データ・アナリティクス入門

平均の壁を超える新たな挑戦

分析プロセスとは? 「分析のプロセス」について、まず目的を明確にし、仮説を立て、次にデータを収集し、最後にその仮説を検証するという一連の流れが紹介されました。代表値として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が挙げられており、各手法を用いることでデータの中心をどこに置くかを判断します。一方、標準偏差を用いた散らばりの分析は、データがどのように分布しているかを把握する上で不可欠だと理解しました。 手法選びはどう? 実務では、これまで単純平均を頻繁に使用していましたが、その結果としてデータのばらつきを捉えられず、正確な分析が難しいと感じていました。今回の学びを通じて、加重平均や中央値など、状況に応じた手法の選択と活用が重要であることに気づきました。今後は、各手法の特性を考慮しながらデータ分析に取り組んでいく所存です。

クリティカルシンキング入門

ビジネス視点を学ぶ新しい旅

目的の整理はどうする? 目的を明確にし、読み手の視点を理解した上で内容を整えることが重要です。読者が最後まで関心を持ち続けるためには、文章の体裁を整え、意外性をもたせることも効果的でしょう。 資料作成は簡潔でいい? また、安全衛生委員会での資料作成においては、毎月のトピックスやその時々の話題を取り上げ、読み手の興味を引くタイトルをつけることが求められます。長い説明は避け、簡潔で丁寧な伝え方を心がけることが大切です。情報は流れに沿って左から右に伝えるようにし、理解しやすい順序で提示します。 次回委員会の工夫は? 次回の安全衛生委員会では、その季節に起こりうる意外なテーマを取り上げるなどして、最後まで興味を持って聞いてもらえるよう工夫してください。資料は内容を詰め込みすぎず、2枚程度にまとめると良いでしょう。

データ・アナリティクス入門

データ分析をもっと身近に感じよう

比較分析の考え方とは? 分析とは比較であるという考え方には改めて納得しました。特にビジネスの現場では、目的に応じて分析のアウトプットが変わるため、前提条件の確認を怠らないよう心がけたいと思います。 データ分析の意識法は? 日常業務でデータに触れる機会が多いですが、まずは仮説や問いを立て、目的に沿った分析を意識したいです。データ分析自体を目的とせず、次の提案につながるアウトプットを目指します。 仮説を立てる重要性について 正しい仮説や問いを立てるためには、現状把握や周りとの意見交換を徹底し、怠らないようにします。ビジネスのゴールから逆算してデータ分析を行い、常に目的を忘れないようにします。また、データの整理や可視化についても学び、分析の全体的な流れをスムーズに進められるようにしていきたいです。

クリティカルシンキング入門

学びが未来を拓く瞬間

グラフの選び方はどう? グラフを用いる際は、伝えたい内容とグラフ自体、そしてその見せ方との整合性を意識することが重要です。メッセージに沿ったグラフ選びと表現で、伝えたい情報がより明確に伝わるよう心がけています。 スライド構成は整ってる? また、スライド作成の際は、ただなんとなく文章を並べるのではなく、読み手の立場に立ち、流れと構成を重視して情報を整理することが求められます。文章だけでなく、必要なグラフを効果的に活用することで、内容の理解が一層深まります。 伝えたいポイントは? 現状の報告やプレゼン資料を作成する場合、これまで情報を盛り込みすぎてしまうことがありました。しかし、真に伝えたいポイントを事前に整理し、情報の具体性を保った上で、説得力のある資料作りを目指しています。

データ・アナリティクス入門

実践で知るデータ分析の極意

振り返りの授業内容は? 今週は、これまでの学びを総合的に振り返る機会となりました。ライブ授業の録画を視聴し、講師や参加者の意見を聞きながら、実践的な課題に取り組む中で、分析の基本的な考え方や手順をストーリーとして学ぶことができました。最初に何をするのか、どのような課題に着目するのか、データの収集方法や加工の仕方、そしてどのように結論に結びつけるのか、という流れが非常に分かりやすかったです。 比較考察ってどう考える? また、社内にある商品の魅力度や売上の既存データを単独で捉えるのではなく、何らかの基準と比較しながら考察する重要性を再認識しました。問題の要因分析においては、一面的な意見に頼らず、ほかにどのような可能性があるのかを自分なりに掘り下げてみる姿勢が大切だと感じました。

