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データ

に関する学び

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分析の切り口は？ データ分析において、「加工の仕方」「分け方の工夫」「複数の切り口で分ける」という3つのポイントが重要です。分析の結果として何も見えない場合でも、それは失敗ではなく、他の切り口に原因の手がかりがあることを示していると感じました。迷って時間を浪費するよりも、実際に手を動かすことで何かを見つけ出せることがある、という点も非常に心に残りました。また、「MECE」（漏れなくダブりなく）で物事を解析するときには、まず「全体を定義する」ことが重要です。この点についても大きな学びがありました。「漏れなく」という作業がとても大変だと思っていましたが、全体を定義することで範囲を限定できるという考え方に納得しました。 課題はどう解決？ 次期中期経営計画で示された経営課題を解決するために、自部門の責任と役割を整理する際にこの考え方を活用したいと思っています。自部門の現状を分析し、その結果に基づいて短期的および中長期的な戦略や戦術を検討します。まず、雑多な業務を抱える自部門を大きく分類し、それぞれを1つの「全体」と捉えて、「MECE」により分析と戦略の検討をしてみたいと考えています。 実行への一歩は？ 今進めている、来期の事業計画策定に向けた自部門の現状分析や戦略立案においても、「MECE」を用いた「プロセス分解」を試してみようと思います。特にWEEK2で学んだ重要なポイントを整理して書き留め、繰り返し確認しながら実行に移そうと考えています。

理想のリーダーとは？ 私がなりたい理想のリーダー像は、メンバーをしっかり観察し、その特性や習熟度を考慮しながら、組織と個人の目標を達成するために導ける人物です。クールでありながら、時には感情的な側面も持ち合わせたリーダーをイメージしており、具体的には特定のリーダーの例を参考にしています。しかし、この講座を通じて心に残ったのは、リーダーが環境や部下の適性によって行動をうまく使い分けることも重要だということです。 論理思考の磨き方は？ 強化したいスキルとして、まず論理思考力があります。論理性を高めるために、クリティカルシンキングの反復練習とともに「視点」を意識した状況分析、課題の明確化、解決手段の策定を行い、他方面からの検討を踏まえた提案を提示していくことを目指しています。具体的には、データ分析を基にしたマーケティングにおいて、分析の目的や軸、どのような洞察が得られたか、その課題に対して何がベストな解決策かを整理し、情熱を持って示すことができるように訓練したいと考えています。 事例発表はどうする？ そのために、まずデータ分析に基づくマーケティングの事例において、その目的やビジョンを明示します。次に、自己の実践結果や事例を紹介し、それに賛同してくれるメンバーを集め、彼らの事例も収集し、必要に応じてサポートを行います。そして、月次部会や営業部長会議などの発表機会を通じて取り組みを紹介し、メンバーの成果が正当に評価されるような発表を目指します。

6週間の振り返りは？ 6週間を振り返ると、多くの学びがありました。クリティカルシンキングだけでなく、人生において学び続けることの重要性についても改めて確認できました。 大切な学びの姿勢は？ 学びを進める上で重要な3つの姿勢として、目的を意識すること、自他の思考のクセを認識すること、問い続けることが挙げられます。また、相手視点での考察も重要であり、これを学びの前提条件として、今後も積極的に新しい学びに挑戦していきたいと思います。 問いと分析はどう？ クリティカルシンキングでは、「問いは何か？」という点からスタートすることが大切です。分析過程においては、データの加工が必要であることを理解し、問いを解決するためには高解像度の分析を心掛けたいと考えています。そのためにはデータ分析の知識が重要です。また、主観に偏らず客観的に考えるために、フレームワークを活用する方法も知っておく必要があります。 知識の実践はどう？ これらの知識は、以下のように自分の仕事で活用していきます。自部署の会議で発表する際は、明確な問いを基にPREP法を用いて内容を組み立てます。他者の言葉を理解する際は、相手の前提条件を考慮し、フォロワーシップを発揮して場の理解度を高めたいです。また、自分の考えをまとめる際は、アイデアを出す段階から問いを明確にし、誰に何を説明すべきかを意識します。対象に合ったデータ加工やスライド作成を行い、効果的なプレゼンテーションを目指します。

問題解決の4ステップとは？ 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは？ また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか？ 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は？ 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。

