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分析 ✕ データ

に関する学び

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物事を捨てる選択は正しいか？ 戦略的に物事を捨てることの重要性を再認識しました。業務において「捨てる」という選択は、可能性を手放すことと同義になる場合もあります。しかし、実践演習で経験したように、ROIなどの定量的指標を用いて優先順位をつけることが重要だと感じました。 顧客の優先順位をどう付ける？ 実践演習で学んだ内容を活かして、顧客の優先順位付けを行い、どの顧客を優先的に訪問することで営業利益を最大化できるかを考えたいと思います。これまでは、過去の売上や顧客の規模で大まかに仕分けをしていましたが、今後は他の数値を参考にしながら、ROIを高めるために組織運営を進めていきたいと考えています。 データ分析で得られるものは？ 数値分析を進めるにあたり、社内でどのようなデータが利用可能か、またどのように計算できるかを一次情報に基づいて分析したいと思います。さらに、現在行っている業務やサービスを洗い出し、無駄や不要なものが残っていないかをゼロベースで再検討していきたいと考えています。

分析ってどう進める？ 分析とは、物事を要素ごとに分解して比較することだと考えています。データ分析のプロセスを学んだことで、物事の見方がクリアになり、目的を明確に意識した上で作業を進める大切さを実感しました。分析終了後にどのような状態を目指すのかを具体的に思い描いてから、データの収集や加工に取りかかることで、効率的により良い結論へたどり着きやすくなりました。 目的はどう変わる？ また、既存の実績と計画の対比資料については、目的を見直すことで、その後の行動につながる資料に改善できると考えています。新たな課題に対しても、目的をしっかり意識することで、より適切な判断へと結びつけたいと思います。 目的共有で安心？ 資料作成に入る前には、まず目的の設定と仮説の作成を十分に検討するため、「データ分析のプロセス」を印刷し、常に見える場所に貼っておくようにしています。自分が資料を作る際のみならず、他の人に作成を依頼する際にも、目的をしっかり共有する説明を心がけ、全体の質向上に努めています。

日々の意思決定は？ 業務で日常的に行っている意思決定も、「分析」の結果であるということに気づいた。また、より早く、より良い意思決定を行うためには、「データ」の性質を理解し、効果的な比較を行い、他者が納得しやすいようにグラフ等を使用する必要があることを学んだ。 なぜ運用を変えるのか？ 業務効率化を進めるため、新しい運用を推進することが日常的にある。その際、従来のやり方を変えたくないメンバーも多いが、以下のプロセスを踏むことで業務効率化をスムーズに進められるようになると思う。 まず、なぜ運用を変更した方がいいのかをしっかり分析する。そして、反対メンバーが理解し納得しやすいように、グラフ等も活用しながら分析結果を提示する。 学んだ内容をどう活かす？ まずはWEEK6までの学習の中で、「分析手法」「データの性質」「それぞれのグラフの特徴」をしっかり自分の身につける。そして、WEEK6までで学んだ内容をすぐに実践に取り入れ、上司やメンバーを巻き込み、業務効率化を達成していく。

数字の壁は本当？ データ分析に関して、「数字が得意でないとできない」という思い込みがありましたが、実際にはデータの読解力が重要だと感じました。データと情報を比較することで状況を把握しやすくしたり、意思決定をしやすくする手法の一つとして、どのような目的や仮説で分析を行うのかが最も重要な根幹部分であることに気づきました。 旅行動向はどう？ 具体的な例として、訪日旅行観光客の市場動向と顧客行動の把握があります。どの国からの訪日観光客が増えているか、減っているか、滞在日数、1人当たりの消費額、訪問都市やその数、そして訪日旅行に求めていることや課題について分析しました。 立ち位置はどう評価？ 会社が策定している中期経営計画の目標達成のためには、訪日旅行という分野において、自社が業界内でどのような立ち位置や状態になるべきかを明確にする必要があります。そして、その状態を達成するために必要となる情報やデータを考慮し、どのような戦略を打ち出すべきなのかについて検討することが求められます。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

計画の反省点は？ これまで計画的な勉強をせずに分析業務を進めてきましたが、これまでの経験を体系的に整理できたと感じています。 比較検討する意味は？ 特に印象に残ったのは、目的と比較対象を再確認することで、分析の内容がより鋭くなった点です。どの手法や見せ方を選ぶかは、結論を導き出しほかの人に共有する上で重要であり、データに応じた適切な手法の選択が求められます。 共有の大切さは？ 今後は、何を目指し何と比較するのかを具体的かつ明確にし、チーム内でしっかりと共有することを徹底していきたいと考えています。これにより、分析結果がより精度の高い仮説検証に繋がり、プロセス全体の質が向上すると思います。 挑戦の意義は？ 具体的には、フォローアップや分析の都度、目的を直接再確認すること、目指すべきものと比較対象をはっきりさせた上で最初にチームと確認し合うプロセスを重視しています。また、習得した分析手法を活かし、普段あまり使用しなかった方法にも意識的に挑戦するよう心掛けています。

