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受講生学びのアーカイブ

〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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データ
に関する学び

全1641件の振り返りを公開中

データ

データ・アナリティクス入門

データの裏付けで説得力アップ

データ分析の本質は？コンサル業におけるデータ処理では、これまで感覚で平均値や中央値、さらには円グラフや棒グラフの選択を行ってきました。しかし、平均値だけではデータのばらつきや分布の特徴が十分に表現されないため、標準偏差のような指標を用いることで、データが平均値付近に集中しているのか、ばらつきが大きいのかを把握することができます。また、ヒストグラムや円グラフといったビジュアル化ツールは、データの全体像を直感的に理解するのに役立ちます。成果向上はどう実現？今後は、根拠に基づいた値の選択やグラフの作成を行うことで、自己のパフォーマンス向上はもちろん、ジュニアメンバーへの指導においても説得力のあるアドバイスが可能になると感じています。

40代男性病院／ヘルスケア一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

比較が生む新たな気づき

分析比較の重要性は？今回の講義を通じて、分析の基本は「比較」にあると学びました。業務で調査データを扱う中で、過去のデータとの比較は無意識に行っていたものの、今回意識的に言語化することでその重要性を改めて実感しました。データ整理ってどう？また、データの要素を整理する方法も学び、意味のある値とそうでない値を見分けることの大切さが身に染みました。これまではその違いを意識していなかったため、新たな視点を得る良い機会となりました。比較で何が見える？今後は、業務において製品の売上や調査結果、製造パラメータなどさまざまなデータを扱う際、必ず過去の事例や他社のデータと比較し、違いを明確に伝えることを心がけていきたいと思います。

30代男性食品製造一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

目的達成！データの活かし方

データの活用法は？データを見ると、低い指標や原因そのものは一目で把握できるものの、その背景や改善策を考えるのが難しいと実感しました。データ分析自体は非常に重要ですが、それはあくまで目的達成のための手段であると感じています。今後は、どのように目的達成に向けて効果的に活用すべきかを学び、スキルを磨いていきたいと思います。離職率改善と顧客獲得は？離職率の低下を目指す際には、原因の調査とその対策、また迅速な対応策の立案に今回の学びが大いに役立つと感じています。また、新規顧客の獲得においても、既存顧客が魅力に感じるポイントや、プレゼンテーション時の評価に注目し、その分析から得られた知見をリード獲得の改善に活かすことができると考えています。

20代男性課長

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クリティカルシンキング入門

学びを投資に！資料作成の秘密

視覚表現はどう伝える？授業を通じて、メッセージを正確かつ分かりやすく届けるには、グラフや文字、そしてそれらを組み合わせたスライドなど、視覚的表現を工夫する必要があると再認識しました。特に、データの特性に合わせたグラフの選択や表示方法、文字のフォントや色の使い方が、情報の伝達に大きく寄与する点を学びました。提案資料はどう作成？この学びを、今後の投資商品の提案資料に活かしていきたいと考えています。多数のデータを用いる提案資料においても、分かりやすいグラフや明快な文章を組み合わせ、読み手が一目で内容を理解できるよう工夫する必要があると感じました。特に、資料全体の体裁や視認性にこだわることで、効果的な提案資料が作成できると考えています。

30代男性金融サービス一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

数字のばらつきが描く成功のヒント

標準偏差の重要性は？実績分析ではこれまで、平均値を求めることで状況を把握していましたが、標準偏差を算出してデータのばらつきを確認することはできていませんでした。課題解決に必要な問題の特定には、データのばらつきを捉えることが重要であると気づいたため、今後はまずデータ全体のばらつきを算出し、大まかな傾向を把握してから詳細な分析に取り掛かるようにしたいと思います。エリア別売上の差は？また、営業実績の把握においては、従来は主に各時点の数値の差を比較する方法を採用してきました。今後は、売上が特定のエリアに偏っているかどうか、そしてその要因が何であるかをデータからしっかりと導き出すために、ばらつきにも注目しながら分析を進めていく考えです。

