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データ

に関する学び

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なぜ復習が大切？ 学んだ内容は、1週間前のものはすぐに思い出せる一方、1か月前のことはすぐに再現できないと実感しました。このことから、インプット、復習、そしてアウトプットの重要性を改めて学び、机上の学習にとどまらず、実務に活かす目的を持って本講座全体を自己復習しようと考えました。 どこから手を付ける？ また、データビジネスやロジカルシンキングが未経験のメンバーには、いきなりドメインの詳細な説明をするよりも、入りやすい内容から始めるのが効果的であると感じました。具体的には、比較を用いた分析や、データ分析のプロセス、問題解決のステップなどが、そのヒントになり得ると考えています。4月以降の職務管掌は未定ながら、少なからず人材育成に関わる予定です。そのため、まずは本講座全体を自身で復習し、業務に必要な知見をピックアップしておくとともに、必要に応じてアウトプットすることで、自らの復習と組織全体の底上げを図りたいと思います。

全体像と仮説の関係は？ データ分析に取り組む際、単にあらゆる情報をむやみに収集するのではなく、全体のストーリーを大切にすることが印象に残りました。アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行うと、目的に沿った情報が得やすく、分析の方向性も明確になります。また、仮説を立てる際には、フレームワークを活用することで多角的な視点から仮説を検討できますが、その検証に必要なデータは個々のアプローチによって異なるため、どの視点から何を分析するのか、目的を明確にすることが重要であると感じました。 データ収集のポイントは？ 現場でデータを収集する方法として、アンケート調査やヒアリングが主な手法として挙げられます。アンケート項目を作成する際には、その趣旨を明確にし、複数の仮説と全体のストーリーに沿った質問を工夫することが求められます。こうした意識を持って、目的に合った質問項目を作成し、データ収集に臨むことが重要であると考えています。

データ分析ってなぜ？ 全体を通してデータを分析する重要性を改めて実感しました。今まであまり意識していなかったMECEの考え方―漏れや不足がない状態―について、比較の段階があることやそれぞれの段階で分かる情報の違い、そして明確な発見があるという点が印象に残りました。 着地見込みの工夫は？ また、着地見込みを作成する際、単価を中央値で表示するなど細かい部分にも応用できる点を体験でき、シミュレーションに積極的に取り入れていきたいと感じました。今後は、シミュレーション結果や予算、実績とのGAP分析にもこれらの方法を活用し、より精度の高い検討を行いたいと思います。 GAP検証で何が起こる？ さらに、シミュレーション実績との比較をもとにGAPの仮説検証を実施し、次の期には軌道修正が図れるよう動いていく予定です。まずは表やグラフを作成して比較し、そこから差異分析を行って仮説を立て、改善に結びつけていきたいと考えています。

考えの整理はどう？ 総括すると、各工程ごとに自分の考えを丁寧に整理することの重要性を改めて感じました。「いつ」「どの業務が」「なぜ」「どのように」といった観点で整理し、その上で仮説を立て検証することで、具体的な解決策を導き出せると理解しています。 現状把握は何が鍵？ まずは、現状を正確に把握することが不可欠です。具体的には、５W１Hの観点から現状を整理し、各工程を定量的に明示することが求められます。また、数字だけでなく現場へのヒアリングを通じ、データと実態に大きなズレがないかを確認していくことが重要です。 仮説検証はどう進む？ 重ねて申し上げますが、現状把握を基に仮説を立て、検証するプロセスが鍵となります。仮説を検討する際には、現場担当者の感覚も反映させることで大きなズレが生じないよう確認し、データ整理は目的化せず、解決策検討のための具体的なアプローチとして行動に移す意識を大切にしたいと考えています。

データ分析の意義とは？ 「分析とは比較なり」と分かっていても、その意味を他の人に伝えるのは別の課題です。結果的に、データ分析の意味とは何を目的にし、どこに活かすかであると改めて実感しました。また、適切なデータ選びと結果の見せ方も理解に大きく影響を与えることを痛感しました。 分析結果をどう伝える？ これまでのデータ分析は、自分が次の戦略を考えるために、自分が理解することを前提にしていました。しかし、考えたプランが良くても、納得や共感を得られなければ意味がありません。多くの人に理解される分析を心掛けるべきであると感じています。 経営戦略に重要なデータ選び データ分析のプロセスを含めて、しっかりと説明できることが重要な前提です。正しい経営戦略を考えるためには、どのデータを重視し、補足できるデータを選ぶかが鍵であり、会社の進むべき方向性を理解してもらうために、方向性を一致させる納得感の高いアウトプットを意識します。

なぜ異常値が出る？ これまで、代表値や単純平均、加重平均は業務で使用してきましたが、幾何平均、中央値、標準偏差は財務業務では使う機会がほとんどありませんでした。特に、売上の成長率を計算する際に、幾何平均を用いなければ異常値が算出されてしまう点には驚きを覚えました。このことについて、なぜそのような結果になるのか、また今後どのように活用できるかを、再度整理する必要があると感じています。 今後の計算はどうする？ また、これまで主に財務データを扱ってきたため、幾何平均や中央値、標準偏差の計算・分析を実施する経験がほとんどありませんでした。そこで、まずは顧客の年齢層データを対象に、中央値や標準偏差を計算し、その分析結果を社内で共有する予定です。今後は、財務業務に応用できるデータとして、幾何平均、中央値、標準偏差が有効に活用できる分野を探り、エクセル関数を用いた計算方法についても調査し、実際に計算していきたいと考えています。

