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〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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に関する学び

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データ・アナリティクス入門

目的で切り拓くapple to appleの実践

目的は何が重要？分析においては、まず「目的」が最も重要です。目的に応じてどのデータを使用し、どのように比較するかを明確にしなければ、全く異なる結果が導かれてしまう可能性があります。比較条件はどう設定？また、比較対象のデータは前提条件が同じであることが求められ、「apple to apple」の視点を常に意識する必要があります。たとえば、売上分析を行う際にも、各データがどの目的のために活用されているのかを理解し、再設定することが大切だと感じました。実務はどう進める？実務において実際に「apple to apple」を実践するのは、思った以上に難しい面が多々あると実感しています。

40代女性課長

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クリティカルシンキング入門

３つの根拠が生む説得力

なぜ主張の柱は大切？言いたいことの理由を明確にするためには、まず主張の柱をはっきりさせることが重要だと学びました。以前は、理由を散発的に挙げるだけでしたが、しっかりとした柱を設け、それを具体的に補強することで、論理的かつ説得力のある説明ができると感じています。支援資料はどう改善？また、支援の必要性を説明する資料を作成する際には、ストーリー性のある流れを意識していました。しかし、理解しやすさだけでなく、理由自体を強固なものにするため、まず３つの根拠を設定する方針に切り替えたいと思います。その上で、必要なデータや具体例を集めて、より実りのある資料作成を進めていくつもりです。

20代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

軸を変えるデータの魔法

計算法はどう選ぶ？単純平均は日常的に使っていたものの、加重平均や幾何平均、標準偏差といった手法についてはあまり馴染みがなく、データに合わせた適切な方法で数値を捉えることの重要性を改めて認識しました。何を明らかにしたいのかという目的を明確にし、その目的に合った手段を選ぶことが大切だと感じました。グラフで現状を把握？また、平均値にばかり注目していた自分に気づき、縦軸と横軸に異なる値を設定して分布のばらつきを視覚的に捉えることで、新たな発見が得られる可能性を感じました。リード獲得チャネルごとの成約率や成約までの期間を、見やすいグラフで表現することで現状の把握に役立てたいと思いました。

30代女性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

条件が磨く！アウトプットの極意

プロセスの流れはどうなる？指示されたアウトプットを作成する過程で、データパターンを繰り返し適用し、完成度を高めるプロセスが理解できました。文脈の前後をより具体的に指示することで、アウトプットがより精緻に生成される点が印象的でした。また、人間が適正に活用するための前提条件の重要性も感じました。経営指標はどう整理する？営業や経理の業務においては、売上や利益といった経営指標の変化を正確に捉えるために、具体的な条件設定が不可欠だと思います。社会やビジネス環境のスコープや変化点を明確にすることで、求めるアウトプットがより具体的かつ実践的な内容となると感じました。

50代男性電気・電子機器製造次長

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データ・アナリティクス入門

実践で磨くデータ分析の扉

データ分析の全体像は？ 6週間の全体講義を通じて、データ分析の一連の流れを学ぶことができました。問題の整理、仮説の設定、データ分析（収集）、検証、そして振り返りといった各ステップについて、ライブ授業で改めてその重要性を実感しました。業務でどう活かす？また、講義で学んだ基礎を実際の業務で活かすためには、繰り返し実践してアウトプットすることが肝心だと感じています。日々の業務で直面する課題に対して、学んだ分析の流れを意識的に取り入れ、問題整理や仮説立案、データ収集の重要性を念頭に置きながら取り組むことで、データ分析のスキルを自身のものにしていきたいと思います。

30代男性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

一連の流れが未来を創る

データリテラシーの大切さは？講義全体を通して、データのリテラシーを土台に、問題整理、仮説設定、データ収集、検証といった一連の流れの重要性を学びました。この一貫した思考プロセスは、今後の業務においても大いに役立つと感じています。分析と検証の要点は？また、データリテラシーの観点からは、収集したデータをそのまま分析に活用したくなる反面、本当に比較可能なデータかどうかを常に見極める必要があると実感しました。さらに、問題解決プロセスや分析設計において、ステップが抜け落ちることがあるため、普段から全体を一貫して考える姿勢を意識的に鍛えていきたいと考えています。

20代男性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

問いの力で見える解決のヒント

解くべき本質は？今回のケースでは、分析に入る前に「本当に何が解くべき問題か」を明確に設定することの重要性を学びました。データをただ眺めるのではなく、目的や意思決定につながる問いを先に定めることで、分析の無駄が省かれ、その結果、解決策の質が向上することを実感しました。業務改善の鍵は？自分の業務でも、売上分析やCRM施策を検討する際、まず「何を解くべきか」を明確にする必要性を感じました。表面的な数字を見るだけでなく、「原因をどの要素に求めるか」という視点でイシューを設定することで、分析の効率が上がり、改善策も的確になると実感しています。

40代男性アパレル・ファッション係長／主任

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クリティカルシンキング入門

データが語る、勝利のヒント

データで現状把握は？マクドナルドの現状分析を通して、市場や競合環境の把握において、データの可視化がいかに重要かを学びました。事実を明らかにすることで、正しいイシューの設定が可能となり、相手にも理解してもらいやすい情報提供ができることを実感しました。業務改善の方法は？また、基本的な業務においても「分析を使ってイシューの方向性を決める」「グラフにして視覚的に示す」「表をひと手間かけて加工する」といった取り組みが役立つと感じています。今後、イシューを明確に共有しながら、より良い資料作りに活かしていきたいと考えています。

30代男性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説検証で広がる生成AI活用術

どんな仮説を試す？これまで公私共に生成AIをFAQ的な用途でしか活用していなかったところ、今回の学習を通じて仮説検証のサポートに役立つことを実感しました。今後は、特に業務面での活用範囲を広げ、仮説検証に積極的に取り入れていきたいと考えています。どのデータが鍵？具体例として、売上データをもとに商品群ごとの売上増減や周辺情報の分析に生成AIを活用し、次のアクションに向けた仮説設定をサポートさせる予定です。また、前回学んだスモールスタートの手法を意識し、段階的な社内展開を進めていく方針です。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

課題解決のためのイシュー設定とその意義

イシューの設定は何が重要？イシューを見極めることの重要性を学びました。まず、何を解くべきイシューとして設定するのかを考えることが必要です。そして、そのイシューに対しての主張や根拠をセットにすることが重要です。このためには、ロジックツリーを用いて抜け漏れなくダブりなく考えることや、データを適切な形で扱うことが求められます。提案時に

30代女性一般社員／職員

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