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分析 ✕ データ

に関する学び

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グラフや色の選び方は？ 資料作成において、グラフの使い方やフォント、色の選定といった点に気を配ることで、伝えたい内容がよりわかりやすくなると学びました。何を伝えるのかを明確に整理し、その内容に適したグラフを用いることが大切だと実感しました。 文章工夫はどうする？ また、文章についても読者にしっかり伝えるための様々な工夫が存在することを学び、今後の表現方法の参考にしたいと感じています。 営業資料の作り方は？ 今回学んだグラフの作り方を活かして、営業会議用の資料を作成する予定です。事業ごとの売上推移や売上構成比など、過去から現在までの変化を把握し、注力すべき事業や見直しが必要な事業を視覚的に示せると考えています。 情報収集のポイントは？ さらに、伝えたい状況や状態をグラフに反映させるために、必要な情報が十分に集められているかどうかを確認することが重要です。適切な情報がなければ正しい現状分析ができないため、情報収集の方法や、集めるべきデータの有無についても見直していきたいと思います。

本当に価値を守れてる？ 企業が利益を上げるためには、売上を増加させるとともに費用を削減する必要があります。しかし、各施策を検討する際には、自社が大切にしている価値を十分に考慮することが求められます。無闇に費用を削減すれば、大切にしていた価値が失われ、その価値に共感していたお客様が離れてしまい、結果として売上が下がり利益が出なくなる可能性があります。 コアバリュー再認識は？ そのため、幹部候補メンバーとの事業計画策定時には、まず自社のコアバリューを再認識してもらい、その上で売上増加と費用削減の施策を検討してもらいます。出てきた各アイデアについては、自社のコアバリューを損なわないかどうかを丁寧に確認していくことが必要です。 数値が示す真実は？ また、幹部候補メンバーには、自社のお客様と売上のデータを分析し、お客様が何に価値を感じているのかを考えてもらいます。その「価値」が損なわれない範囲で実施できる費用削減策と、その「価値」をさらに高め、売上増加につながる施策を立案することが求められます。

他の視点をどう取り入れる？ 自分一人だけの発想には偏りがあるため、他の視点も取り入れることが重要です。また、問題解決に飛びつくのではなく、しっかりとした分析を行うことが求められます。 効果的なメッセージ伝達法 伝えたいメッセージが分かりやすい文章やグラフを作成するためには、ひと手間を加える努力が必要です。主張の根拠を明確にし、三つの問いに立ち戻ることも大切です。 業務効率改善のためにできることは？ 業務効率を改善するためには、現状の問題点を共有し、全員の意識を変革させる活動が重要です。進捗が悪い項目については、その理由を整理し、分かりやすく伝えることで、活動内容を明確にしていくことが求められます。 進捗遅れの改善策をどう探す？ 進捗の遅れている状況はデータ化し、改善点をグラフ化して目で見て理解しやすくすることが効果的です。また、改善についての問いを立て、データを基にした根拠とともに共有化することが大切です。活動を明確化し、継続して検証を繰り返すことが、真の改善につながります。

どうして受講したの？ この講座を受講した理由は、自分が何のために学ぶのか、また今後どのように仕事に活かすかを明確にするためでした。受講を通じて、自らの目的を整理し、データ分析の知識を仕事に反映させるための考え方を身に付けることができたと実感しています。今後も積極的に学び、習得した知識を実践で活用していきたいと思います。 SNS分析はどう役立つ？ また、私の仕事にSNS分析を取り入れることで、顧客の声や市場のトレンドをリアルタイムで把握し、戦略に反映させることができると感じています。具体的には、投稿への反応を分析することで、ブランドイメージや顧客満足度の向上に向けた改善点を明確にできると考えています。 伝え方に自信はある？ さらに、自分が学んだ内容を同僚にもシェアし、職場全体でスキルを高める取り組みをしていきたいです。これからは、データ分析の基本である「比較なり」という格言を心に留め、どのような目的でどんなデータを集め、何を比較するのかという視点を常に意識しながら進めていく所存です。

