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分析 ✕ 観点

に関する学び

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MECEをどう意識する？ MECEを意識することの重要性を学びました。まず、全体の定義をしっかり決めることが前提です。そして、「モレなく、ダブリなく」を心掛け、仮説を基にさまざまな切り口で分析を進めることが大切です。 データ分析の本質とは？ 分析の有用性についても深く理解しました。ただ単に目の前のデータを眺めるのではなく、データを加工し、グラフなどで視覚化することで判断基準が明確になります。例えば、複数年度にわたる人員計画策定においては、現状の人員の将来的な年齢や職責の推移を様々な観点で視覚化し、どの世代の中途採用を強化するべきか分析していきたいと考えます。この分析を通じて、異なる雇用形態を持つ人員の流れを分かりやすく可視化できればと思っています。 効率的なデータ可視化のコツ さらに、実際に手を動かし、データを分解したり、グラフ化することで可視化する努力が重要です。そして、自分以外の視点や意見を取り入れて俯瞰的に見つめることも忘れずにいたいです。全体の定義を決め、モレをなくすため四角を埋めることを意識しながら、自問自答を繰り返し、誰が見ても分かりやすいデータを提供できる資料作りを心掛けたいと思います。

本当に原因を掴めた？ クリティカルシンキングの動画を通して、問題が起こった際に分析せず「なんとなく」原因を特定し、「とりあえず」の解決策に飛びつくことが非効率であり生産性を下げるという点を再確認しました。 思考の見直しは？ 自分の思考偏りや思い込みに気付くとともに、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった観点から要素を分解し、数値などの客観的データに基づいて対応策を検討する必要があると実感しています。 前例に縛られている？ また、学校内のさまざまな業務では「前例踏襲」や「経験則」に頼る場面が多いと感じています。そこで、問題解決のためには客観的データに基づき、論理的かつクリティカルに考える文化を醸成することが、今の時代にふさわしく、生徒も教員も共に多く学べる環境作りにつながると考えています。 実践はどう進める？ 学んだ知識を実践に移すことが重要です。特に、これまであまり取り組んできなかったデータをグラフで示す方法にも積極的にチャレンジしていきたいと思います。 ツールの使い方は？ さらに、ロジックツリーを日常の思考訓練のツールとして活用していくつもりです。

データの見方はどうなる？ データの視点やグラフの表示形式が異なるだけで、見方が大きく変わることを実感しました。データ分析を行う際、まず仮説を立て、その仮説に基づいて情報を得るための切り口を考えたいと思います。逆に、他者が行ったデータ分析の結果を見るときは、その結果やグラフをそのまま信じるのではなく、見落としていることがないかを注意深く確認することを心掛けたいです。 顧客アンケートはどう見る？ 業務で顧客アンケートを分析する機会が多いため、分析時に複数の観点から試してみたいです。また、サービス改善を設計するときにも、データを根拠にした設計ができるように役立てたいです。特に定性的データ、つまり自由記述のデータをどのように分析していけばよいのか、これからさらに学んでいこうと思います。 定性と定量の使い分けは？ アンケート分析に関しては、事業部での週次ミーティングで報告することが多いため、その際には複数の観点からの分析結果を提示できるようにしたいです。また、定性的データの解釈に関しては、単独で分析するのではなく、定量的データと組み合わせて客観的に分析できるように努めたいと考えています。

3W1Hってどんな効果？ 問題解決のフレームワークとして3W1Hを活用する意義を改めて実感しました。現状を俯瞰的かつ体系的に把握し、目指す姿とのギャップを明確にするため、データ分析が効果的であることを再認識しました。また、ケースによってはwhenやwhoの視点で整理することも有効であり、状況に応じた思考のヒントとして柔軟に活用していきたいと思います。 採用数の壁は何？ 中途採用業務においては、毎年計画値を下回る採用数が課題となっています。ターゲット像の整理、委託先への伝達、募集要項の調整や条件の見直しなど、さまざまな対策を講じてきましたが、いずれもスポット的な打ち手に留まっていました。そこで、なぜ計画値に達していないのか、3W1Hの観点に加え、採用数をロジックツリーで分解し、各要素ごとに対策を考えるアプローチが必要だと感じました。 課題解決の手順は？ この喫緊の課題に対して、まずは自身のポジションから現状を3W1Hで整理し、採用プロセスおよび構成要素をもれなくダブりなく書き起こす作業に着手しています。その上で、社内の会議にて問題提起を行い、具体的な打ち手をチーム全体で検討していく予定です。

