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分析 ✕ データ

に関する学び

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問いの意義は何？ 「問い」とは何か？まず、分析を始める際にまず重要なのは、どの問いに答えるために作業を進めるのかを明確にすることです。データを目の前にすると、無意識に手を動かしてしまいがちですが、目的となる問いをはっきりさせることで、分析の方向性がぶれないようにします。 伝達工夫はどう？ 次に、情報を他者に伝えるための工夫が求められます。資料作成においては、キーメッセージが伝えたい順序に沿って配置されているか、また、強調したい部分が意図的に表現されているかを確認し、工夫することが大切です。 課題整理はどう？ また、現状の課題や問題点が不明瞭なために混乱してしまうこともあります。そのような場合には、改めて「問い」を明確に定め、状況にあるデータを正確に分解し、解決への糸口となるよう整理することが求められます。 意見共有は大事？ さらに、自分の考えに偏りが出ないよう、メンバーと共有して意見を取り入れる工夫が必要です。また、情報を他者に伝える際は、ピラミッドストラクチャーに沿って論理的に整理し、相手に分かりやすく伝えることを心がけたいものです。

テーマパーク会計はどう見る？ あるテーマパーク事業を営む企業では、人件費を販管費ではなく売上原価に計上しているという事実に驚かされました。テーマパーク自体が商品であり、そこで働くスタッフが商品である登場人物として売上に貢献しているという独自の考え方が、会計処理に現れているのだと思います。この事例を通して、「帳簿をつける際には勘定科目に正解はなく、会社が収入や支出をどのように位置づけるかが重要」という言葉の意味が、より深く理解できたと感じます。 ソフト導入で悩む理由は？ 会計ソフトの導入支援を行う際には、まずクライアントの事業内容をしっかりと把握し、どのような売上、費用、資産、負債が発生し得るかを具体的に想定することが重要だと考えています。入力したデータをどのようなセグメントで分析すれば参考になるのか、イメージを膨らませながらお客様と対話していきたいです。そのためには、事前にホームページなどを通じて事業内容を確認し、情報が不足している場合には同業他社の財務諸表の構造を調べた上で、初回の打ち合わせで不足情報をヒアリングしながら支援を進めていくつもりです。

データ比較の基本は？ データ分析は比較という原則に基づいており、数値同士の比較を通してデータの実態や分布を探る作業です。まず、データの中心に位置する代表値を把握し、その上でデータがどのように散らばっているかを確認することが基本となります。代表値としては、単純平均のほか、加重平均、幾何平均、中央値が用いられ、散らばりを評価するには標準偏差の算出が有効です。 業務で分布を確認すべき？ 普段の業務においては、データの分布を確認する試みが十分になされていないと感じます。分布を求めるためには、まずデータを分類するための項目が必要です。そのため、データ加工を前提として目的を明確にしながら項目を選定することが重要です。分析の目的と加工という手段を意識して検討することが、成功のポイントだと実感しました。 算出方法をどう活かす？ 今回紹介された算出方法を効果的に活用するためには、標準偏差の算出、ヒストグラムの作成、加重平均や幾何平均を使いこなすスキルが求められます。今後は、これらの技法を実践的な練習問題などで訓練し、習得していきたいと考えています。

分析の目的は？ データ分析の基本は、正確な手法の選択とアウトプットの工夫にあります。まずは分析の目的をはっきりさせ、整理すべき具体的な要素をまとめることで、比較対象や評価基準を設定することが重要です。また、グラフの種類やデータの加工など、第三者が見ても客観的な判断ができるような見せ方を工夫する点にも留意しました。 マネージャーとの調整は？ ヘルスケア領域のコンサルティング業務においては、実際に分析に取り掛かる前に、マネージャーとの認識統一が欠かせません。分析する項目の選定や、加工の必要性、さらには比較対象や基準、定義の設定について事前の調整を行うことで、適切な手法を選択できると実感しました。 数字の示唆は？ また、定量的なデータ分析は単に数値を示すだけでなく、その数値からどのような示唆を得るかが大切です。データ分析の結果をマネージャーに提出する前に、伝えたいメッセージを明確にすることの重要性を理解し、背景や目的の整理、現状分析、課題抽出、解決策という業務プロセス全体の中で、正しいデータ分析方法とそのアウトプットが不可欠であると再認識しました。

