データ・アナリティクス入門

業務に光る、学びのヒント

無意識の業務は何? 学習を進める中で、普段業務で無意識に行っているプロセスに正式な名称があることに気づかされました。例えば、説明時に「ロジックツリーが…」と話すと説得力が増すため、今後はこの知識をさらに活用していきたいと思います。 効果的な分析って何? また、上期の離職者分析では、残業時間のデータを検証し、残業時間と離職の因果関係がないことを確認しました。今回の課題の最後で何を分析すれば効果があるかを考えたように、実務においても常に効果的な分析手法を模索していく姿勢を持ちたいと考えています。今後も学びを業務に積極的に取り入れていく所存です。 課題を深めるには? 一方で、クラスの課題として取り組んだ分析内容については、詳細を具体化することができませんでした。今後、どのようにドリルダウンして効果的に具現化できるか、皆さんと議論できればと思います。

データ・アナリティクス入門

数字を味方にする学びの第一歩

数字の意味は? 数字自体は難解なものではなく、まずは苦手意識を払拭することが第一歩だと感じています。分析という行為は、なぜそのような結果になったのか、どのポイントからその結論に至ったのかを明快に説明し、他者を説得するための有力な材料になるからです。 どのように慣れる? そのため、初めは身近な数字に触れ、慣れ親しむことが大切だと考えています。次第にビッグデータを扱いながら、実践的な分析スキルを磨き、根拠となる資料を用いた分析を行っていきたいと思います。誰が見ても理解しやすく、納得できる説明ができるように心がけることが目標です。 偏らず分析するには? また、捉える数字を正確に把握するためには、一面的な見方に偏らず、あらゆる角度から分析する姿勢が重要だと実感しています。これにより、より具体的で説得力のある分析が実現できると信じています。

データ・アナリティクス入門

仮説と視点で未来を創る

仮説とフレームワークはどう使う? 今週の学習では、仮説を立てる際に、4Pや3C分析といったフレームワークを活用し、多角的な視点で課題にアプローチする方法を学びました。目的に応じて、結論に関する仮説と、問題解決に向けた仮説に分け、時間軸に沿った内容の整理が可能になることを理解しました。正しいフレームワークの適用は、仕事に対する検証マインドを向上させ、アウトプットの説得力を高め、行動の精度とスピードの向上にもつながると感じました。 問題点はどのように見える? また、プロジェクトの進行状況が順調に見える場合でも、現状の分析結果から問題点を把握し、将来的にどのような課題が発生する可能性があるかを立ち止まって検討することの重要性を再認識しました。都度このような振り返りの時間を設けることで、継続的な改善とリスクの早期発見が期待できると実感しました。

データ・アナリティクス入門

仮説の裏側にあった4つの意義

仮説の意義は何? これまでは、なんとなく仮説を立てることに取り組んでいただけでしたが、実はその背後に4つの意義があることに気付いていませんでした。特に、行動の精度向上に直結するという点はあまり実感していなかったため、その効果に驚きを感じています。今後は、この意識を持って仮説の立案に取り組んでいきたいと考えています。 仮説共有はどう役立つ? また、今後の仕事で複数人で販売実績を分析する際には、仮説を立てる意義を明確に伝えることが重要だと感じています。周囲とこの意義を共有することで、単に他人の仮説に依存するのではなく、全員が主体的に分析に取り組む体制を作ることができると思います。さらに、説明時に意識することで説得力が向上していると実感しており、今後はその点についても周りからフィードバックを受けながら改善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

比較が切り拓く説得力

何を比較する? 「分析の本質は比較である」という考え方を基に、分析を行う際には何を比較の対象とするのかを明確にすることが大切だと感じました。また、比較対象が適切かどうか、つまり条件ができるだけ揃っているかを検討することで、説明する相手にも説得力を持って納得してもらえると考えました。 数値変動の理由は? 商品の活用数値に大幅な変動があった際は、原因分析が必要です。その際、単に昨年度同時期の数値を比較するだけでなく、同期間の環境―追い風か向かい風か―を把握することで、より説得力のある分析が可能になると思います。これらの情報がすぐに確認できるよう、ファクト元の整備も重要だと感じました。 業務経験をどう活かす? 特に疑問点はありませんでした。今後は、皆さんの業務経験を参考にしながら、さらに多角的な観点で分析を深めていければと思います。

データ・アナリティクス入門

数字の裏側に広がる発見

データ分析ってどう? 平均だけでなく、分散や標準偏差も組み合わせることで、分析対象を正確に把握し、誤った結論に至らないように努める必要があると感じました。加重平均を適切に利用するほか、ビジュアル化によってデータの様子を把握しやすくすることが、説得力のある分析には重要です。 人事評価はどうなる? また、人事領域では、様々な属性を持つ対象を扱い、各属性の人数が限られている場合もあるため、信頼性のある数値を導き出すには、加重平均や標準偏差の手法が必要不可欠だと考えました。 数値整理のコツは? これまでの講義で学んだ分析対象を要素に分解し整理する手法を活かし、分析したい要素に応じて正しく数値化できる状態を目指します。そのためには、これまで集計した数値に標準偏差を導き出し、改めて整理することが重要だと実感しています。

