データ・アナリティクス入門

データ分析の新たな視点を業務に活かす

データ比較の意義とは? 「分析は比較なり」という考え方の重要性を再認識しました。ビジネスにおける意思決定の際には、データを用いた提言を行う中で"比較対象"や"基準"を明確にしておくことが上流段階で大切であると感じています。 データの見せ方をどう工夫する? また、定量データの種類に応じて、適切な加工法やグラフの見せ方があることを学びました。普段から業務でプレゼンテーション資料を作成していますが、これまでは感覚的に数字を表示していました。今後は、実数で見せるべきものと割合で見せるべきものの区別を意識して、より効果的に可視化していきたいと思います。 分析の視点を資料にどう活かす? 資料作成の際、分析結果や二次情報を取りまとめるにあたり、「比較」や「数字の見せ方」といった、わかりやすい表現方法を意識していこうと考えています。また、業務委託先を選定する際に、選定基準や評価基準を整理するためにも、分析の観点を活用することができると感じました。 新たな観点を業務にどう適用する? これまで意識してこなかった新たな観点を業務に適用するために、まず業務の目的をしっかりと立ち止まって整理し、可視化することを習慣化したいと思います。これにより、意思決定を促進するためのデータ活用の余地があるかどうかを判断し、適切な判断ポイントを組み込むことができると考えています。

クリティカルシンキング入門

魅せる資料作りの極意

グラフで何が伝わる? グラフの活用では、目的に合わせた形式を選ぶことで、伝えたい情報が一目で理解できる点に気づきました。自分の意図に合ったグラフを用いることが、説得力を高める鍵だと再認識しました。 スライドはどう伝える? スライド作成においては、タイトルと図表の配置が新たな視点となり、効果的なメッセージ伝達に貢献することを学びました。一方で、過度な装飾は逆効果になるため、フォントサイズや下線、色使いには慎重である必要があると感じました。 文章は響いてる? 文章作成については、相手に合わせた言葉遣いや体裁を意識することが大切だと実感しました。件名や冒頭部分に工夫を凝らし、読み手の関心を引く内容にすることが、伝えたい意図を正確に届けるために重要です。 メールの目的は何? また、社内への連絡メールでは、目的、対応事項、対応方法、期日など多くの情報を整理して盛り込む必要があり、今回の学びを実践する良い機会だと感じました。日々のメールの送受信の中で、学んだポイントを意識しながら、受け取ったメールの添削も積極的に行いたいと思います。 制度周知は見直す? 制度周知などのスライド作成においても、これまであまり図表を用いなかった部分を見直し、必要に応じて視覚情報を効果的に活用できるよう、内容の網羅性をチェックしながら作成していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データに賭けた挑戦と発見

目標設定はどう? 「分析は比較なり」「何を明らかにしたいのか」という考えを軸に、データから得られる情報を見失わないため、まず明確な目標を設定しています。その目標に向かい、必要なデータやストーリーともいえる仮説を構築し、試行と検証を繰り返すことで、求める結果に近づけています。 データ表現はどう? また、取り扱うデータの種類に応じた加工方法やグラフの見せ方が重要であると感じています。そのため、状況に合わせて最適な表現方法を選ぶことに努め、いかなる場合も「とりあえず」での加工を避け、ビジネスにおける分析では、データに入る前に「目的」や「仮説」がしっかり整っていることを確認しています。 ランニング費用はどう? これまで部門費管理を想定していた中で、担当しているITツールのランニングコストについても、使用金額や実際の作業時間など、これまで取得してこなかった新たなデータ要素を活用していく計画です。これにより、必要なツールや今後の投資対象となるソフトウエアの分析に役立てようとしています。 データ収集の工夫はどう? さらに、データが不足している点を解消するため、まずは必要なデータの収集に力を入れると同時に、作業の効率化や一部自動化の導入も視野に入れています。今回の講座を通じて、時間の有限性を改めて認識し、これからはより計画的に活動していく所存です。

