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数値

に関する学び

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ゴール設定はどう？ 分析のゴール設定を常に意識し、単にデータ分析が目的化しないように気をつけます。仮説を立て、比較を通じてゴールにたどり着くプロセスを重視し、適切なデータの平均などの指標を選んでいく必要性を感じています。また、比較箇所以外の条件を統一しながら原因箇所を明確に捉えることも大切だと考えています。 複雑データはどう扱う？ 人事業務では、多様な角度からのデータが関わるため、分析が目的となって袋小路に入ることが多かったと振り返ります。さまざまな要素が複雑に絡み合って事象が発生している点を念頭に置きつつ、常に分析のゴールを設定しそのゴールに向かって捉え続けること、そして仮説を立てる力を養うことを今後の課題にしたいと思います。 低評価の理由は？ まずはエンゲージメント向上を目的とした取り組みから始め、低い評価要素の抽出や、それぞれの項目に対して低評価の理由について仮説を立てながら分析を進めていきたいと考えています。さらに、数値の高い部署と低い部署を比較することで、より具体的かつ実践的な分析を行う方針です。

データ分析の楽しさとは？ データの分析や加工を実際に自分で行えたことが非常に楽しかったです。Excelを使って学び直す経験も新鮮でした。データを複数の側面から切り分けることは久しぶりの学びでもありましたが、時間が限られているときにそれを実践するのは少し難しいと感じました。 数値を分解する面白さとは？ 数値を扱う重要性や面白さを日常業務で感じることは年に数回ありますが、数値を分解していくと、表面では見えてこなかった関連性や有意差が明らかになるため、とても興味深いです。さまざまな切り口で分析することもありますが、アイデアが浮かぶときと浮かばないときがあるように感じます。 グラフ活用の重要性は？ さらに、統計解析ソフトなどを利用すると、より面白い分析ができると思います。また、多様なグラフを作成することで、説得力のある説明が可能となると感じます。わかりやすく説明するためには、表よりもグラフの活用が重要だと思います。このような多様なグラフや可視化に関する技術も、データ分析とはまた異なる視点で学んでいくべきことだと思います。

総復習で得た新たな視点とは？ 今までの講義の総復習だったので、各パーツで学んだ内容を一連の流れとして把握できました。仮説、網羅的思考、目的の設定、見せ方、分解など、分析の知識と新たな思考法を学ぶことができました。また、結果をイメージした分析の重要性も体感することができました。 なぜ売上が思わしくないのか？ 現在、売上が思わしくないため、きちんと目的を持った分析、原因の追究、仮説・検証の繰り返し、そして網羅的な思考を意識して業務に取り組みたいと考えています。さらに、定性的な言葉と定量的なデータを組み合わせることで、説得力のある提案ができるようにしたいです。 今後の施策にどう活かす？ 売上が上がらなかった理由については、いくつかの仮説があります。まずはこれを基準に分析を行い、それに加えて網羅的な仮説も追加して多角的な分析と提案を実施していきます。原因の追究を行い、今後の施策に活かすことが重要です。また、数値がなくても、今回学んだ思考は応用可能な部分があると思うので、売上の改善に役立てていきたいと考えています。

財務諸表で何が見える？ 企業活動が定量化された財務諸表を活用することで、事業活動が順調に進んでいるか否かを把握することが可能となります。数字を使うことで説明がしやすくなる点も大きなメリットです。ただし、「読む」と「作る」を一緒に考えてはいけないという点も意識すべきです。なお、アカウントの語源は「説明する」にあるということですが、実際にはわかっているようでわかっていなかったと感じる部分もあります。 双方の財務、どう判断？ 自社の財務状況を正しく理解し、業績が良いのか悪いのかを把握したいと考えています。また、得意先や仕入先といった他社の財務状況にも目を向け、財務数値を確認することで、取引先として適しているかどうかを判断できるようになりたいと思っています。 決算書はどう読む？ 今後は、自社の決算書に目を通し、財務諸表の読み方や着眼点を学ぶとともに、他社の企業分析も確認する予定です。ビジネス雑誌などで掲載される企業分析にも触れる機会を増やし、考え方や見方を定着させるための訓練を積んでいきたいと考えています。