データ分解の新しい視点は？ データや物事を分割する際には、一度分解して終わりではありません。別の観点でも分解することで、新たな気づきを得ることができます。MECEの分け方には層別、変数別（因数分解）、プロセス別の三種類が代表的です。まずは大まかに分け、その後に細かく分解することが重要です。 効果的な伝達方法とは？ 自分の考えを相手に伝える際には、ピラミッド・ストラクチャーを使って複数の観点で整理することが有効です。このとき、まず層別、変数別（因数分解）、プロセス別で瞬間的に整理できるようにトレーニングすることが重要です。細かい切り口でいきなり分けず、大まかに分けることから始めることが推奨されます。 自主演習でスキル向上を？ さらに、ピラミッド・ストラクチャーの自主演習では、一つのパターンだけで終わらず、二つ以上の別解を出すように心がけます。瞬発的に切り口を見つける自主演習として、毎日通勤時に自分にお題を出し、層別、変数別（因数分解）、プロセス別で切り口を出す練習をすると効果的です。

切り口で見える？ 複数のデータから一つの仮説を立てる際、切り口を変えると見え方が異なることがあります。これは、文章や言葉だけでなく、数字を分析する際にも思考が偏ることがあり得ると感じさせられました。今見えている情報に基づいて判断することに疑問を持つきっかけとなったと思います。 分析で何が見える？ 事務リスク発生の原因分析においては、数値を扱う際の前処理やカテゴライズの過程で切り口を変えることが有効だと感じました。残業時間の増加や処理目標未達成の原因を分析する際にも、同様の手法で切り口を変えてカテゴライズすることで、見過ごされている問題を発見できる可能性があると思いました。 区切ると何が見える？ 原因分析時のカテゴライズでは、単にキリのいい数字で区切るのではなく、仮説を立てた上で細かく区切ることが重要です。また、一度作業を終えたらそれで結論とせず、他に考えられる要素がないか一度立ち止まることも大切です。全体の定義を明確にし、漏れや重複がないように意識して区切ることを心がけるべきです。

なぜ財務表を学ぶの？ ライブ授業では、ある企業の事例を通して、財務諸表を詳しく見ることの重要性を学びました。これにより、損益計算書や貸借対照表の理解を深めることができ、この1か月以上の学びを振り返り、今後の学習方法についても考えることができました。 どうやって企業理解？ まず、顧客企業の財務分析においては、企業のホームページや採用情報、関連出版物、さらにはヒアリングを通じてそのビジネスモデルをしっかり理解していきたいと思います。これによって、単なるテンプレートに基づく定量分析ではなく、具体的に何を分析したかが明確になるような分析が可能になると考えています。 仮説検証の流れは？ 次回定量分析を行う際には、まずデータを収集するのではなく、企業のホームページや採用ページ、出版物をもとに、企業の人員構造や財務状況について仮説を立ててみます。その後、この仮説を検証するために定量分析を実施し、特に仮説と異なる結果が出た場合には、顧客への報告時に質問や議論を重ね、理解を深めていく予定です。

どうやって原因究明？ 原因を特定するためには、分析対象を複数のプロセスに分解し、各段階で明確な問題箇所を探ることが重要です。人の行動に即したプロセス設定を行うと、問題の箇所が特定された後の改善策の検討もスムーズに進むことが分かりました。 なぜ事前に決定すべき？ また、What、Where、Why、Howといった基本的なステップと同様に、プロセスの設定も仮説検証に入る前に決め、その内容を関係者間でしっかりとすり合わせる必要があります。たとえば観光客の減少の原因を探る場合、ユーザーがどのように情報を収集し観光地を選んでいるかというプロセスと、現状で手に入っているデータがどの段階で取得されたものかを突き合わせることが求められます。 データ整理の要点は？ さらに現状分析においては、最初に幅広いデータを集めることが大切です。各データが持つ性質や項目、定義について周知するとともに、ファネルに沿ってデータの分類や分析を進め、必要なデータの補完を行うといった段階的な準備が成功の鍵となります。