ライブ授業と実践テーマは？ 今週はライブ授業で、バスケットチームのデータ分析と、大手ファストフードチェーンの経営改善を実践テーマとして取り上げました。これまで学んだイシューの特定、データの分析および見せ方のスキルを活用し、復習を行うことができました。最後には、クリティカルシンキングとは何か、今後どのように取り組んでいくかを皆で共有しました。 そもそもその考えは？ エビデンスを創出する業務において、クリティカルシンキングは基礎中の基礎であり非常に重要だと感じています。日々の文献の抄読や、顧客との面会、会議での活動の中で、「そもそもその考えは？」、「何か視点が漏れていないか？」、「このイシューは？」といった問いかけを通じ、常に俯瞰的で多角的な視点を持つよう努めています。 事前準備はどうすべき？ 顧客面会の前準備では、まず「イシュー」を明確に設定して取り組むことを心掛けています。仕事に没頭し始めた時こそ、もう一人の自分を呼び起こし、できたことは記録として残し共有する一方、できなかったことについては振り返りの時間を設けて見直しています。

目的と仮説はどう？ WEEK1で学んだ内容を振り返る中で、データ分析は「比較」を基本として行われると再認識しました。まず、目的を明確に定め、自分なりの仮説を立てた上で、必要なデータを収集し、分析を実施することで、目標達成のための示唆や考察が導き出されることが理解できました。 解決手順はどう？ 問題解決の過程では、「What, Where, Why, How」といった基本ステップを踏むことが大切ですが、これに加えてロジックツリーやMECE、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より効果的に仮説が立てられると感じました。 データから何得る？ また、数字や数式での集約やグラフによる可視化が分析をサポートし、実数と率の両面からのアプローチが有効であると学びました。同時に、既存のデータだけに頼るのではなく、必要なデータを自ら収集する努力と、都合の良いデータに偏らない分析の姿勢が重要だと痛感しました。実施前後の比較を通じて施策の効果検証を行う場面も多く、今期の採用活動の変革を始めとした各施策の評価に、この学びを活かしていきたいと考えています。

データ加工は何を示す？ データの加工を通して、同じ情報源からでも新たな視点や気付きが得られることを学びました。数値を表からグラフに変換すると視覚的に変化が読み取れるほか、割合を算出することで傾向がより明確になると感じました。このような切り口の変化が、データ分析において非常に重要だと実感しています。 利用者傾向はどう把握？ また、自社での活用例として、利用者の操作状況や休暇の傾向を表形式で把握し、グラフや割合に変換することで新たな洞察が得られると考えています。特に、曜日や週単位での分析を通して、月間で休暇が多くなる時期を見極め、それに対応する戦略を策定することが可能になると思いました。実際に、現在は休暇の傾向をカウントしているため、今後、グラフや割合を活用し、傾向と対策の検討を進める予定です。 分解切り口は有効？ さらに、データを分解する切り口については、データの種類によっては既定のフレームワークのようなものがあるのかについても興味があります。どのような切り口が適用できるのかを知ることは、より効果的な分析を行うためのヒントになると感じています。

