるようになりたいと思っています。 分析の視点は? さらに、月次報告に対しては、事業における価値提供の方法や資産活用結果という観点から、財務として意義のある分析や説明がなされているのかを常に疑問として持つ視点も大切です。財務三表やその元になるデータへの見方や解釈は、立場によって変わることを理解し、他者の意見や背景を積極的に探るよう心がけています。中長期的な財務目標に到達するための準備や課題についても、アカウンティングの視点で検討し、自社及び他社の決算報告書を読み、自分なりの解釈を築いていきたいです。

データ・アナリティクス入門

分析を活かす!仮説とフレームワークの実践術

仮説はどう見える? 仮説を明確にしてから分析を進めることが重要です。これにより、適切なデータの取得が可能となり、比較したい項目に対して最適なビジュアル化を行うことができます。分析ではいくつかのフレームワークを利用することで、効率的に進めることができます。 成長促進は何が必要? 勤務先の成長を促進するために、どの領域にリソースを投入するべきかを判断する際には、分析結果をもとに経営の意思決定を支援したいです。この際、従来の定性的なニーズ内容に加え、定量的データの分析も考慮に入れます。また、複数のテーマを比較し、最適な選択ができるようなアウトプットを心掛けます。学んだ内容を資料に反映させ、周囲に影響を与えることで、他社のスキル向上へと繋げたいです。 図表作成の第一歩は? Excelで図表を作成するスキルを身につけるためには、苦手意識を払拭し、まずは行動に移すことが重要です。時間がかかっても取り組み、教本などの資料を購入し手元に置きましょう。 仮説構築のコツは? 仮説構築力を養うためには、網羅性のある複数の仮説を立てることが重要です。ロジックツリーの利用や、ブレインストーミングを行うことで、より完結な仮説を構築できます。 実践力はどう磨く? フレームワークに関する知識を増やし、実践力を付けるためには、積極的に情報を交換し、見つけた事例を他人に教えるなどコミュニケーションを大切にします。困った時にはフレームワークを検索する癖をつけ、自身の業務に応用してみましょう。 記録管理はどう活用? これらの知識や成果を一か所に記録する場所を設け、振り返りや忘れ防止に活用することが効果的です。

「分析 × 苦手」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right