戦略思考入門

数字で見極める捨て方改革

なぜ捨てるのが難しい? これまで、自分は捨てることを非常に難しく考えていたという実感を改めて持ちました。過去からの関係性を重視するあまり、本当に必要なものとそうでないものを見極めることが難しかったのだと思います。 どうやって選び取る? しかし、今回、明確な判断基準として数値やデータを用い、何を優先し何を捨てるのかを選択することが可能であると気付きました。売上拡大や利益率向上を目指して多くの改善テーマに取り組む中で、従来から掲げてきた改善テーマについても、意味を再検証する必要性を感じています。具体的には、以前から実施していた特定のコスト削減策について、他の施策と数値やデータで比較し、優先順位の低いテーマは見直す判断に至りました。

データ・アナリティクス入門

グラフで魅せる平均の真実

どの平均を採る? 平均という言葉一つをとっても、その状況にふさわしい計算方法を採用しなければ、意味をなさないと感じています。どの平均値を用いるべきか、またどの数値を算出すべきかを十分に理解し、それぞれに合った平均値を出すことが大切だと思います。さらに、グラフを活用することで、視覚的にわかりやすい情報提供ができると考えています。 ビッグデータの平均は? 実際のところ、現在の業務においては平均値を用いる場面はあまりありません。しかし、扱うデータ量が多いビッグデータの現場では、いずれ必要になると予想されます。その際には、どの平均を選択すべきかを慎重に検討し、わかりやすいグラフによってデータを効果的に提示していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く新たな視点

仮説設定はなぜ必要? データを加工する前に、まず仮説を立てることが非常に重要です。分析は目的があって成り立つため、単に数値や結果そのものにとらわれず、目的に照らした適切な加工方法を検討する必要があります。数値をそのまま受け取るのではなく、自分の観点を加え、他にどんな見方ができるのかという視点の多様性を意識します。また、確からしい仮説の立案のみならず、素早く検証するスピード感も大切です。 分析視点はどう選ぶ? 月次や週次の業務分析においては、どの角度からデータを切り分けるのが最も適切かを常に考慮します。分析後は、まとめた内容が本当に正しい観点に基づいているか、過去の踏襲に陥っていないかを再検討することが求められます。

戦略思考入門

直感と数字が導く新たな判断

なぜ断れないの? 頼まれたら断れない性格の影響か、自分が何かを捨てることが苦手だと改めて感じました。数値化して優先順位をつけると整理しやすいのは確かですが、勘や予感に基づいた優先順位付けによって、良い結果に結びついた経験も多々あったため、自分の判断基準を再定義する必要があると考えています。 優先順位の決め方は? ERP導入案件の商談では、顧客や競合に関する情報を幅広く収集し、適切に優先順位をつけることが可能だと感じています。また、各商談で作成する提案書は100ページを超えることが常ですが、必要な部分と無駄な部分を見極め、意図的に書かない部分を設けることで、重要なポイントがより際立つ提案書にしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データを活かす!視覚化テクニック入門

データはどう活かす? データは単にビジュアル化すれば良いわけではなく、用途に応じて適切に使わなければなりません。また、単にグラフに表現された情報だけでなく、その背後や空白の部分からも情報を見つけ出すことができます。さらに、TPOに合わせて代表値の取り方や計算方法が変わりますが、その結果だけで仮説を導き出すことはできません。 難業務の可視化方法は? 現状、私が携わっている業務ではデータを利用したり、数値化・グラフ化する機会があまりないため、自分の業務に適用するのが非常に難しいと感じています。反対に、数値化やグラフ化が難しい業務をどのように工夫して視覚的に示すことができるのか、そうした方法について学びたいと考えています。

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。

クリティカルシンキング入門

MECE思考で拓く数値の新視点

数字データ整理は? 数字データを分解し、表やグラフなどで見やすく整理すると、情報の捉え方が変わり、違った視点から理解できることに気づきました。情報を整える際は、もれなくダブりなく整理するためにMECEを意識し、層別、変数、プロセスといった切り口で分類することが大切だと実感しています。 事業所データの見方は? また、仕事で各事業所ごとのデータを扱うにあたり、階層別、用途別、期間別といった観点からMECEに基づいて分類することが、傾向の管理や分析に役立っています。数字データを表にまとめ、グラフ化することで、より見やすく、伝えやすい形に加工する工夫が重要だと感じました。

データ・アナリティクス入門

分析で気づく新たな視点: データ比較の重要性

データ分析での思考法とは? 「分析は比較なり」という言葉が印象的でした。これまで、データ分析といえばすぐに数値を操作してパーセンテージを計算し、グラフを作成することだと思い込んでいました。ですが、何より思考の部分が重要であることを教えてもらい、とても参考になりました。 オープンデータの課題はどう洗い出す? 現在、私は行政のオープンデータから課題を洗い出す仕事に取り組んでいます。規模が大きいデータを前にして、どこから手を付ければよいのか途方に暮れることもありました。しかし「まずは比較」のアプローチを念頭に置き、データを俯瞰して眺めることを実践してみようと思います。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数値の物語

平均と標準偏差は何が違う? 普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。 背景にある要因を探る? また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。

データ・アナリティクス入門

平均じゃ見えない真の学び

数値の変化、どう捉える? 普段、教材の活用数値を過年度で比較する機会が多いのですが、昨年と数値に大きな変化が見られなかった場合は、深掘りした分析に至らないことが多かったです。しかし、各属性ごとの活用状況について、単なる平均値だけでなく分布の度合いにも注目することで、より詳細な比較が可能になると感じました。 平均値の選び方は? また、単純平均に頼らず、状況や条件に応じた5つのパターンを使い分けることで、正確な平均値を求める手法が有効だと思います。ただ、具体的にどのパターンを用いるか、その判断基準については、今後の検討課題として捉えていこうと考えています。

戦略思考入門

断捨離で生み出す業務効率革命

捨てる判断はどう見る? 捨てる選択は、ただ単にマイナスなことではなく、成果を上げるために必要な判断であると理解できました。限られたリソースを有効活用するためには、捨てるという選択をする前に基準を設け、データなどを用いて実行することが重要だと学びました。 断捨離の効果は現実? 自分自身の業務においても、限られたリソースを最大限に活かすために断捨離を進めています。実践した内容は部下にも伝え、施策目標に向けてリソースを効果的に活用していく方針です。また、断捨離によって削減できた時間を数値化することで、捨てる選択の重要性をより明確に実感できると感じています。

戦略思考入門

選択の極意:数値で裏付ける挑戦

戦略の選択方法は? WEEK4では「戦略における選択(捨てる)を身につける」というテーマを通して、選択する際には定量的なデータの分析が不可欠であることを学びました。同様に、WEEK5では数値化によって物事を可視化する手法を学び、定量化の重要性を再確認することができました。 新製品策の評価は? 現在の職場では、従来の製品とは異なる新しい製品の開発が求められています。新たな取り組みでは、多くの改善策や施策が立案されますが、その効果を数値で評価することで、結果が低いものを排除し、優先順位を明確にして着実に実行していきたいと考えています。

「数値」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right