クリティカルシンキング入門

プレゼンとメール改革で顧客を引きつける方法

「視覚化」って何? 「視覚化の目的」と「伝えるべきメッセージ」という言葉に、私自身とても驚かされました。日常業務の中で作成している報告書やメール、プレゼンテーション資料が単なる作業になってしまっていないか、と考えさせられました。これらの言葉に照らし合わせ、内容や表現が適切かを改めて見直していきたいと感じています。 プレゼン資料はどう伝える? 特に、会社紹介のプレゼンテーション資料やそれを送付するメールについて、活用と実践を重ねていく必要性があります。私は新規の潜在顧客を訪問する際に会社を紹介するプレゼンテーションを行うことが多いですが、現在の方法が十分かどうか、相手の知りたい情報をわかりやすく伝えられているかを再確認したいと思います。メールでも、丁寧に書くことを心がけていますが、書き上げると長くなりがちです。読み手にとって理解しやすい文章になっているかを意識し、より良いメール作成を目指したいです。 相手への意識は足りる? プレゼンテーションを見せる相手やメールを送る相手のことを常に意識することも重要です。相手の業界や事業内容に応じて、スライドを削ったり、追加や修正をしたりする必要がある場合があります。弊社に対するさらなる興味を引く内容になっているか、来週以降の新規訪問に向け、プレゼンテーションを見直し、修正することに力を入れたいと思います。

クリティカルシンキング入門

適切な問いが導くデータ活用術

適切な問いはなぜ? 今週の学びを通じて、問題解決における「適切な問いの設定」の重要性を改めて認識しました。明確に定義された「解決すべき課題」が、効果的な分析と解決策の導出につながることを学びました。また、データの適切な加工と分析によって情報を構造化し、視覚的に明確な形で提示する手法の有用性を実感しました。さらに、データの図表化が分析の精度向上に寄与することを体感し、実務での具体的な活用方法を見出すことができました。 現職での実践は? 「問いを立てる力」と「データの分析手法」を現職の業務改善プロジェクトで実践していきます。業務フローの課題特定に際しては、チームメンバーと「本質的な課題」を共有し、分析を深めるプロセスを確立しようと考えています。また、提案資料作成においてはデータの視覚化を通じて説得力を高め、経営層の的確な意思決定をサポートしたいと思います。 解決力高める秘訣は? 課題解決力を高めるため、以下の取り組みを実践します。毎週の振り返りで課題を整理し、本質的な問いを設定し、分析結果を図表化してチームで共有し、活発な意見交換を行います。わかりやすく論理的な資料作成を心がけ、改善を重ねます。また、学んだ内容を繰り返し実践し、定期的な振り返りで成長を目指します。これらの取り組みを通じて、実務での課題解決力を高めていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

問題解決に導く情報分解の極意

イシューって何? イシューとは何か、またそれを設定して考えることの重要性について、改めて学ぶ機会となりました。まず、問題を解決するための方向性を決めるために、情報を分解していく手法や、グラフを用いた視覚化、さらに表を加工するなど、これまで学んできたことを実践的に振り返ることができたように思います。しかし、情報を細分化することに関しては、まだ苦手だと感じました。これを克服するために、実際の業務を通じて追体験を重ねていきたいと考えています。 課題の捉え方は? 日々の提案資料を作成する際には、その提案が本当に重要な課題を特定できているかどうかを自問自答しながら、資料作成に取り組むことを心がけています。会議に参加すると、イシューがずれていると感じることや、時には自分がずらしてしまったかもと思うことがあります。そのため、適切な課題を捉えるという大前提を忘れないようにしたいと考えています。 PPTの下準備は? また、PPTを作成する際には、最初からPPTに向き合うのではなく、Miroなどのツールを活用してラフスケッチから始めることを心がけたいです。その際には、問題を分解し、グラフを用いて視覚化し、一手間かけて表を加工することを意識します。そして、イシューを特定した状態で会議に参加できるよう、事前準備をしっかりと行うことを目標にしています。