50代女性金融サービス課長

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クリティカルシンキング入門

工夫で見える成長の一歩

なぜ表現が変わる？同じデータを用いても、表現方法によって情報の伝わり方が大きく変わることを学びました。グラフや表は単に数多くあれば良いわけではなく、その組み合わせによって印象が変わるため、より工夫が必要だと感じました。資料改善はどうする？また、毎月の財務分析や売上分析の際には、上長への報告用に資料を作成しています。これまで引き継いだ資料をそのまま使っていましたが、もっと見やすく、伝わりやすい表現方法を工夫することで、将来的な業務効率の向上につなげたいと考えています。エクセル技能は向上？なお、個人的なエクセルでのグラフ作成にまだ慣れていないため、今後さらに学び直し、スキルを向上させる必要があると実感しています。

30代男性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

データが語る学びのワクワク発見

どう切り口を見極める？数字の分析において、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、細かく分解し、どの切り口が有効であるかを見極める重要性を再認識しました。複数の視点でデータを分解すると、異なる結果が導かれることが印象に残っており、分析の際にはMECE（漏れなく、重複なく）を意識することが大切だと感じました。実務はどう評価する？実際の業務では、データ分析を行う機会は少ないものの、マーケターの提案内容を確認する際には、情報を細分化し、複数の切り口で評価する手法を取り入れています。また、トラブル対応においても、確認すべき事項がMECEになっているかを念頭に置きながら進めることで、より確実な対策を講じることができると考えています。

30代男性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

比較が導く成長のヒント

比較の本質を問う？分析の基本は「比較」にあると認識しました。以前は、予算と実績や先月と今月、さらには異なるセグメント同士の比較を無意識に行っていたものの、本質的な意味を正しく理解していたとは言い難いと気づきました。今後は、比較する対象を明確にし、その結果として目的が達成できることを確実に担保しながら進めたいと感じています。どの比較が課題解決？また、実務においても、目標との比較やその内訳の分解を行う機会は非常に多いです。単にデータを提示するのではなく、何を比較すれば課題改善に向けて一歩前進できるのかをはっきりさせながら進めることが重要です。さもなければ、データを示すだけで満足してしまい、何も判断できない状態に陥る恐れがあります。

30代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

問いが開く思考の扉

問いの意味は何だろう？「どのような問いをたてるか」が、クリティカルシンキングの核心であると感じました。イシューを特定する際、問いの形にすることは、後の考察や議論の方向性を明確にし、思考の焦点を定める手助けとなります。自分の課題は何？また、分析作業においては、単にデータに触れるのではなく、自分が置かれている立場から「課題」や「目的」を明確にして、具体的なイシューを特定するよう心がけています。その際には、まず問いを立て、問いを残し、そして共有することで、より深い理解と有意義な議論が促進されると実感しています。継続は成果にどう？常に「問い」を軸に置いた思考を続けることで、分析の質が向上し、論点が整理されると感じました。

50代女性金融サービス課長

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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。

40代男性課長

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データ・アナリティクス入門

エクセルで紐解く学びのヒント

どんな分析で進める？これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。どう観察すれば精度？また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。

40代女性高等教育/アカデミア係長／主任

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データ・アナリティクス入門

平均を極めるデータ思考

どの平均値を選ぶ？どのような状況でどの平均値を使うべきかについて学ぶことができ、非常に有益でした。今まではさまざまな種類の平均値を扱ってきましたが、加重平均や幾何平均を利用する理由については深く考えたことがありませんでした。今後は、背景にある意図を意識し、何のため、なぜその平均値を選ぶのかを明確に捉えたいと思います。また、より適切な平均値を選択できるよう努めたいと考えています。データの見方は？一方、データ分析においては定性分析の要素が多いことから、平均値を用いる際にはデータの読み解きに十分な注意が必要です。業務に活かすためには、どの視点からデータを捉えるか、そして他の視点が存在しないかを検討することが大切だと感じました。

40代女性課長

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