データ・アナリティクス入門

実務で輝く!数値戦略の新発見

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。

データ・アナリティクス入門

データで見える未来の仕事術

平均値を使う意味は? 平均値を中心に使っていたものの、実はその名称や意味を十分に理解できていなかったことに気付きました。加重平均や幾何平均も実は使ってはいたのですが、今回の学びで、自分の仕事の中で具体的にどう応用できるかをイメージすることができました。 散らばりはどう捉える? また、散らばりや標準偏差といった指標を通じて、データ比較のためにさまざまな基準があることが理解でき、非常に興味深かったです。普段はあまり使っていなかったヒストグラムも、実際に活用することで、案件のサイズがどこに集中しているかが一目で分かり、次の一手を考えるためのヒントになりそうです。 どの平均を選ぶ? さらに、加重平均は現状のデータ分析に役立ち、幾何平均は来年度の数字を検討する際に採用できそうだと感じています。標準偏差の活用法については、これから意識しながら幅広い視点で考えていく予定です。 実践で数字はどう変わる? 明日には、過去のデータをもとに加重平均、ヒストグラム、幾何平均の活用を実践し、特に幾何平均については過去数年分のデータを基に来年度の数字の妥当性を検証してみたいと思います。これまで漠然と感覚で判断していた数字が、しっかりとした目安となると確信しています。

アカウンティング入門

アカウンティング苦手でも大丈夫!学び直しの一歩

明確な目的を持つ理由とは? 森先生による1回目のライブ授業では、本講座を受講する際に明確な目的を持つことの重要性が強調されました。漠然と授業を受けるだけでは知識は身につかず、受講完了後の自分の姿をしっかりとイメージすることから始めるべきだとされました。私も他の受講生同様に、アカウンティングは言葉が難解で、数字に強くないと理解が難しいという固定概念を持っていました。しかし、この講座では構造と意味合いを理解することが目的であり、財務諸表に記載された内容を理解できることが求められるので、少し肩の荷が下りました。 経営報告会を活用するには? 社長が年に数回開催する経営状況の報告会では、アカウンティング情報を用いた説明が行われます。これまではその情報を深く理解することができずにいましたが、今後はそのような報告を理解し、さらに自ら分析して今後の経営計画を立てられるようになることが理想です。 学びを深めるための具体策 これを達成するために、まず過去の社長説明資料を確認し、直近の経営状況についても確認することから始めます。また、グループワークまでに森先生が紹介した書籍を購入して読み進め、その内容をグループワークで説明できるように準備します。

アカウンティング入門

図解で広がる学びと戦略の扉

図式の効果は? PL、BS、CSをつなぐ図式は非常に参考になりました。各要素の関係がわかりやすく示されており、文字情報だけでは得にくい理解が深まりました。テキスト情報も大切ですが、図式を効果的に用いることで、知識の習得が一層進むと感じました。今後は、すべての要素を図式化できるよう、各要素のつながりを意識して学習していきたいと思います。 知識活用はどう? 知識そのものは、事業構造や実態の把握に基づいた戦略の提言や予算策定などに活かしていきたいと考えています。その際、利害関係者に分かりやすく伝えることが重要だと感じています。また、部下のレベルアップのために、自分自身が良き指導者となり、効果的な教え方の方法論を身につけていくことも目標です。 議論の進め方は? さらに、業務上で体験した新たな知識を、AIを利用して検証することが好きです。物事の本質を把握し、その意味をAIとのディスカッションで深めることは非常に有効であり、楽しい取り組みです。知らないことや本質、定義が曖昧な知識に気づいた際は、すぐに議論を行うようにしています。これまでは単発的な知識に焦点を当てていましたが、今後は体系化や方法論についても積極的に取り組んでいきたいと思います。