なぜばらつき重視？ データ全体を把握する中で、ばらつきに注目する重要性を再認識しました。要因分析を行う際、ばらつきを理解することで特定の傾向や変化の大まかな枠組みを捉えられる可能性があると感じます。普段は個別案件や特定のセグメントに意識が向きがちですが、基本的な統計の観点として必ず押さえておくべきだと思いました。また、ばらつきの程度を数値的にどの差や変化として捉えるのが有効かについても関心を持ちました。 営業データの本質は？ 例えば、自社の営業データでは、長期的なトレンドは大きく変わらないという認識があり、特定の年度に限った動きが見られなければ大幅な変化はないという思い込みがありました。基本統計としてのばらつきを正確に把握することとともに、数値の背後にある実務上の変化を探るため、定量データだけでなく定性情報にも着目しようと考えました。 分析軸は見直すべき？ さらに、データ分析の軸を改めて設定し、その意味を整理する必要性を改めて感じました。特に、データに見られるばらつきが、営業活動の現状を示す行動や外部要因の影響をどのように反映しているのかを把握することが大切だと実感しました。

数字加工はどう進む？ 3週目では、仮説を立てるために数字をどのように加工するかを学びました。数字から意味を見出すには、まずデータを加工し、次にグラフなどでビジュアル化するという手順が重要です。具体的には、データの代表値を用いた加工や、ばらつきを感じた際には標準偏差を活用するなど、データの特性に応じた方法を選択します。これにより、グラフ化された情報から傾向をより把握しやすくなります。 手法の応用は？ また、データ加工の手法が多様であることを理解した上で、毎月集計している売上や顧客層の分析にどの方法が適用できるのかを検討する意欲が湧きました。顧客層に特にばらつきが見られなくても、着目する観点によっては標準偏差を使った加工が有用である可能性があります。そのため、まずは代表値を用いてデータを整理し、グラフにしてみることが考えられます。 売上分析の疑問は？ さらに、毎週抽出している売上データに目を向け、加工を通じて仮説を立てる試みも進めたいと思います。売上が高い日と低い日があるという傾向に注目し、どの代表値を活用するのが最適かを検討しながら、より具体的な仮説を構築したいと考えています。

本質はどう見える？ 課題解決において、目の前の問題に直接取り組むのではなく、本質をとらえてイシューを明確にすることの重要性を感じました。これを実現するためには、物事を多角的に分析する必要があります。また、WEEK1からの学びをすべて振り返ることが今回の学びにつながると感じたため、再度復習をしようと考えました。 処方データの示唆？ 医師への処方拡大を検討する際には、処方データや医師の治療方針などから課題を特定します。薬剤の処方データを扱う際には、複数の観点からデータを分解し、適切なグラフで傾向を示します。その後、イシューを特定し、実施すべき施策を決定します。 対象エリアは？ 講演会を企画する場合には、対象エリアのデータを再確認して、取り組むべき内容について検討します。企画書を作成する際には、この情報をもとに具体的な内容を決定します。 計画の根拠は？ 上長への活動計画の報告においては、担当施設の現状をデータにより明確化し、ボトルネックを明らかにした上で、なぜその計画に至ったのかを説明します。こうしたアプローチを取ることで、本質的な課題解決を進めることができます。

原因の仮説ってどう考える？ 原因の仮説を考える際、思考の幅を最大限に広げることが重要だと実感しました。また、「問題に関係がありそうな要素」と「それ以外」という対概念を活用する考え方は、比較の観点からも非常に有用であったと感じています。講義で「分析は比較である」と最初に言われたことを思い出し、理解を深める手助けとなりました。 分析手法は何が新しい？ プロセスウォーターフォールという、これまで自身で作成したことのなかった分析手法に触れることができ、今後の業務にも取り入れていきたいと考えています。業務上このような図を目にする際には、どのような観点で分析が行われているのかを意識して見るよう努めたいと思います。 視覚化で伝わるの？ また、ファネル分析による絞り込みについては、これまでも暗黙的に業務で活用していた部分がありました。しかし、他者とのコミュニケーションにおいて、自分のイメージが十分に伝わっているかどうか不安に感じるため、今後はファネル分析やプロセスウォーターフォールといった手法を視覚化しながら議論を進めることを自分に推奨していきたいと思います。

