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比較 ✕ 手法

に関する学び

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視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。

統計でどう比較する？ 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる？ 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える？ また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。

分析の本質とは？ 分析とは、物事を分け整理することと、比較対象や基準を設けて比較することの両面が本質だと感じました。また、データ分析の目的や、どの項目をどのような形であたりをつけるのかという入り口の考え方も学べ、基本的な考え方がしっかりと理解できたと実感しています. 将来の分析戦略は？ 今後は、顧客IDを活用して、CRM、Web行動、イベント、購買実績の時系列統合基盤を構築する力を高めるとともに、ビジネスゴールを離脱点や購買シグナルなどの具体的な分析課題に落とし込むスキルを向上させたいです。また、転換率やLTVなどのKPIを定義し、ダッシュボード上でリアルタイムに可視化しながら、閾値やアラートを設計する能力も伸ばしていく必要性を感じました. 実行計画はどう？ 具体的な行動計画としては、まずCRM／MAの構造とAPIについて学び、ダッシュボードの運用や自動連携が自在に行えるレベルまで習熟することを目指します。次に、顧客ID基盤を活用してデータの抽出と整形を行い、分析用CSVを定期的に生成できる仕組みを構築します。さらに、RやPythonを用いた回帰分析やクラスタリングなどの手法を実施し、得られた示唆を速やかに施策へと反映できるサイクルを確立する方針です.

データ分析の基礎を理解するには？ データ分析を始めるにあたり、まずはデータの形式を理解し、その違いを把握することが重要だと感じました。分析に必要なデータを集め、形式に合わせた加工を施し、さらに可視化することで示唆を得る流れを認識しました。特に、データの性質をしっかり理解しないままでは、可視化しても意味がないことを学びました。 どう業務課題を探索する？ 例えば、各店舗での様々な商品の契約状況から、それぞれの商品の契約者に共通する特徴を可視化したり、取引履歴と商品の契約状況の関連性を探るといった作業は、まずデータの性質を把握することから始まります。データを比較し、その特徴を掴むことで、業務課題に関連するデータが何であるかを見極めることができます。 他社事例をどう活かす？ また、他社のデータ活用事例を知ることで、自社の業務に置き換えて考え、業務上の課題を発見する手がかりとすることができました。社内においても、各種システムで収集・蓄積されているデータの内容を把握し、それを整理して業務課題を解決するための手法を模索することが大切です。こうしたプロセスを経て、データの性質を十分に理解し、適切に可視化し比較することで、より良い業務改善に繋げることができると感じました。

各項目分解の効果は？ 各項目を分解して、それぞれの数値に注目する手法は非常に有効であると学びました。実際、インサイドセールスの業務では各項目に基づいて数値を集計しており、このやり方が資料作成などの他の業務にも応用できることを実感しました。 A/Bテストの判断は？ 一方、A/Bテストに関しては、正直なところ疑問点が残りました。教科書上では理解できる内容ですが、実際に予算を投じる判断となると、やはり検討が必要だと感じます。 図解と数値比較の視点は？ また、資料作成時に業務の図解を作成する際、各項目を分解して図にする考え方は今回学んだ内容に似ていると感じました。しかし、実際に数値を比較する際は、割合を用いたシンプルな方法が最適だとも思いました。そのため、簡単な割り算を暗算できるようにしておくことが大切だと考えます。 実践習慣の重点は？ さらに、実践に向けた習慣として、以下の点を意識していきたいです。まず、図解のパターンを把握すること。次に、簡単な暗算を身につけること。そして、what、where、why、howの流れをフレームワークとして常に念頭に置き、議論の根本から取り組むようにすることです。これらを習慣化して、業務に生かしていきたいと思います。

見えるギャップは何？ データ分析では、目についた情報にとらわれやすく、都合の良い解釈に陥るリスクがあると感じました。しかし、What / Where / Why / Howの切り口で数値同士を比較し、実際の現場で何が起きているのか確認することで、あるべき姿と現状のギャップを明確にし、解決への道筋を意識することが大切だと学びました。 KPI設定の真意は？ また、サイト分析におけるKPI設定では、ロジックツリーの考え方を活用して全体を俯瞰し、各階層に分解するMECEを意識したアプローチに新たな気づきを得ました。こうした手法は、課題解決や売上、集客の分析においても非常に有用だと考えています。 具体分析の切り口は？ さらに、現在取り組んでいるECサイトのデータ分析では、感度の良い切り口を増やし、より具体的な分析を行いたいと思います。クライアントのサイト課題をあぶり出し、ロジックツリーに落とし込むことで、強化すべきポイントを整理する作業に役立てていくつもりです。 今後の施策は？ 引き続き、現場の状況確認を踏まえながら、What / Where / Why / Howの視点とMECEを意識して分析を進め、課題解決に向けた具体的な施策を模索していきます。