マーケティング入門

業務効率化で小さなストレスを解消

顧客ニーズの具体化方法は? 顧客の潜在ニーズを掘り起こし、それをどのように具体的な表現に変えるかが非常に重要です。特に、顧客のニーズを「痛い、嫌だ」と感じるペインポイントから見極める視点を持つことが求められます。 デジタル技術はどう活用する? 業界全体で人手不足が問題となっている現在、どのような業務を人が担当すべきかを考慮しつつ、デジタル技術を使った業務のスリム化が進んでいます。このような状況では、特に効率化が期待できる部分を見極め、そのニーズに基づいたサービスを提供することが理想的です。 ホームページ制作のコツ 実際の業務としては、取扱サービスを紹介するホームページの作成があります。この際、「このサービスを使えば日常の小さなストレスが解消される」といった視点で、サービスや商品を簡潔に紹介する形が有効です。 どのように意見を集めるべきか? ホームページ制作においては、同じ部署内の他の複数のチームに声をかけ、現場の意見を集めることが重要です。その情報を整理したうえで、顧客のペインポイントをどのように表現するかについて周囲と議論し最適な表現を追求します。そして、事業部内に限らず、他部門の担当者とも情報を共有することで、幅広い視点から顧客ニーズを予測し、より効果的なソリューションの提案に向けた言葉を研ぎ澄ませていきます。

データ・アナリティクス入門

数値とグラフで切り拓く現場力

平均値の違いは? 代表値の種類について学んだ内容はとても印象的でした。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値という4つの代表値の違いを理解することで、従来は感覚や指示に頼っていた数値の選択を、論理的かつ具体的に検証できるようになると感じました。今後は、各平均値の特徴を自分の言葉で説明できるよう意識しながら実務に活かしていきたいです。また、Excelの関数を活用して算出することで、より実践的な理解が深まると考えています。 標準偏差の意味は? 標準偏差に関しても、データのばらつきや密集度を数値で把握する有効な指標であることを学びました。従来、平均値だけに注目していた自分にとって、標準偏差を組み合わせて分析する視点は新鮮でした。これからは、データの分析や仮説の立案において、平均と標準偏差の両面からアプローチすることで、より説得力ある結論を導き出せるよう努めていきたいと思います。 グラフはどれを選ぶ? また、ヒストグラムについても初めて触れる機会があり、その有用性を実感しました。今まであまり業務で使用する機会がなかったグラフですが、各グラフの長所と短所を理解することで、情報の伝達方法の幅が広がると感じました。今後は、提案書などでどのグラフが何を効果的に表現できるのか、理由をもって選択できるよう、実践的に活用していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

実務で変わるデータの読み方

代表値の意味は? 代表値という概念について、これまであまり意識していなかった部分を学びました。データの種類や求める数値に応じて、平均値や中央値などを使い分け、全体の傾向を大まかに把握する考え方はとても実務的で役立つと感じました。 グラフの使い分けは? また、グラフの見せ方にも新たな発見がありました。これまで円グラフとヒストグラムを感覚的に使い分けていたのですが、なぜ今回のケースでヒストグラムが望ましいのかを言葉にする難しさを実感しました。ヒストグラムはデータのばらつきを視覚的に示すのに適しており、円グラフは各要素の割合を把握する用途に向いているという点で、両者の使い分けが明確になりました。 幾何平均って何? さらに、単純平均や加重平均については知っていたものの、「幾何平均」という概念は初めて知りました。比率や割合で変化するデータに対して、幾何平均の考え方を用いることで平均を算出する手法を、ケーススタディを通じて理解が深まりました。今後、将来予測や予算・売上の見込みを算定する際にも、この考え方は有効に活用できると感じています。 学びの振り返りは? このような抽象的な概念は、理解しているつもりでも実務で繰り返し使用しないと忘れがちであるため、資料作成や報告の際に今回学んだ内容を改めて振り返る時間を設けたいと思います。