異なる視点でデータを分析するには？ データを分解して考える際、When, Who, Whatの切り口を意識し、複数の視点で分析することがデータ分析に繋がることを学びました。様々な切り口から傾向を掴み、本当にその見方で合っているかという疑問を持ちながら丁寧に読み解くことが大切です。今後は、業務でデータ分析を行う際に発見した1つの傾向に満足せず、疑問を持ち、様々な切り口を意識して業務を見直していきます。 効率的な分析手法をどう見つける？ また、データの切り口は最初から細かくせず、大→小の順で考えると分析しやすいことも分かりました。 どのように営業会議資料を改善する？ 最近の営業会議資料の作成業務では、ありきたりな角度でしか集計・分析できていなかったことに気づいたので、今後は様々な角度から分析を行い、グラフを作成するつもりです。SNSのフォロワー数分析でも、大きな範囲でしか数字を分けていなかったため、細かく区切って分析し直そうと思います。 効果的なグラフ作成のポイントは？ 会議資料の作成においては、データ抽出の対象範囲を見直し、どのような角度で分析が必要かを持論として上司に相談しながら進めます。グラフは見せたい内容によって変わるので、相手にとって分かりやすい分析の内容を心掛けます。 SNS分析を向上させる方法とは？ SNSの分析に関しても、1つの大きな傾向に縛られず、切り口を変えて再度分析し直すことを念頭に置いています。

平均値だけで大丈夫？ 今週の学習を通して、データを扱う際に平均値だけを確認するのは不十分であると改めて実感しました。平均値はデータの中心傾向を示すものの、ばらつき（分散や標準偏差）を反映していないため、データの特性を正しく理解するには中央値や最頻値など他の代表値も併せて確認する必要があると感じました。 グラフの選び方は？ また、データを直感的に把握するためには、単なる数値の羅列ではなく可視化が重要です。グラフの種類を適切に選ぶことで、データの傾向やパターンがより分かりやすくなります。時系列データには折れ線グラフ、カテゴリごとの比較には棒グラフ、割合を示す場合には円グラフなど、目的に応じた使い分けが求められると再認識しました。 代表値はどう使う？ 普段、さまざまな部署とデータ分析を行っている中で、平均値だけではなく他の代表値を用いることや、適切なグラフを選択することが業務に直結する重要な要素となっています。これまで平均値のみで示していたデータに対して、中央値や最頻値を加えることで、より正確な解釈につながると感じています。 今後どう進める？ 今後は、データを扱う際に平均値に偏らず、中央値や最頻値、分散などの情報も徹底的に確認します。また、他者が作成したデータや可視化についても、目的に適しているかどうかをチェックし、必要であれば適切な改善点を提案することで、誤った解釈を未然に防ぎ、正確な意思決定につなげていきたいと考えています。

データとは何か？ データとは一般的に定量データを意味し、分析とは具体的に要素を分けて整理し、各要素の特性や構造を明確にすることを指します。分析を進める際には、比較対象や基準を設け、それらと比較することが重要です。 データ加工はどう行う？ これから学ぶデータも同様に、定量データに焦点を当てます。このデータに応じて、適切な加工法やグラフの見せ方を考える必要があります。たとえば、傾向や頻度を比較する際には縦のグラフが有効で、量の大小を比較する際には横のグラフが効果的です。 分析の目的をどう設定？ データ分析を始める前には、【目的】すなわち何のためにデータを分析するのかを明確にし、【仮説】としてどのような項目をどう分析するかをあらかじめ考えておく必要があります。 どんな分析を実施する？ 例えば、以下のような内容についてデータ分析を行っていきたいと考えています。 - 優良顧客のデータ分析 - メンテナンス業を伴う機械の交換パーツ分析 - メールマガジン配信後の開封率、クリック測定 - 精度の高い売上予測 - リピート商品の仕組み化に向けた分析 これらの分析によって、例えば上半期の売り上げの高い上位20%の顧客データを抽出し、カテゴリー化することができます。それにより、特定の商品が売れている理由を仮説として考え、その仮説に基づいてキャンペーンメールを配信することで、受注の拡大や新たな分野への展開を図ることが可能になります。