本音の声をどう捉える？ 顧客の表面的な声や要望だけでなく、その背景にある本当の気持ちを深く理解することが大切だと感じました。たとえ同じ商品であっても、名前や見た目の違いが売り上げに大きな影響を与えることがあるため、細部に気を配る必要があります。 戦略の見直しはどう？ また、世の中は常に変化しているため、マーケティングの手法や戦略は常に見直すべきだと考えます。一度出した結論や対策であっても、時代の流れに合わせて再評価することが、新たな発見や改善につながるでしょう。ブログ記事のタイトルやWebアプリのデザインなど、具体的な点も定期的に見直していくことが重要です。 スキルの活かし方は？ さらに、たとえ現状の職業がなくなったとしても、これまで培ってきたスキルや経験を個々に分解し、どの部分が今後活かせるかを確認することも重要です。データ分析の数字を見るだけでなく、SNSなどで寄せられる意見やメッセージに目を向けることで、人々が本当に求めているものをより深く想像することができると実感しました。

切り口は十分ですか？ 切り口については、もれなく重複なく組み合わせ、詳細化できていました。しかし、視点が不足していることに気づきました。例えば、お客様の分け方や、店舗側の情報の分け方など、他にないかと自問を繰り返し、新たな示唆を模索したいと思います。 社内情報の組み合わせは？ お客様の情報に基づく分解は行っていたものの、社内の情報、例えば地域、経験年数、所属組織などを組み合わせることで新たなセグメントを作れないか試してみます。また、差がないことが判明することも価値のある情報だと理解しました。そこで、まずは試してみるという姿勢で臨むことにしました。 データの傾向はどうですか？ 具体的には、まず切り口の分類として、お客様情報、営業社員情報、商品情報などを挙げ、それぞれの分類を詳細化します。そして、来週月曜日にデータに適用して傾向を確認する予定です。さらに、詳細化を進めるために切り口の組み合わせを試し、数字だけでなくグラフで視覚化することで、全体像を捉えたり、比較しやすい状態にします。

データ分析の本質とは何か？ データ分析は「比較すること」が本質であり、常に「Apple to Apple」と適切なもの同士を比べる重要性を学びました。これを達成するためには、実際の分析に移る前に、分析の目的を明確にし、仮説を立てることが大切であると感じました。 仮説の質をどう改善する？ データ分析の前提整理や仮説を立てることには既に意識を持ちつつありますが、仮説の質にはまだ改善の余地があると考えています。データ分析を行った結果、自身の仮説が間違っていることに気づき、仮説を立て直すことが多々あります。経験を重ねることで一定の改善は見られるかもしれませんが、体系的に仮説を立てる方法を学びたいと思っています。 効果的な振り返り方法は？ 振り返りをきちんと行い、適切な比較対象が選ばれていたのか、仮説がしっかり立てられていたのか、データ分析の目的が明確に言語化されていたのかを確認することが重要です。脳内でチェックリストを作り、それを基に実践し、反復練習を積むことが必要であると感じています。

平均値の限界を知る データを分析する際、すぐに平均値を出してしまいがちですが、平均値には外れ値に弱いという特性があることを学びました。また、代表値には様々な種類があることも知り、今後データ分析を行う際には適切な手法を選ぶ必要があると感じました。 精緻な分析を行うには？ 収支分析では、単純平均を使用する場合と加重平均を使用する場合を考えることで、より精緻な分析が可能になります。こうした分析により、問題点の把握が促進され、より適切な打ち手を考えやすくなると思います。さらに、効果的なグラフを用いることで、分析結果を周囲に分かりやすく説明できるようになるでしょう。 グラフで何を伝える？ 分析を行う際には、常に顧客ごと、業種ごと、各部門や担当者ごとに適切な代表値を用いることを意識します。この結果、売上高や利益、経費、所属人数などが異なる場合でも、より合理的な比較が可能となります。また、分析結果を視覚的に分かりやすいグラフにすることで、事業部としての素早い意思決定にもつながると考えています。