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分析 ✕ データ

に関する学び

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独自性はなぜ必要？ ゴールに向かって最短距離で到達するためには、何をやるか、何をやらないかを選択し、他の人が真似しにくい独自性を持つことが重要であると再認識しました。また、戦略には計画的戦略と創発的な戦略があるという新たな視点も得ることができました。今後は、これらの理解を自分の言葉で他者に伝えられるようになりたいです。 戦略策定の鍵は何？ 自部署の下期の戦略策定に関しては、まず上期の状況を分析し、継続することとやめることを選択することから始めたいと思います。各項目ごとにデータを比較し、どこに要因があるのか、なぜそうなったのかを考察します。その後、目的達成のための他の選択肢やルートも検討し、なぜそれを選んだのかをしっかりと説明できるようにしたいです。 本質はどう見極める？ また、思考を深めるためには、考えを言語化し、なぜそう思ったのか、それを思う根拠を明確にすることが大切だと考えています。その上で、本当にその選択肢が必要かどうかを再度検討していく習慣をつけたいです。施策から入ってしまう自分の癖を意識し、今後改善していきたいと思います。

データの分解にどう立ち向かう？ 今回、数値データを扱う際には、データを正確に整理し、重複や漏れがないように分解することを心がけました。例えば、年齢別のカテゴリ分けや売上を単価と数量に分解すること、あるいは工程を細分化することなど、多角的な視点で情報を分類することを意識しました。 顧客分析で重点をどこに置く？ このようなデータの分解方法は、ソリューション販売の戦略を構築する際に非常に有用だと思います。特に、顧客層を地域別や人口密度に基づいて分析することで、どこに重点を置くべきかが明確になります。当社製品をどの地域や規模の顧客に訴求するのかを見極めることが、営業エリアやターゲットの設定に役立つと感じました。 営業活動の現状をどう見直す？ 現状の営業活動についても、業界全体の数値データをいろんな視点で分解して分析しようと考えています。この分析結果をもとに、現在の営業状況とどのように一致しているか、またはどこでズレが生じているかを見極めたいと思っています。これにより、正しかった施策と改善が必要な点がより具体的に把握できると考えています。

問題点は何でしょう？ 何が問題かを明確にし、結論のイメージを持ちながら取り組むことが大切だと感じました。何を解決したいのかを考えることで、目的に立ち返ることができるため、数字をどのようなグラフで表現するか悩む場面でも、考え方の整理が進みました。データ分析においては、仮説思考が基本であるとも実感しています。 プロジェクトの目的は？ 業務改善プロジェクトに取り組む際には、まず目的の設定が不可欠です。進める中で何を解決したいのか、そして最終的な結論のイメージを持ちながら作業を進めたいと考えています。現状では、システムや運用の活用率といったデータが中心ですが、活用と非活用という単純な区分のみで目的に沿った分析が可能かどうか、再度検討する必要があるように思います。 誰にでも分かる目的は？ 目的設定については、誰にでもすぐにイメージできるような分かりやすいものにすることが重要です。現在取り扱っているデータから新たな気づきが得られないか、また、ほかのデータを追加することで見えてくる可能性があるかどうかにも注目していきたいと思います。

分析の目的設定はなぜ重要？ 「分析とは比較なり」が今回の講義の究極のゴールであるが、それだけでは不十分である。分析の目的をしっかり設定し、自分なりに仮説を立て、それに必要なデータを用意することが重要だ。また、適したグラフを選ぶことも必要である。 結果を伝えるための見せ方とは？ 分析の目的を念頭に置きつつ、最終的にはデータ分析を基に説明や説得を行うため、見せ方にも気を配る必要があると感じた。 データ分析の活用方法は？ 現在、保証契約のデータを分析している。目的は、経営陣に過去の実績を報告することと、顧客に実績を示すパンフレットを作成することである。それぞれの目的を追求すると、保証契約制度を推進する施策の検討や実績アピールによる利用促進が考えられる。これらの目的を念頭に、どのデータを分析すべきか、どう表現すべきかを考えることが大切だ。 記憶に残る工夫はどうする？ 目的に立ち返ることを忘れないようにしたい。具体的には、PCの壁紙や手帳など、日常的に目にするものに「分析とは比較なり」と記入しておき、記憶のフックを作りたいと思う。