クリティカルシンキング入門

伝える工夫が生む未来

自分と重なる理由は? 今回の歓迎会の事例を拝見し、自分と重なる部分を強く感じました。言いたいことの理由は複数あり、相手が何を懸念し、どこに重きを置いているかによって納得のポイントも変わると改めて認識しました。 理由の伝え方はどう? また、相手の立場や関心事項に合わせて理由を伝える重要性を実感しました。そのため、話す前にピラミッドストラクチャーを用いて、伝えたい内容とその背景を整理し、構造を明確にすることが有用だと感じています。 全体の流れはどう構築? 日々の小さな相談事や、技術テーマの報告資料の作成においても、全体のストーリー構成が重要です。この可視化ツールを活用することで、相手にわかりやすく説明できるため、今後も積極的に取り入れていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

新たな視点で未来を切り拓く

分析の目的は何? 分析の目的や検証したい仮説を明確にすることで、アウトプットの内容が大きく変わると感じました。いきなり分析に着手するのではなく、どの切り口を採用するかを検討することで、分析の精度が向上すると実感しています。 新たな視点はどう捉える? これまで、売上データの分析など同じ流れで進めてきた結果、似たようなアウトプットになっているという課題がありました。そのため、今後は新たな視点を導入し、自分自身やチームのメンバーが新しい気づきを得られるよう意識していきます。 バイアスをどう排除する? また、従来のバイアスをできる限り排除する分析手法と、その結果をチーム全体で共有する取り組みを進め、具体的な施策につなげられるよう努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

ロジックツリーで見える説得力

根拠の使い分けは? 根拠を使い分けるという発想はこれまで無かったため、提案を行う際に必ず課題の形成、その原因、解決策という流れで考えてきた自分にとって大変新鮮な学びとなりました。 ロジックツリーの効果は? また、資料作成や他部署への提案において、前提知識のある相手なら多少省略しても伝わるものの、実際の業務ではそのような場面は少なく、ロジックツリーを用いることで相手に明確に伝わる文章を作成する必要性を強く感じました。 説得力向上はどう? さらに、報告や資料作成において結論だけではなく、根拠が明確でないために論理が飛躍し説得力に欠ける場合が多かったことから、ロジックツリーを活用して、説得力のある提案ができるよう努めていく所存です。

アカウンティング入門

数字が紡ぐ企業ストーリー

決算資料はどう読む? 企業や事業の全体像、過去、未来について、損益計算書と貸借対照表を通じて十分に読み解けると実感しました。ニュースを見た際も、決算発表に意識的にアクセスし、具体的な数字を自分の目で確認することで、納得感が得られ、分析の精度を高めることができると感じました。また、一次情報に当たることの重要性を改めて認識する機会となりました。 同業他社とどう比較? 決算資料を基に、その企業の過去からの流れを紐解いたり、同業他社との比較を行うことで、立体的な理解を深めていきたいと考えています。その際、まずは自分自身でしっかりと考え、言語化することに大きな意義があると、今回の一連の演習やグループワークを通じて感じることができました。

クリティカルシンキング入門

文章の骨組みが伝える説得力

文章構造はしっかり組めてる? 文章は勢いで書くのではなく、主語と述語の一致や理由づけの視点を意識し、全体の骨組みを整えてから進めることで、伝わりやすさが大きく向上すると感じました。構造を重視することで、結果として読み手に優しい文章が生まれると実感しています。 誤解なく伝える秘訣は? また、こうした手法は会議のファシリテーションや業務改善の際に、営業現場への依頼文作成にも応用できると感じました。主語と述語を揃えて誤解を避け、複数の視点から理由付けを整理して根拠を示すこと、そして全体の骨組みと流れを整えることを意識しながら、アウトプットを重ねることでコミュニケーションの質を向上させていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

自分を磨く伝え方のヒント

自分の思いは整理できた? これまでの学習を通じて、自分の考えを整理して伝える方法を見直す機会となりました。具体的には、主語と述語に注意しながら伝えることで、内容が明確になり、相手に負担をかけずに理解してもらえるようになりました。また、結論とその根拠をしっかりと整理する大切さを再認識し、論理的にまとめることの重要性を実感しました。 テキストってどう整理? さらに、普段のテキストコミュニケーションにおいても、あらかじめピラミッドストラクチャーを意識して内容を整理する習慣が身に付きました。その結果、文章の構造や流れが改善され、読み手にとってわかりやすい表現ができるようになったと感じています。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない!データの真実

平均と偏差の活用は? データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。 仮説と切り口は? 業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

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