アカウンティング入門

ナノ単科生が解く利益の謎

利益はどう確認? ビジネスを進める上では、目先の営業利益だけでなく、経常利益や税金支払い後に残る当期純利益まで確認することが大切です。経常利益は、継続して利益を生み出せるかどうかの指標となります。 給料費用は考慮? 当期純利益の段階になってから「お金がない!」とはならないよう、経常利益の段階で自身の給料も費用として含め、きちんと差し引く必要があります。単に営業利益が出ているという理由だけで安心すると、資金繰りに支障をきたす恐れがあります。 利益水準はどう? どのくらい利益が出ていれば健全なビジネスなのかは、事業規模、つまり売上高に左右されます。そのため、原価率や利益率を正確に把握しておくことが、ビジネス拡大の鍵となります。 無形商材の強みは? 私がこれまで携わってきた無形商材のビジネスでは、一般的に原価が少なく利益率が高い傾向があります。売上をどの事業でたて、利益をどのように活用しているかによって、ビジネスの特性が明確になるという考えのもと、業界内の複数企業の決算書を比較してみたいと思います。 決算書はどう読む? 具体的には、自社の決算書と競合他社の決算内容を読み比べることで、財務諸表から読み取れるビジネスモデルの違いや、自社の市場における特徴をより客観的に理解することができると考えています。

クリティカルシンキング入門

効果的な伝え方を学び施策提案に自信がついた理由

資料作成の基本ステップとは? 相手に伝えたい内容を効果的に伝える資料の作成方法を学びました。以下のポイントに基づいて説明します。 まず、伝えたい内容を一文にまとめ、しっかりとフレーズ化します。そして、フレーズ化した内容の根拠としてデータを順番に提示し、相手に情報を探させないようにします。さらに、データの見せ方についても工夫し、適切なグラフや表を用いることで、伝えたい内容を明確に表現します。フォントの大きさや色、太さなどにも注意を払い、丁寧にスライドを作成する必要があります。また、相手に読んでもらうために見出しを工夫することも重要です。 新規人事施策への応用は? この方法は、新規人事施策の立案時に活用できそうです。施策を上司に説明する際や、役員・経営層向けの説明時にも役立ちます。さらに、社内承認取得後に社員向けおよび社外向けに開示する際の説明でも、この手法を効果的に使うことが期待されます。 スライド作成の設計図は? スライドを作成する際には、まず設計図を作ります。最も伝えたい内容や決裁を取得したい内容を一文にまとめ、フレーズ化します。その後、フレーズ化した内容の根拠となるデータを順番に提示します。データの見せ方も工夫し、伝えたい内容に合わせて効果的なグラフや表を用いることで、相手に理解されやすいスライドを作成します。

データ・アナリティクス入門

平均値の裏側に潜む本当のデータを読み解く

平均値の理解とは何か? データ分析において、平均値という言葉に惑わされ、その中身を詳しく見ることを怠りがちだったことに気づかされました。改めて、目的を無視した代表値の活用が良い分析結果につながらないと感じました。平均値にも加重平均や幾何平均など様々な種類があり、それらの算出方法を学べたのはとても良かったです。 代表値への新たな挑戦 現在、自分が理解したつもりでいる部分が多いと考えています。今後は、他の練習問題にも挑戦し、世の中に溢れている代表値がどのように算出されているのかを更に考えられるように努めたいです。 分析結果をどう伝えるか? データを分析し加工することによって、相手に何を伝えたいのかを明確にし、グラフや代表値の算出を行いたいと思いました。また、公的データでも分かりやすい平均値だけを提示して受け取り手の印象に強く残す手法がありますが、代表値の裏側にあるデータの分布を調査した上で、そのデータから何が言えるのかをしっかり考えたいと思います。 データ加工で心掛けること 以下の点を心がけます: - 加工データの裏側を考える癖をつける - 自分でデータを加工し、伝えたいことが伝わるようにする - データ加工の前に必ず要件定義を行う - 様々な平均値の算出方法について、仕組みや成り立ちを理解する

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