ChatGPTを活用する意味は？ 実践演習がメインの週だったが、データ分析は答えがない世界だと感じているので、自分で考えるだけではなくChatGPTを共に使用して問題解決を試みた場合、どのような成果が得られるかに焦点をあてて演習に取り組んだ。普段は自分の頭で考え一人で結論を出していたが、そのことに限界を感じていたため、今回の受講はAIを活用する実践の場として非常に学びが多かった。 AIの活用で得られる視点は？ どれだけ訓練を積んでも、人間である以上、自らの思考には必ず偏りがある。多面的な視点でデータ分析を行うことが問題解決の第一歩であり、AIを活用して多くの視点を得ることが有効だと改めて気づくことができた。これからは、普段からAIを十分に活用するよう心掛けたい。 AI相談の工夫を学ぶ データを分析する際、必ず一歩立ち止まり、AIに素直に相談してみるようにする。AIをデータ分析のパートナーとするため、相談の仕方を工夫することも学んだ。正解を出すことを目的とするのではなく、自分の思考を広げるためのAI活用を身につけていきたいと思う。

定量分析で何が重要？ 定量分析の重要性と、分析では比較や仮説、目的が重要であることを学びました。実務においては仮説を立てる能力や、分析において適切な切り口を見つけることが求められます。このためには、分析対象に対して強い興味を持つことが大切だと感じました。 問合せ増加の施策検討 現在、私は担当しているWEBサイトからの問い合わせ数を増やすための施策検討を行っています。問合せの生データやサイトのアクセスログなど、使用可能なデータは整っています。また、SFAデータを分析し、2025年度の営業施策を検討中です。こちらについてもSFAデータにアクセスできる状況にあり、今後加工は必要ですが、元データは揃っています。 SFAデータ分析の進め方 まずは、SFAデータの分析から着手する予定です。SFAデータには多くの分析切り口が存在しますので、目的や仮説を明確にするために、いきなり手を動かすのではなく、営業部門の担当者を巻き込むことにします。具体的にはどういった分析が求められるのか、現場で役立つかどうかを相談することが大切だと考えています。

どうして比較が鍵？ 分析は比較です。判断基準には、Aがある場合と無い場合を比較することが重要です。適切な比較対象を選ぶことが鍵であり、特に分析する要素以外の条件を揃えること（Apple to Apple）が必要です。分析の目的に応じて比較対象を選定します。 実務でどう活かす？ 実務では、委託業者の選定などにおいて、この知識が非常に役立つことがわかりました。データ分析は比較が基本ですので、何のためにどのようなデータが必要なのかを明確にし、仮説を立てることが重要です。これにより、データ分析の目的をはっきりさせ、早速実践に移したいと思います。 コンテンツをどう提案？ ラーニングイベントのサーベイ結果をもとに、今後提供可能なコンテンツをいくつか提案する予定です。実践プロセスとして、まずはデータ分析の目的を仮説に基づいて明確化し、次に判断基準を具体化します。具体化のステップとしては、Aがある場合と無い場合を比較し、適切な比較対象を選ぶこと、また分析したい要素以外の条件を揃えて（Apple to Apple）、目的に沿った比較を行います。

計算方法で何が変わる？ 動画を通じて、平均値と言っても採用する計算方法によって分析結果が大きく異なることを実感しました。これまで数値のばらつきや外れ値についてあまり意識していなかった自分にとって、正確な分析を行うためにはこれらの点をしっかり捉える必要があると感じました。平均、加重平均、中央値の使い分けについては理解していたものの、幾何平均や標準偏差という手法は新たな気づきとなりました。 例外ケースはどう捉える？ また、契約顧客に関して解約率やアップセル率を分析する際、まれに契約金額が大きく、どうしようもない理由で解約となる場合や、一時的にアップセルが成立する場合があります。そのような際には、これらのケースを外れ値（ばらつき）として扱うことにより、より現実に即した数値で分析できると感じました。 手法の選び方はどう？ 今後、定量的なデータ分析を行う際には今回の学びを活かし、初めは単純平均や加重平均など、さまざまな手法で計算結果を出してみることで、それぞれの数値の違いを実感しながら、より精度の高い分析を心がけていきたいと思います。