クリティカルシンキング入門

現場で磨く説得力と論理

なぜ論理を重視する? 普段は漠然とした会話が中心だったことを反省し、自分の考えをただ述べるのではなく、理路整然と主張と根拠を組み立て、説得力のあるストーリーとして伝える重要性を改めて学びました。また、相手が求める情報を的確に見極め、その要点に説得力を加えて伝える習慣を身につけたいと感じています。 どう活かすコミュニケーション? この学びは、対顧客のプレゼンテーションや上司との説得、部下への説明など、日常のあらゆるコミュニケーションに活かせると実感しています。さらに、新人や若手のメンバーにも理解してもらい実践してもらえるよう、社内の教育制度に取り入れることも検討したいと思います。加えて、相手の主張の弱点を的確に指摘できるようになれば、質問力の向上にもつながり、プレゼンを受ける側にとっても貴重な学びとなるでしょう。

クリティカルシンキング入門

問いの力で広がる学びの扉

「問い」をどう捉える? 「問い」にフォーカスしている点がとても印象に残りました。この「問い」を生み出すためには、物事を多角的に捉える視点が必要であると感じます。たとえば、WEEK1で学んだ内容が実際に活かされるという点から、さまざまな見方を取り入れる重要性と、それに伴う言語化のスキルも求められていると実感しました。 資料作りはどう進める? 今後、提案資料や報告資料を作成する際には、今回学んだ視点の多様性と言語化の技術を活かしたいと考えています。客観的で説得力のある資料作成には、顧客の多様な立場(経営層や現場担当者など)だけでなく、自社内のさまざまな視点も取り入れることが必要です。また、他者が作成した資料をチェックする際にも、これらの点を意識し、課題解決に役立つ情報提供ができるよう努めたいと思います。

クリティカルシンキング入門

多角的思考で広がる視野と提案力

視点の多様さに気づく瞬間 同じ質問に対する回答を見て、自分では考えもつかない視点が数多く存在することに気づきました。自分は比較的柔軟に考えていると思っていましたが、実際にはそうでもないことを実感しました。 客観的視点の重要性 トラブルが発生した際には、主観的な対応ではなく、客観的な視点を取り入れることで、より説得力のある内容にできると考えています。この考え方は、顧客への提案資料を作成する際にも役立つと思います。 複数の視点をどう活かす? 自社の立場だけでなく、顧客の立場、さらには経営者や管理職、一般社員など、さまざまな視点を考慮してトラブル対応や報告書、提案資料を作成していきたいです。そして、それらを検討した内容に加え、第三者の意見も取り入れて、より説得力のある内容にしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

テレワーク時代の効果的コミュ力アップ法

主語と述語をどう整理する? 日本語は、その特性上、主語が省略されがちです。そのため、主語と述語を明確にし、文章を整理することが重要です。これは、上司への報告やメンバーへの指示の場で特に有効で、余計な補足を省いて端的に伝えることができます。また、テレワークなどでのチャットを通じた指示や依頼でも、意図を正確に伝えるために根拠を考えて話すことで説得力が向上します。 アジェンダをどう活用する? 会議などで事前に話す内容がわかっている場合は、アジェンダを基に問題点を整理し、言いたいことを明確にしておくことが重要です。候補が多数挙がった場合は、ピラミッドストラクチャーを利用して、特に重要な点に絞るように心がけるべきです。これは相手側の話を整理し、相手の言いたいことを理解する際にも役立ちます。

データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く多彩な世界

どう仮説を活かす? 仮説を立てることで、物事に対して多角的なアプローチが可能になります。偏った考えに陥らず、さまざまな観点から状況を把握することにより、自分自身の理解を深めるとともに、他者を説得するための材料としても活用できるメリットがあります。例えば、「こうだったら、こうではないか?」や「その逆はどうか?」といった問いかけを行うことで、あらゆる角度から物事を捉える習慣を身につけることができます。 ビッグデータ検証は? ビッグデータを扱う際には、仮説の重要性が特に高まります。決めつけることなく、あらゆる可能性を念頭に置いて分析することで、物事の本質に迫ることができるのです。また、このアプローチは、他者への提案や情報の共有にも役立ち、柔軟な発想を促す大切な手法と言えるでしょう.

クリティカルシンキング入門

学びが導く未来への一歩

文章構成はどう考える? 文章を書く際には、主語と述語をしっかり意識し、一文が長くなりすぎないよう心がけています。また、自分が書いた文章を俯瞰して、読者に伝わる内容になっているかどうかも確認しています。 理由づけの秘訣は何? 理由づけについては、説得したい相手や状況に合わせ、複数の視点で根拠を考えることが重要です。まずは全体の骨組みを固め、その上で内容を具体化することで、論理的で説得力のある文章が作れると感じています。 思い先行はどう直す? これまで、理由づけや根拠を示す際に、自分の思いが先行してしまったことがありました。しかし、今後はピラミッドストラクチャーを意識し、状況に応じた適切な理由づけを選択することで、より明確で説得力のある文章を目指していきたいと考えています。

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