データ・アナリティクス入門

仮説と実践で拓く最適解

プロセス改善の秘密は? 問題解決のステップの枠組みを学ぶ中で、複数の切り口から解決策を検討するプロセスを整理する方法の大切さを実感しました。各プロセスごとに重要点に沿って仮説を立て、判断基準を明確にすることで、より的確な解決策が導き出されると感じました。また、A/Bテストを活用した検証手法からは、有効性の高い方法を見出す「実践的な知識」を得ることができ、今後の業務に大いに役立つと考えています。 アンケート改善のヒントは? 顧客アンケートを実施する際には、回答率向上のためにA/Bテストを導入し、仮説を立てながら改善点を洗い出すプロセスを試してみたいと思います。具体的には、EDMやイベント等を活用する方法の有効性を検証し、アンケート収集方法の効率化および精度向上に繋げることで、実務に直結する解決策を見出すことができると期待しています。

クリティカルシンキング入門

グラフで探る新たな気づき

グラフ選定はどう? データ分析においては、単に数字の羅列を眺めるだけでなく、さまざまな視点から検討し、グラフ化することの重要性を実感しました。グラフを作成する際は、どのグラフが適切か、軸区切りや要素の分け方をどうするかなど、一つの方法に固執せず、「本当にそれだけで良いのか?」という視点を持ちながら、複数のグラフを試作することで新たな傾向や示唆に気付くことができました。 伝え方はどう? また、研修で「わかりやすく伝える」ことを重視する観点から、スライドに掲載するデータの見せ方にも改善の余地があると感じました。同一のグラフであっても、絶対値と相対値のどちらが適切かを検討したり、視覚的に訴える矢印を加えるなどの工夫が効果的です。多少の手間や時間はかかるものの、それらの工夫が最終的に伝えたい内容を確実に伝えるための近道になると思います。

クリティカルシンキング入門

ライブ授業で得た問いの術

問いのマトリックスは? ライブ授業で教わった問いのマトリックスが非常に印象に残りました。左右に原因と打ち手、上下に抽象的なものと具体的なものが配置されており、とても分かりやすい構造です。良い問いを考えるためには、①状況を見る、②原因に着目する、③問いを残すという視点が重要だと理解しました。この学びは大変意義深いものでした。 組織と業務の課題は? 具体的な行動①として、現状、自社の組織構成と業務フローの適合性に課題を感じています。まずは状況を整理し、筋の通った問いの検討から取り組んでいきたいと考えています。 システム入替えの負荷は? 具体的な行動②では、システムの入れ替えが予定されているため、社員にできるだけ負荷がかからない方法を模索しています。こちらも、まずは現状の整理と問いの組み立てから進めていく予定です。

データ・アナリティクス入門

プロセスで掴む本当の解決法

プロセスの分解法は? この教材を通して、まずプロセスを細かく分解するアプローチの大切さを実感しました。複数の選択肢に対し明確な根拠を持たせた検討方法は、特にA/Bテストの事例でよく表れており、低コストで短い工数で試作を行うことが可能な場合、ウェブマーケティング以外の分野でも有効に活用できるのではないかという視点が印象的でした。 総合演習の学びは? また、総合演習において、目先の課題に直面した際にデータを丹念に集め、分析によって課題を分解することで、予想外の部分に問題が潜んでいることや、そこから新たな解決策が浮かび上がるというプロセスを学びました。これにより、新規事業においては、問題が発生したときに単に管轄部署だけに対策を求めるのではなく、広い視野で根本的な解決策を見出すアプローチの重要性を再認識することができました。

データ・アナリティクス入門

視点を広げる根拠の解決術

原因考察と仮説検討は? 原因を考える際、問題発生までのプロセスを洗い出し、対概念などのフレームワークを用いることで、仮説検討の視点を漏れなく広げられると感じました。また、判断基準を設けた上で重み付けを行ったり、A/Bテストを実施して検証する方法も学び、具体的な打ち手の決定に役立つと感じました。 解決アプローチはどう? 業務におけるこれまでの問題解決のアプローチは、決め打ちに偏りがあり、問題点の洗い出しの視点が狭かったことや、なぜその結論に達したのかの言語化が不足していたと痛感しました。今後は、what→where→why→howのステップに沿って原因の観点を広く整理し、データを比較しながら根拠を持って仮説を立てたいと考えています。さらに、打ち手の決定に際しては、A/Bテストをうまく活用することを試みたいと思います。

データ・アナリティクス入門

目的と課題を見極める!ビジネス成功の鍵

分析の目的を再確認するには? 分析は、目的があって初めて意味を持つことを再認識しました。ビジネスパーソンの価値は、会社の目的や日々の業務の課題を、いかに効率的かつ低コストで解決できるかにかかっていると考えます。 課題共有の方法は? まだ具体的な業務への分析の活用イメージはありませんが、まずは目的や課題をしっかりと定めることが重要です。特に、その課題が他者からの依頼である場合、最終的に得たいゴールを詳細に明確にし、目的や課題を共有するために議論を重ねることが必要です。 新規ビジネスの土台を整えるには? 新規ビジネスを検討する際には、まず会社や部署の目的やゴール、現時点での課題を正確に把握することを重視したいです。その土台が整った上で、各種フレームワークやツールを活用した分析に進むことができると考えています。