全体像を掴めた？ 今週は、これまで学んできた内容の総括を行い、全体像を整理することができました。特に、さまざまなフレームワークを学ぶ中で、データ分析への応用という視点が十分に考慮されていなかったと感じ、その応用方法を学べたことは大きな成果となりました。 解決プロセスは？ 問題解決のステップや、各ステップにおけるプロセスの分解など、これらのフレームワークがMECEの実践には欠かせない要素であることを実感しました。今後は、これらの点を念頭に置いて取り組んでいきたいと考えています。また、仮説設定については、あくまで切り口として捉え、仮説の実証に固執しない姿勢を大切にしていく所存です。 データ活用はどう？ さらに、日常的に触れるデータを活用し、各フレームワークを自分の中に定着させるためには、意識的な実践の場が必要であると感じました。そのため、普段の業務はもとより、オープンデータを活用して実践できる環境づくりに取り組むつもりです。具体的には、新たな講座への受講や社内での勉強会の企画などを通じて、さらなるスキルの向上を目指します。

正確な分析を行うには？ 分析においては、まず比較が重要です。そのため、目的を明確にし、適切な比較対象や基準を設定することで、正確な分析が可能になります。データはただ加工すれば良いというものではなく、それぞれのデータの種類に応じた適切な加工方法や見せ方を考える必要があります。分析を始める前には、目的と仮説を確認することが重要です。 ゴールの明確化が成功の鍵？ プロジェクトの進捗管理では、各マイルストーンやゴールを明確にし、進捗を把握するために必要な情報を整理しなければなりません。また、各タスクの進捗状況を可視化するためには、適切なデータ加工が求められます。これにより、課題をより効率的に把握できます。 早期検出につなげるには？ プロジェクトの進捗状況を確認するためには、分析に必要なタスクや情報を特定し、各タスクの進捗を定期的に把握することが大切です。さらに、各タスクの進捗が他のタスクにどのように影響するかを知るために、適切なデータの収集と加工を行う必要があります。これにより、プロジェクトの課題を早期に検出したいと考えています。

データ分析で新視点を得るには？ データ分析とは、比較を行うことで新たな視点やアイデアを引き出すことが可能であると学びました。同じ基準や条件を用いることで効果的に分析ができ、新しい発見に繋がることが特に印象的です。 効率化への第一歩は？ これまでの仕事では、何となくデータを用いながらプロジェクトの進捗を管理していましたが、新しい職場では積極的にデータの可視化を取り入れ、業務の効率化を図りたいと考えています。以前は過去のデータより直近のプロジェクトの状況にのみ焦点を当てていました。 なぜデータ可視化が重要？ 日常業務の中で、業務上必要がない場面でもデータを可視化することは重要だと考えていましたが、既存のシステムやBIツールに頼りがちでした。しかし、自ら業務プロセスをデータ化することが、業務のパフォーマンス向上に繋がるのではないかと考えています。 ダッシュボード作成スキルをどう磨く？ 現在は過去のプロジェクトマネジメントの経験を活かし、会社の既存のダッシュボードを一から作成するスキルを身につけるために勉強を続けています。

グラフ選びの意義は？ データの基本的な加工方法について学び、どの場面でどのグラフを用いるべきかを考える大切さを実感しました。グラフの選択を誤ると、重要なポイントに気づけなくなる可能性があるため、今後はグラフ選びのセンスをより一層磨いていきたいと思います。また、X軸やY軸の設定がグラフの印象に大きく影響することも学び、客観的な視点でデータを分析する必要性を痛感しました。 分析視点の拡大は？ さらに、販売実績の分析においては、年齢、性別、購入時期などの切り口でデータを細分化し、多角的に見ることでより深い洞察が得られると感じました。データを見やすく加工することで、迅速な意思決定に繋がる効果や、説得力ある資料作成に役立つ点も納得できました。 仮説検証の基本は？ 一方で、仮説を立て検証するという基本ステップが省略されがちであると感じました。手元のデータのみで課題の発見から解決策の選定まで進める傾向が見受けられるため、仮説設定と検証のプロセスにもっと注力し、多角的な分析を可能にする適切なデータ加工の重要性を再認識しました。