どんなゴールを目指す？ 定量的なゴール設定が重要であり、何を分析するかについても決め打ちするのではなく、Who、What、Where、Whyといった4Wを活用して検討することが有効です。 視野のズレを感じた？ これまで、自身が「これだ」と感じたデータ分析に取り組んだ際、上長との視点の違いが生じたことや、部下への指示の際にも同様の問題が見受けられた経験があります。 数値分析の進め方は？ 現在進行中の案件はありませんが、今後商材別の売上比較を行う際には、アクセス数、転換率、客単価などの各要素を因数分解する手法が効果的だと考えます。また、アクセス数についても広告、自然流入、SNSなど、媒体ごとに分類することでより具体的な分析が可能になるでしょう。 顧客分析はどう活かす？ さらに、新たなプロジェクトが始動する際には、顧客理解を深める目的で、売上、アクセス数、転換率、客単価といった要素の詳細な分析に取り組み、アクセス数をもたらす各媒体の数値も明確にすることで、現状を正確に把握できるようにしていきたいと思います。

現状と理想のギャップは？ 現状と目指すべき姿、そのギャップを定量化することで、問題の「what」「where」「why」「how」が見えてくるという点が非常に印象に残りました。データ分析においては、現状との比較が特に重要であると感じています。 変数分解で何が分かる？ 私自身、高校教諭として進路指導や生徒募集の現場で数値データを扱う中で、あるべき姿と現状のギャップ、あるいは現状となるべき姿のギャップの数字の解像度が低いことに気が付きました。そのため、まず変数分解を行い数字の解像度を高め、さらに層別分解を実施することで、「what」「where」「why」「how」に基づいた打ち手を模索していこうと考えています。 共通認識はどうできる？ また、最初のステップとして、あるべき姿やなるべき姿に関する共通認識を管理職と共に形成することが重要だと思いました。現在の組織は、具体性に欠ける曖昧なビジョンしか持っていないため、この点を改善することで、変数分解や層別分解に基づく詳細なアプローチを始めることができると感じています。

テスト実施に何が大事？ ABテストについては、これまで営業部門で実施した結果を共有した経験がありますが、今回主体的に実施する際の留意点を改めて学びました。特に、テストを行う際には目的と仮説を明確にし、しっかりとした検証項目を設定することが重要だと感じました。今後の新規事業展開において、これらのポイントを意識して進めていきたいと思います。 評価の選定はどうする？ また、複数の解決策を効果と費用のXY軸で評価した経験から、評価基準をさらに1～2項目増やし、数値化することで、総合評価に基づいた優先実施策の選定に取り組んでみたいと考えています。評価基準を選定する際にブレインストーミングを交えた議論を行う過程も楽しみです。 会議計画の進め方は？ さらに、月次の経営会議において、各営業部門が問題抽出、原因究明、解決策の洗い出し、実施試作の選定、アクションプランの作成、進捗共有という一連のプロセスを推進する会議計画を策定することを提案し、年度内に効果検証を実施する案についても、社内で相談を進めていきたいと考えています。

分析の心得から具体例へ これまでは主に分析の心得に関するマインドセットを学んできましたが、今週からは具体的な分析手法についての講義が始まりました。平均値が極端な数字（はずれ値）によって大きくぶれる可能性を知っていたものの、中央値を具体的に説明できる計算式が非常に参考になりました。 データビジュアライゼーションの活用法 現在、データビジュアライゼーションに取り組んでいるため、代表値と分布をうまく使って視覚的に「伝わる」図を作りたいと思っています。そのため、標準偏差と分布の使い分けも重要です。どの要素の数値を組み合わせるかという「切り口」が非常に重要だと感じています。 定性的と定量的の融合をどう図る？ さらに、アウトプットの質と量が重要であるため、あらゆるデータに対して「分析できないか」という視点を常に意識しています。仕事上、定性的な感覚を重視していますが、そこにデータなどの定量的な裏付けを加えることが大切だと感じています。数値情報の取得が可能かどうかがネックになることが多いというのが、私の経験上の課題です。