正しい手順はどう？ 問題解決の4つのステップは基本的に「What→Where→Why→How」の順で進みます。このプロセスを通じて、あるべき姿と現状のギャップを数値で示すことが重要です。日常の課題解決にはロジックツリーを活用することが一つの手段として有効です。その際のコツとして、過度にMECEを意識するのではなく、感度の良い切り口を見つけることが肝心です。 保険業界の課題は？ 具体的な課題として、保険業界でのデジタル化に関連する多くのデータが整理されていない点が挙げられます。この場合、どのようなデータが収集されており、またどのデータが不足しているのかを把握するために、ロジックツリーを用いて整理することが有用です。 施策立案はうまく？ データを活用してデジタル化推進の施策やプロモーション案を策定するためにも、まず現状のデータを整理することから始めたいと思います。ロジックツリーを用いることで、デジタル利用率を手続き別や代理店の種別といった切り口で整理し、分析を進めます。これにより、より具体的で効果的な施策につなげることが期待できるでしょう。

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。

フレームワークで何を学んだ? 3C分析や4P分析といったフレームワークを活用しながら、視点を切り替えて仮説を立てる手法を学びました。これにより、論理的に整理された思考の進め方が身につき、より多角的な分析が可能になると感じました。 複数仮説はどう考える? また、仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に考えることや、網羅性を持たせることの重要性を再認識しました。一つの仮説に固執せず、様々な可能性を検討することで、より精度の高い分析が行えると実感しました。 データ収集はどう進める? さらに、データ収集に関しては、既存のデータを活用するパターンと新たにデータを取得するパターンがあることを学びました。新しい情報を得るために必ずしも新たなデータの取得が必要なわけではなく、まずは既存のデータを精査し、そこから仮説を考えることも十分に有効であると理解できました。 次はどう活かす? 以上の学びを踏まえ、フレームワークの理解をさらに深め、網羅性をもって複数の仮説を立てられるように努めるとともに、まずは既存データの見直しから取り組んでいきたいと考えています。

なぜ仮説検証が必要？ 今回の振り返りを通じ、まず仮説検証の重要性を再認識しました。数字を単に眺めるだけではなく、要素ごとに分解し、さまざまな仮説を立てながらデータを検証のツールとして活用する方法が有効だと感じました。また、比較を意識した分析を行うために、率や代表値を用いる手法が非常に効果的であるという考えにも改めて気づかされました。 実績把握で何が変わる？ これらの学びは、月次実績の把握や事業計画の検討にも応用できます。過去の実績に基づいて仮説を立て、検証を重ねることで、次年度への具体的な打ち手が明確になっていくと実感しました。前年同月比や前年同期比を活用する手法も、現業務において引き続き継続し、より深い分析に結びつけたいと考えています。 復習と共有で成長は？ また、ナノ単科の画面が見られなくなる前に、回帰分析や代表値の部分をしっかり復習し、自分の知識として定着させることが必要だと感じました。さらに、アウトプットの重要性を痛感したため、自ら立てた仮説や検証結果を周囲と共有し、意見を取り入れることで自身の成長を一層促進していきたいと思います。

分析の目的は何？ 分析は、対象の比較を通して最終的な意思決定に役立てるためのプロセスです。まず、分析の目的をはっきりと定めることが大切です。その際、必要な要素の整理を行い、どのような切り口で分析を進めるかを考えます。 比較とグラフはどう？ 具体的には、各要素を同じ尺度で比較できるよう配慮しながら、縦棒グラフや横棒グラフの使い分けに注意を払い、差異を視覚的に把握しやすい構成を目指します。数値データだけでなく、感覚的なスコアも、別の切り口を用いることで定量的に表現できる点が重要です。 柔軟な検討は必要？ また、データ分析の依頼を受けた際は、まず目的に関する詳細なヒアリングを行い、分析に必要な各要素の分解や整理を丁寧に実施します。目の前のデータに固執することなく、柔軟な視点から検討することが求められます。 結果のまとめは？ 最終的な分析結果のまとめにおいては、伝えたいメッセージに最も適したグラフやダッシュボードを選択することが鍵となります。こうした取り組みが、分析時に生じる躓きや失敗を解決するためのディスカッションに繋がっていくでしょう。