アカウンティング入門

会計を親しみやすく!共通ルールで理解

会計の意味をどう理解? アカウンティングという言葉が「account for」(~の説明をする)という意味を持つと聞いて、親近感を覚えました。会計は難しい数字情報という印象がありますが、一定の知識を習得すれば、誰にでも理解できる共通ルールに基づいた数値情報だと理解しました。この基本ルールに基づいて解釈を進めることで、応用力も身に付くと感じています。 予算策定は何が大切? 例えば、月次締めが完了した後の予実分析や修正予算案の策定にアカウンティングの知識を活用したいと考えています。また、次年度の予算策定の際に、今年度の実績を読み解くためにも役立てたいです。会計を正確に読み解けるようになり、予算修正の必要がある場合には、経営者に効果的な提案ができるようになりたいと思っています。 復習と議論はどうする? そのためには、毎週欠かさずグロービスの授業をしっかり受け、情報をしっかりインプットすることが大切です。その上で、インプットした情報を定着させるために復習を怠らないようにしています。また、自分一人で考えるだけでは視野が狭くなりがちなので、なるべくグループワークを通じて受講する日程を調整し、考えの幅を広げる努力を続けています。

アカウンティング入門

アカウンティングで広がる新たな視点

アカウンティングの理解を深めるには? アカウンティングの重要性や、事業活動の意味、事業活動を定量化する指標について、今まで漠然と理解していたことがしっかりと言語化され、体系的に整理されました。これにより、頭の中にフレームが形成され、とてもすっきりとした気持ちです。このフレームに情報や知識を加え、自分の中で考えを整理していくのが非常に楽しみです。 自社のP/LとB/Sをどう活用する? まず、自社のP/LとB/Sを読み解けるようになり、俯瞰的な視点で自部署や他部署の事業活動を再考したいと考えています。その後、競合他社のP/LやB/Sを分析し、自社と比較することで、改善や成長のポイントを見つけたいです。 理解を深めるためのアプローチは? 本講座を通じて、すべての内容をしっかりと理解し、疑問点がない状態で修了したいと考えています。その上で、自社のデータを読み解く際に生じる不明点については、上司に相談したり、質問の機会を作りつつ理解を深めたいと思います。競合他社の分析に関しては、特定の企業をピックアップし、理解を深めたいです。また、アカウンティングに詳しい周りの方々に声をかけ、比較検討会の実施を提案したいと考えています。

クリティカルシンキング入門

イシューで未来を変える

イシューの意味は何? イシューとは、問いかけの形で具体的に定義し、ずっと念頭に置くべきものだと感じました。考えたい内容や既に知っている情報に流されがちですが、今ここで提示すべき問い=イシューをしっかり握り続けることが、他のどの技術よりも難しくもあり、重要であると実感しています。 どう活かすべき? この考えは、人事考課における目標設定や振り返り、プロジェクトの進め方に関するブレーンストーミング、障害発生後の振り返り会議、各種相談のシーンなど、さまざまな場面で活用できると感じました。単純な回答では済まないやりとりにおいても、イシューを軸に進めるアプローチは有効だと思います。 振り返りの確認は? また、以下の点を意識するとよいと考えます。つい空白を埋めようと衝動に駆られることが多いため、まずは目的やイシューを検討・特定(まずは一旦黙る)すること。そのイシューが適切かどうか、ほかの視点がないか、他者にアドバイスを求めること。議論が流れに任せて進みそうになったり、本筋から逸れていると感じた時には、自ら方向修正を試みること。さらに、議論ややりとりの後に、初めに設定した問いをしっかり握り続けていたかを振り返ることも重要です。

クリティカルシンキング入門

データの分析で新たな視点を発見!

どうデータを見やすくする? データの視覚化と多角的な分析の重要性に気づきました。まずは実数を表にまとめることから始めますが、棒グラフや円グラフといった視覚的に理解しやすい形式でまとめることが効果的です。さらに、データの合計や比率を算出し、実際に手を動かして分析を進めることが大切だと感じました。 MECEで全体を整理? MECEとは「もれなく、ダブりなく」要素を分けることを意味します。これを行うためには、集合、変数、プロセスといったアプローチで全体を分けることができます。MECEを活用する際には、まず「全体」を正確に定義することが重要だと学びました。 本当にそうなのか? 研修アンケートの分析や問題解決方法の提案などの課題に対して、これまでの成功体験に偏らず、「本当にそうなのか?」と疑う姿勢を持ちたいと思います。異なる視点でデータを捉え、グラフ化や比率計算を行いながら、具体的な手を動かして分析を深化させたいです。 分解はどう進める? また、要素を分解する際には、MECEの分け方を意識して「漏れなく、ダブりなく」分けることを心がけ、まずは全体を明確に定義することから始めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