数値の見直しは？ 昔から用いられている数字の指標は、単一の平均値で表現されることが多いため、別の数値の捉え方をすると、販売手法を変更した際に新たな発見や結論が導かれると感じました。 可視化の意義は？ 最近はデータ量が増えたことで、可視化にあまり重点を置かなくなっていましたが、見えるものから得られる情報も、適宜プロセスに組み入れると有用だと思います。 評価視点を変える？ 自分が現在行っているパフォーマンス指標についても、どの視点で実績を評価しているのかを意識し、他の数値の読み解き方が可能かどうか確認し、日々の業務に役立てたいと考えています。特に、これまで使用してこなかった幾何平均や中央値については、意識して活用するようにしたいです。 データ活用方法は？ また、商品実績の追跡は頻繁に行っていますが、カスタマーデータの分析は十分ではなかったため、カスタマーデータを改めて商品実績の分析に生かすことで、より多くの情報が得られるのではないかと考え、本日学んだ内容を業務に活かしていく所存です。

どうして原因分析をする？ 問題解決のステップであるWhat、Where、Why、Howの流れが非常に印象に残りました。特に、どうしてもHowの部分に注目しがちですが、その前の段階で問題を明確にし、原因をしっかりと特定して分析する過程こそが、本質的な解決につながると感じました。 なぜ退会が増える？ また、コミュニティ運営において退会者の増加という現象を分析する際にも、このステップが有効であると考えました。「なぜ退会が起こるのか」という問いに対し、まずは原因の仮説を立て、問題を具体的に洗い出すことが大切だと思います。 なぜ数値化で解決？ そのため、現状、退会時に取得しているアンケート結果を活用することが有用だと感じます。アンケートの内容を分析し、所属期間中に行われたイベントなどの傾向と照らし合わせることで、理想的な状態とのギャップが明確になるのではないでしょうか。ギャップを数値として示すための具体的な指標についてはまだ模索中ですが、数値化が進めば対策の策定もより容易になると感じました。

3Cと4Pをどう活用する？ 複数の仮説と網羅的な思考を持つことを学ぶことができました。また、市場、競合、自社（3C）、製品、価格、場所、プロモーション（4P）を意識した仮説構築の重要性も理解しました。データの収集方法については、本当に対象者からのデータなのか、アンケートなのか、口頭なのか、数値なのか、きちんと比較するための収集といった意識も重要だと感じました。 売上向上のための分析法は？ 現在、売上が思うように伸びず、分析検証フェーズに入っています。そこで今回学んだ仮説の立て方やデータの取り方を意識しながら、数値を見ていきたいと思います。また、前回のグラフの最適化も考慮に入れつつ、精度の高い分析・検証を行いたいです。 新たな施策提案に必要な視点 さらに、昨年10月から今年6月までの流入数や購入数、広告費などの数値をしっかりと活用し、相関や因果関係を見つけ出し、仮説思考を組み合わせて新しい施策や提案を行いたいと考えています。様々な仮説を一つずつ検証し、網羅的な分析も合わせて行いたいと思います。

数字選びはどうすべき？ 代表値やばらつきを考慮し、適切な数字を選ぶ重要性について学びました。データには多様な側面があり、集計して表にまとめる際には、その背景となる意味を正しく理解する必要があります。 データの組み合わせは？ また、他者のデータを確認する際も、各数字がどのような要素で構成されているかを意識することが大切だと感じました。たとえば、会議室の使用率や社員の出社率といった具体的な数値をデータベースでチェックし、分布図を用いて関連性を見出そうと試みた経験があります。こうすることで、新たな視点から情報を捉えることができました。 情報整理のコツは？ さらに、過去の購買履歴をグラフ化するなど、複数のアプローチでデータに向き合うことで、細かい点まで確認し、本当に必要な情報を抽出するプロセスが重要だと再認識しました。まずは細かいデータを収集し、グラフ化やピボットテーブルを活用して全体像を把握し、さらにまとめられるデータは一つの図に統合することで、情報を整理しやすくすることが効果的だと感じています。