なぜ問いを立てるのか？ 考える前に問いを立て、何を考えるべきかを明確にすることが、大きな気づきとなりました。 データ考察で何が見える？ 課題に直面した際、データを基に考察すると、必ず浮き彫りになる点があります。浮かび上がった課題を鵜呑みにせず、他の可能性も探ることの重要性を学びました。 達成者の傾向はどう分析する？ 日々の日商報告を確認し、達成者の傾向と自分への適用を考察します。業界的な前回の傾向や課題に対して、どのような対策が可能かを考えるのが重要です。常にデータを収集し、顧客に一目で分かるように可視化します。また、月ごとの求職者の動きなども考慮します。 営業活動をどう振り返る？ 毎週の振り返りでは、自身の営業活動を定量的な観点から振り返り、課題の提示と次週の動きを共有します。また、顧客提案時には「人を採用する」以外のニーズをさらに深掘りし、できるだけ定量的に提案していくことを心掛けています。

目的と仮説の意義は？ データ分析を行う際には、目的と仮説をしっかりと持って取り組むことが大切です。そして、分析の結果に対する「それでどうなるのか？」を明確にすることを意識しましょう。MECE（モレなくダブりなく）にグルーピングした後、そのグルーピングを自分でレビューし、精度を高めることも重要です。 自己レビューの限界は？ 私は日常的に分析や示唆出しを行っており、適切な粒度でグルーピングをすることの重要性を感じています。しかし、自己レビューには限界があるため、まず自分でレビューをした後に、他者からのレビューを意図的に組み込むことで、多角的な視点を得るようにしています。 レビュー導入の理由は？ 分析後には、レビューを求めるプロセスを自身の業務フローに組み込んでいます。他者のレビューを得るために、締切よりも早めの段階でアウトプットを心がけています。この取り組みは、企画を伴うすべての業務に適用しています。

説明はどう伝わる？ 初回の講義冒頭で、「アカウンティングは人に分かりやすく説明されるものであり、決して難解で複雑なものではない」という話が非常に印象に残りました。世界中の企業で利用されている以上、誰にとっても明確で理解しやすいはずだと再認識でき、これまで漠然と感じていた取っつきにくさが和らいだように思います。 顧客情報をどう活かす？ また、社内で新たなプロジェクトに参加する際、顧客の基本情報をリサーチするために今回の学びを活かしたいと考えています。顧客企業の基本情報や業界背景情報の収集に加え、財務データを正確に読み解いて自分なりの考察を持つことが重要だと思います。 財務分析は何が鍵？ さらに、本コースの学びと平行して、クライアント企業の公開情報から直近の財務データを取り出し分析作業を進める予定です。さまざまな業界の企業データを比較し、業界ごとの違いや特徴を検証することで、より深い理解を得たいと思います。

なぜ分析が進化する？ ライブ配信を通じて、分析プロセスへの理解が深まりました。これにより、単に分析するのではなく、常に目的を念頭に置きながら、What-Where-Why-Howの視点でストーリーを組み立てる意識が高まりました。 データはどう伝える？ また、グラフ作成時には実数と割合の両面からデータをビジュアライズすることで、情報のインパクトを分かりやすく伝える工夫が重要だと感じています。企画提案においても、企画の根拠や効果を示す際、数値だけでなく視覚的な表現を取り入れることで、読み手にしっかりと訴求できると考えています。 必要情報はどう整理？ さらに、必要な情報は徹底的に収集し、自分だけで対応が難しい場合は、関係者にデータ提供を依頼するなどの手順を踏みます。データ受領後は、代表値やばらつき、外れ値などを実数と割合でビジュアライズし、効果を視覚的に分かりやすく確認することが求められています。

全体像はどう把握？ これまで学んだ分析についての総括を通して、その全体像を把握することができました。特に、今後取り組むべき内容が整理され、自分が実践すべき具体的なアクションが明確になったと感じています。引き続き学びを継続する重要性も再認識しました。 分析はなぜ必須？ また、業務の基本として「分析」を位置づけ、あらゆる場面でデータ分析が必要であることを意識するようになりました。同時に、「仮説思考」がデータ分析だけでなく、全ての施策を検討する際に欠かせない考え方であることを実感し、今後も意識的に取り入れていきたいと考えています。 実践をどう積む？ さらに、小規模な事例を通じた実践を重ねることで、現場でのデータ分析の経験を着実に積み上げていくことが求められると感じました。今回学んだ知識を、自分なりに職場のメンバーにフィードバックする機会を設けることで、他者に伝えられるレベルまで理解を深めていきたいと思います。

顧客価値をどう見極める？ 誰に売るかを考える際、顧客にとっての価値を見出すことの重要性を再認識しました。顧客がその価値を本当に認めるかどうかを判断するのは難しいため、主観に頼らず、客観的なデータを基にした判断が重要だと実感しました。 ブランディングで活用するデータは？ 現在、私はグループ会社のフランチャイズ店のブランディングに取り組んでいます。ここでは自身の経験に基づく主観的な考えだけでなく、現場でのヒアリングやアンケートなど、客観的データを用いて、ターゲットとしているフランチャイズ店のオーナーやエンドユーザーに価値を提供する施策を検討しています。 ステークホルダーへの価値提供をどう確認する？ また、施策を展開するにあたり、自社だけでなく、フランチャイズ店やエンドユーザーなど、すべてのステークホルダーに対して確かな価値を提供できているかを確認するため、時折立ち止まって考えることが重要だと感じています。