データ分析の重要性とは？ データ分析において重要なのは比較することです。データは分かりやすく加工して活用する必要があります。また、私自身が特に気をつけたいのは、目的を決めてから行動することです。課題がどこにあるのか、なぜそうなっているのかを考え、選択肢を出してから仮説を立てて進めることが大切です。 売上向上に必要な行動は？ クライアントの課題解決に際しては、大きな目的である売上向上に対して、小さな目的を設定してから行動する必要があります。どこに課題があるのか、仮説を持ってヒアリングを行いたいと思っています。また、自身の営業計画立案においても、既存の課題や理由だけでは向上しないため、繰り返し検証して精度を高めていきたいです。 ヒアリングの視点はどうする？ 具体的には、クライアントヒアリング時において、「What」「Where」「Why」「How」という観点から文章を用意し、必要に応じて「あるべき姿」とのギャップについて整理していきたいと考えています。自身の営業計画についても、現時点で考えている課題と理由を再検討し、改善を図りたいと思っています。

多角的視点はどう？ データを見る際には、様々な切り口を持つことの重要性を改めて実感しました。切り口のレパートリーが少ないと、誤った解釈に導かれる恐れがあるため、一つのデータに対して複数の視点から分解することが、正確な解釈へとつながると感じています. 応募増加の理由は？ 具体的には、月間の採用進捗を確認する場面で、前月から応募が増加した場合、属性・性別・年齢などの観点でデータを分けて検証すれば、その増加の要因がより明確になると思います。こうした実践的なアプローチが、日常業務における分析力向上に役立つと考えています. 切り口は変える？ また、普段からデータを見る機会が多いこともあり、いつもより2パターンほど違った切り口で検討することを意識していきたいと思います。これにより、単に数字を見るだけでなく、背景にある要因や意味まで理解する助けとなり、分析の幅を広げることができると思います. 深い洞察は得られる？ このような進め方を継続することで、データの分解に対するレパートリーをさらに充実させ、より深い洞察を得られるよう努めていきたいです.

データ加工で新たな発見をするには？ データを加工することで、その特徴を理解できるようになります。最初は特徴がないように見えるデータでも、分解して可視化することで新たな特徴を発見できます。分解する際には、MECEを意識して多くの観点からアプローチすることが重要です。これにより、データの特徴をより深く理解することが可能になります。 組織の稼働状況をどう可視化する？ 私は組織の稼働状況や勤怠状況を可視化する業務をよく行っています。しかし、データの切り口を考える際には、目の前の情報だけに頼ってしまうことが多いです。今回の学習を通じて、切り口を言語化し、応用するための新しい視点を得ることができました。 データ分析に重要な視点は何？ データを分解する際には、When、Who、Howを意識して、多くの切り口をまず検討することが重要だと感じました。組織メンバーの業務の偏りを分析する際、これまでは組織毎や案件毎といった切り口で見ることが多かったですが、今後は役割ごと、入社年次ごと、グレードごとなど様々な切り口も加えて分析を行ってみようと考えています。

数字はどう生かす？ 問題を把握する際には、勘や経験だけでなく、定量的な数字と各工程における「いつ」「どの業務が」「なぜ」「どのように」という観点でステップごとに整理することが大切だと実感しました。この考え方により、現状を正確に把握し、その情報を基に仮説を立て検証することで、具体的な解決策を見出すことが可能になります。 現状をどう読む？ 業務改善においては、まず現状を正確に捉えることが必須です。各作業工程を定量的に整理し、5W1Hのフレームワークで状況分析を行います。ただし、数字だけでは捉えられない部分もあるため、現場へのヒアリングを通じて、数値との整合性を確認することが求められます。 仮説はどう進む？ また、現状の正確な把握を前提に、仮説を立てて検証を重ねるプロセスが重要です。仮説策定にあたっては、現場担当者の感覚も加味し、実際の状況に即した検証を行うことで、机上の空論に終わらないよう努めています。さらに、最近学んだマーケティングの考え方を活かし、実際の行動パターンや離脱ポイントに注目しながら改善策を検討していきたいと考えています。