代表値は何が最適？ 代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、データの内容に応じて使い分けることが求められます。たった一種類の代表値だけを見てしまうと、判断を誤る可能性があるため、標準偏差も含め、データがどれだけ散らばっているか、もしくはまとまっているかといった視点も重要です。 データはどう分析？ これまで契約データの分析では、各代表値をそれぞれの視点から確認し、常に多角的なアプローチをとってきました。これにより、一方に偏ることなく、データ全体の特徴をしっかりと把握することができました。CAGRを用いていた部分も、実は幾何平均の単年度バージョンとして捉えることができると考えています。 今後の判断はどう？ 今後も、ただ一つの代表値に依存するのではなく、複数の指標を参照しながら、データ群にどのような特徴があるのかを判断したいと思います。そして、分析の目的に立ち返り、適切な分析手法やグラフの選択を通して、より正確な業務遂行を目指します。

代表値の意味は？ データを理解する際、代表値の考え方が基本であると学びました。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、たとえ二つの集団で平均値が同じでも、ばらつきの度合いによって集団の実態は大きく異なることがわかります。ばらつきは標準偏差という指標で表され、また、グラフを用いてデータを視覚化することで、説得力が増すことも学びました。 報告書のポイントは？ 報告書にデータやグラフを用いる際には、より意味のある情報を見出すことが重要です。平均値だけでは集団の性質を十分に理解できないため、ばらつきなど他の要素も加味し、「本当にそう言えるのか？」と多角的に考える必要があると感じました。 分析目的は何？ そのため、まず何のための分析なのか、その目的を明確にすることが大切です。次に、必要なデータを特定し、信頼できる情報源から取得すること。そして、代表値や標準偏差をどう活用すれば集団の性質が理解できるのかを考慮しながら、データを適切に扱いたいと思います。

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。

新たに学んだ加重平均とは？ 加重平均を新たに学びました。外れ値がある場合に平均値で表せないことは感覚的には理解していましたが、加重平均を用いて計算したことはありませんでした。また、成長率についても単純に年数分の成長を年数で割るものではないと知っていましたが、直感的にすぐに計算できる方法を知りませんでした。このため、幾何平均も新たに学びました。 学んだ方法の活用を考える 現在の業務では、前年比を用いており、今回学んだ方法を使用する場面はほとんどないと考えています（会社的に求められていない）。しかし、個人的な興味や研究として、各種費用の値上げ率を幾何平均で算出し、物価上昇率との相関を見てみたいと思います。 個人的な興味とデータ分析 会社としてのアウトプットは求められていませんが、個人的な興味として、学んだ手法を各種データに当てはめて試してみるつもりです。これにより、これらのデータ分析が本当に不要なのか、それとも必要なのに見落としているのかを検証してみたいと思います。

なぜ図やグラフを活用する？ 数値だけで判断するのではなく、図やグラフを用いて分析することで、全体を把握しやすくなることを再確認しました。個々の切り口で分析を行っても、複合的なアプローチをすることで新たな要因が見えてくる可能性があり、その難しさも実感しました。 仮説検証の重要性とは？ ITを利用・提供・提案する企業として、BIツールを使って定型的なグラフでドリルダウンし、詳細に分析することはよくあります。しかし、今回の学習を通じて、定型的な分析にとどまらず、様々な視点で仮説を立てて検証することで、表面には見えない部分を捉える重要性を考えるきっかけになりました。 本質を追求するためには？ 今後も、分析ツールを用いた提案は続くと思われますが、単に目に見える形にするだけでなく、本質的な原因を追求するために、自分自身や顧客が仮説を検証しやすい環境やツールの整備が求められると感じています。そのためには、MECEなどを意識してデータを整理整頓することが重要だと考えています。

問題解決のための分析方法は？ 状況を正しく把握して行動を判断するためには、問題をより細かく分解し、複数の視点からデータを収集し整理することが重要であると学びました。データをまとめ、仮説を立てた後は、さらに新しいデータを集めてその仮説の真偽を再検討します。このプロセスを通じて、状況を正確に捉えることができると理解しました。 自店舗の分析をどう深める？ 現在、各部門や各商品の販売数、実利益、前年対比、予算、目標設定を行っていますが、これを自店舗のみならず、エリア内の他店舗のトレンドや市場トレンドと照らし合わせています。これまでもこのような分析を無意識に行っていましたが、今回の学びを通じて、それが複数の視点による分解であったことに気付きました。 他店舗の成功事例をどう活用する？ エリア内の他店舗にも連絡を取り、自店舗の特徴を聞き出しています。特定の部門や商品の売上が高い店舗の特徴や取り組みをヒアリングし、それを自店舗にフィードバックすることで売上向上を図っています。