数字が語る業務改善のヒミツ

データの集約ってどうやる? データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は? また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは? 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は? さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。

クリティカルシンキング入門

イシュー特定で成果を最大化!

イシューの意義は? クリティカルシンキングを通じて最も得られた学びは、「イシューを明確にすることの重要性」です。解決策を決定する際にイシューが不明確なままだと、結果的に意味のある成果が得られない可能性が高いと感じました。答えにたどり着くためには、ピラミッドストラクチャーやデータ分析といったスキルを駆使することが効果的であることを学びました。 スキルはどう活かす? これらのスキルは、例えば講演会の企画や医師に対するプロモーション活動計画の作成、チームでの会議、社内メールの作成、上司への活動報告など、さまざまな場面で活用できます。重要なのは、まずイシューを特定してから活動内容を決定することであり、この点を自分自身だけでなく周囲にも意識させていきたいと思っています。 データの切り口は? 業務において、まずは関連データの分析に取り組むことが必要です。データをただ見るのではなく、異なる切り口で分解し、数字から見える問題を明確にします。その上でイシューを特定し、活動内容を決めることが肝心です。さらに、なぜそのような内容になったのか、その背景についても説明を欠かさないように心がけたいと思います。

アカウンティング入門

アカウンティングで磨く意思決定力

アカウンティングへの深まりを実感 ライブ授業や基礎学習を通じて、アカウンティングの必要性に対する理解が少し深まりました。会社が利益を得ることは事業の成功を意味し、そのためには顧客の満足が重要です。この顧客満足を軸にして、財務三表や提供価値、資金などを考慮することが求められます。アカウンティングは、こうした意思決定に必要な知識のひとつです。今後の授業を通じて、どのようにこれが自分に適用できるのかをしっかりと理解したいと思っています。 利益計画における資金の役割 利益計画を立てる際には、活動にどれだけの資金が必要で、どれほどの利益が見込めるのかを判断材料として活用したいです。これにより、素早く意思決定を行い、効果的な活動に結びつけることで、部下に適切な指示が出せるようになりたいと考えています。 数字で見る財務諸表の理解 まずは、P/L(損益計算書)やB/S(貸借対照表)の構成を理解するために、書籍や会社の財務諸表を参照しようと思っています。具体的な数字を見ることで理解を深め、その上で自分の現在の活動にどのように応用できるかの具体的なイメージを持ちたいと感じています。

データ・アナリティクス入門

数字から広がる仮説の世界

数字加工はどう進む? 3週目では、仮説を立てるために数字をどのように加工するかを学びました。数字から意味を見出すには、まずデータを加工し、次にグラフなどでビジュアル化するという手順が重要です。具体的には、データの代表値を用いた加工や、ばらつきを感じた際には標準偏差を活用するなど、データの特性に応じた方法を選択します。これにより、グラフ化された情報から傾向をより把握しやすくなります。 手法の応用は? また、データ加工の手法が多様であることを理解した上で、毎月集計している売上や顧客層の分析にどの方法が適用できるのかを検討する意欲が湧きました。顧客層に特にばらつきが見られなくても、着目する観点によっては標準偏差を使った加工が有用である可能性があります。そのため、まずは代表値を用いてデータを整理し、グラフにしてみることが考えられます。 売上分析の疑問は? さらに、毎週抽出している売上データに目を向け、加工を通じて仮説を立てる試みも進めたいと思います。売上が高い日と低い日があるという傾向に注目し、どの代表値を活用するのが最適かを検討しながら、より具体的な仮説を構築したいと考えています。

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