問題解決の多様な切り口とは？ 問題解決にはさまざまな切り口があることを学びました。あるお題に対して「これ一択」と思いがちですが、見方や角度を変えることで多くの切り口が存在することが分かりました。また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して要因分析を行うことの重要性も理解しました。これまでの業務でも要因分析を行う際、多くの漏れや重複があると感じていたため、この手法は非常に有益だと思います。 学生の満足度はどう測る？ 具体例として、大学に入学してきた学生の質と卒業時の満足度を比較する際にMECEの原則を使えるかもしれないと考えました。大学での4年間、学生は学業やクラブ活動などを通じて多くの経験をします。これらの経験を漏れなくパターン化することで、従来とは異なる分析結果が得られるのではないかと思います。 学生の実態把握の重要性 多くの学生にヒヤリングを行い、どのような学生生活を送っているのか現状を把握したいと考えています。大学職員として普段接するのは、多くが優秀な学生か、その逆の学生に偏っている現状があります。その中間層の普通の学生たちの実態を把握することが、重要であると感じています。

BS調達はどう見直す？ BSの調達方法については、提供価値を実現するために必要な借入は、単なる負債ではなく適切な選択であると考えています。一方で、無借金にこだわると、提供価値が損なわれる可能性があるため、PLだけでなくBSも投資計画の検討に取り入れる必要があります。 業界ごとのBS違いは？ BSは各業界で特徴が異なり、古くからある産業では負債が相対的に大きくなる傾向がありますが、SaaSなど比較的新しい産業では、純資産が大きく、負債が少なくなる傾向にあります。この違いは、PLの当期純利益がBSの純資産の利益余剰金に反映され、株主への配当など企業の経営に直接影響を与えるため、重要な視点です。 戦略策定はどう考える？ 私自身は、担当部門の投資計画策定の際、過去・現在・未来のBSを総合的に分析し、提供価値に合致する事業戦略を描くことを心がけています。具体的には、過去のBSから傾向や示唆を読み取り、そこから将来的に求められるBSをシミュレーションする手法を実践しています。 資金調達の新視点は？ また、新しい業界においては、返済が必要な借入による負債ではなく、資金調達によって純資産を増加させる方法が望ましいのかどうか、改めて考えさせられる内容でした。

分析の基本とは？ 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準（目的）を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は？ 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素（要因）に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる？ 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は？ 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

P/L分析から何を知る？ P/Lの分析から、その企業がどのような価値提供を重視しているかを類推する手法を学びました。類似する業種や時系列による比較も有効であり、全体規模を見るとともに、特に営業利益や最終利益が売上高に対してどの程度の割合を占めているかに注目する重要性を改めて認識しました。また、サービス業では売上原価率がおおむね8割前後であることや、販管費が製造業より高い割合を占める点、研究開発費が販管費に含まれているという事実も理解しました。 価格設定の基準は？ 起業時のサービスの価格設定や利益率を決める際、類似サービスを展開する企業のP/Lは非常に参考になると感じました。さらに、自身が提供するサービスの価値や、その価値を創出するために必要なコストや労力を整理し、原価や一般管理費として具体的に算出する作業の重要性を学びました。 情報検索はどうする？ しかし、他社のP/Lを参考にしたいと思いながらも、ネット上では大企業の事例ばかりが見つかるという現状に直面しています。皆さんはどのような方法で情報を探されているのでしょうか。また、販管費や一般管理費をさらに細かく分類した項目を記載したP/Lが存在するのか、情報検索に行き詰まりを感じています。

テスト手法のメリットは？ ABテストは、参加者をA群とB群に分け、同時期に検証を行う比較手法であると学びました。この手法は工程が少なく、比較や分析が容易である点が大きなメリットです。しかし、正確な結果を得るためには、比較ポイントを明確に設定し、その他の要素を同じ条件に統一することが重要です。実施時期をずらしたり、多くの異なる要素を入れてしまうと、正確な比較ができなくなるため注意が必要です。 接触率検証の進め方は？ 顧客への電話による接触率の検証にもABテストを適用しています。具体的には、予測ツールを用いて算出した接触率が最も高いとされる時間帯と、ランダムに行った場合の接触率を比較することで、予測ツールの効果を測定しています。また、手紙やSMSの文面案についてもABテストを実施し、より効果の高い方法を見極めています。 テストテーマはどう決める？ ABテストの導入にあたっては、まずテストのテーマとターゲットを明確に決定することが重要です。テストテーマは業務目標に直結していることを意識し、ターゲットは一つの要素に絞るように確認します。さらに、比較する際には、データ数、期間、手法が全て同一であるよう計画を立て、正確な検証ができるよう努めます。