クリティカルシンキング入門

分解思考で発見する全体像

どうやって視点を変える? 分解して考えることや、複数のパターンで検討する視点が印象に残りました。普段、考えが一方向に偏りがちだったのですが、問題を分解して、さらにその内容を複数の観点から考察することで、物事の見え方が大きく変わり、結果にも違いが出ると実感しました。 どう書類の整理を進める? 書類作成において「漏れなく、ダブりなく」という指摘をよく受けます。実際、まだ情報の抜けや重複が散見されるため、まずは紙に全体を書き出し、各部分をしっかりと繋ぎ合わせる習慣を付けたいと思います。今後のタスクでは、問題を分解して簡単な図にまとめるなどし、より効果的な整理方法を試してみるつもりです。 どう共に考えるべき? この「漏れなく、ダブりなく」という考え方を、さまざまな例を通じて皆さんと共に考えていければと思います。

クリティカルシンキング入門

多角的視点で広がる学びの力

切り口の多様性は必要? 切り口が一つだけだと、偏った答えになる可能性があることがわかりました。しかし、複数の切り口を見つけるのは難しいとも感じました。自分が導きたい答えを得るために切り口を模索するという方法もあるのでは、と考えました。 実務での発見と応用 実務では、複数の業務を同時に行っているため、チームの弱点や強みを発見することに役立つと思います。今年の自分の目標の達成にも、多角的な視点での分析が重要だと考えています。 マインドの数値化は可能か? 昨年一年をかけて取り組んだプロジェクトでは、マインドを数値化するのは難しいと感じていました。しかし、異なる切り口を探して、数値化が可能でないか再考したいと思います。現在数値化されている部分についても、他の切り口がないか再検討し続けたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説×データで未来が変わる

仮説とフレームワークは? 本講座では、問題解決のプロセスにおいて、スピードと精度を向上させるために、仮説を立てながら分析を試みる重要性を学びました。また、3Cや4Pといったフレームワークを効果的に活用する方法も理解できました。 必要データはどうする? 仮説に基づいて必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得する必要があることも実感しました。既存のデータ分析にとどまらず、サーベイの実施などによって分析に不可欠な情報収集にも役立てることができると感じました。 多角的観点は何故? さらに、分析の視点は単に数値やデータを検討するだけでなく、データ整備や企画立案の段階でも重要であるという気づきを得ました。今後、業務のあらゆる場面でこれらの視点を取り入れながら取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えないデータの真実

平均以外の指標は? 単純平均は外れ値の影響を受けやすいため、中央値やデータのばらつきを確認する重要性を理解しました。また、ヒストグラムや標準偏差についてはこれまで十分に活用できず苦手意識があったものの、演習を通じて具体的な活用イメージを持つことができました。加えて、加重平均や幾何平均が、データの重要度や変化率、成長率の評価に有効である点も理解できました。 分析方法はどう変わる? 課題分析においては、単に平均値から仮説を立てるだけでなく、データのばらつきも併せて確認するプロセスを取り入れるようにしています。さらに、セミナーの集客状況や参加者の満足度を評価する際、平均値に加えて中央値をしっかりとチェックするよう努めています。今後は、加重平均や幾何平均が活用できるシーンについても積極的に検討していく予定です。

クリティカルシンキング入門

視線で魅せる!分かりやすいスライドづくり

スライドの工夫は何? スライド作成時の視覚化について、資料作成時に文章とグラフをただ配置するのではなく、読み手の目線の動きを想像しながら、伝えたい内容とその根拠となるグラフの位置を工夫することが重要だと感じました。この方法によって、スライドを見た瞬間に、読み手に余計な考察を促すことなく、要点がすぐに伝わる効果が期待できると考えています。 社内視点の見直しは? 今週は、普段から意識している営業や人事の視点を再確認する機会となりました。全社員向けの施策案内を作成する際、文章が多くなりすぎないよう、グラフを根拠として配置することで、より明確に内容が伝わると感じました。直近で予定している研修資料の作成においても、文章が過剰になっている部分があるため、現状を見直し、スライドの構成を再検討していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析で仮説と検証を学ぶ

仮説の立て方を見直すには? 今まで、データ分析において仮説から検証のプロセスをなんとなくで行っていたが、複数の仮説を立てることや、網羅性を持たせることはあまり意識していなかった。また、立てた仮説の検証だけでなく、反対の事象を裏付けるデータも収集することで、より説得力のある仮説検証ができる点も意識すべきだと感じた。 データ分析を業務にどう活かす? 今後、業務でデータ分析を行う際には、仮説立てから検証までのプロセスを意識的に組み込むようにしたい。現在取り組んでいる運転資本の改善についても、問題がどこにあるのか(Where)を仮説立てし、既存のデータから分析を行うようにする。そして、Whereが特定できた後には、なぜその問題が生じたのか(Why)の仮説を立て、その仮説を立証するための分析方法を検討するつもりだ。
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