フレームワークをどう活用する？ what-where-why-howのフレームワークで考えることが非常に印象に残りました。これを会社でよく言われるPDCAサイクルに当てはめて考えてみました。P&Cの部分はwhat-where-why-howに、D&Aの部分は施策と解決策の実行に相当します。 仮説思考の真価は？ 特に仮説思考はwhere→why→howの部分に適用できると思います。仮説と結論をセットで考えることで、無秩序な分析を防ぎ、限られた時間と資源で施策を考える際に有効だと感じました。 更に、単なるデータ集計とデータ分析は異なるという点についても再認識しました。 データ分析をどう実践する？ 私は現在、メーカーの物流子会社で働いており、様々なシステムから日々多くのデータが蓄積されています。しかし、DXを推進すると言いつつも事なかれ主義が根強く、なかなか進展しないのが現状です。今回学んだwhat-where-why-howの流れでデータを分析し、グラフ化して社内で共有することで、的を絞った改善策の検討に役立てることができると思います。 目標達成に向けた分析とは？ 具体的には、何を達成したいのかを明確にし、日々蓄積されるデータから目的に合ったデータを選定して分析し、情報として活用します。その結果を「わかりやすく伝える」ことを念頭に置き、周囲に共有して活動に巻き込み、活動の方向性を決める役割を担いたいと考えています。

実務講義はどう感じる？ 今週までの講義やグループワークを終え、本格的なデータ加工、代表値とビジュアル化、データ傾向の把握といった実務に直結する講義が始まりました。私自身、エクセルの基本理解が十分でなかったため、代表値や散らばりを用いてデータ傾向を確認する方法や、グループワークで触れたピボットテーブルやクエリを活用した作業効率化に関する気づきは、今後につながる貴重な学びとなりました。これまでの業務の進め方を見直す上でも、大変有意義な受講でした。 業務効率向上の秘訣は？ 所属企業ではグループ店舗のデータ集計・分析や戦略提案を担当していますが、基本知識の不足から作業効率が悪く、長時間を要することが多く苦労していました。しかし、今回の学びを通じて、データの意味を正しくとらえる方法や、効率的な集計作業の進め方が理解できたため、すぐに実務に活かしながら、少しずつスキルを向上させていこうと考えています。 基本技術はどう磨く？ さらに、グループワークを経て代表値や散らばりの重要性に加え、エクセルのピボットテーブル操作など、データ集計の基本技術の習得が急務であると実感しました。そのため、早速オンライン動画でエクセル操作（ピボットテーブル活用）のレクチャーを受け、本日以降はこれまで触れていなかった基本知識をさらに深めるとともに、データの傾向把握のために代表値や散らばりに注目した確認を行い、誤ったデータ解釈につながらないよう注意していこうと思います。

どうして複数仮説が必要？ 結論を先に決めてしまわず、はじめから複数の仮説を立てることが大切です。それぞれの仮説に網羅性を持たせ、偏りのない検証を心がける必要があります。 どのフレームが使える？ 仮説を立てる際には、3Cや4Pなどのマーケティングフレームワークを活用することが有効です。他のビジネスフレームワークも使いやすさを考慮して試すと良いでしょう。さらに、仮説を検証するためのデータが恣意的になっていないか注意することが重要です。 実績の要因は何？ 実績に対して要因を探る際、ベテランの経験則に基づく仮説が採用されやすい傾向があります。しかし、対案を立案しデータによる検証を実施することで、本当にその仮説が正しいのか確認する必要があります。また、仮説を証明するためだけのデータに依拠しすぎないよう注意してください。 急な依頼はどう考える？ たとえば、上司から急遽、ある実績に対して1つの仮説だけを検証するよう依頼されたケースがありました。その際、他の分析結果ではその仮説の寄与度が低いことが示されており、また分析結果が活かせるのは1年後という説明から、急いで1つの仮説だけを検証する必要はないと理解してもらいました。 理想と現実は？ このように、上司がある実績について理想的な状況を望んでいる場合でも、実際には複数の説明変数が影響していると考えられます。したがって、必要なデータを揃えて十分な分析・検証を行うことが求められます。

プロセス分解で何が見えた？ プロセス分解を通じて問題の原因を明らかにすることが非常に印象に残りました。実際には、ある程度理解しているつもりになってしまうことが多いため、この方法にはハッとさせられました。プロセスを分解し、フェーズ毎の定量データを比較することで、ボトルネックが見えることがわかりました。特に採用プロセスとの親和性が高いと感じました。 A/Bテストの限界を考える A/Bテストについて、一要素ずつ検証を行う方法が紹介されましたが、実際には一要素だけで結果が大きく変わることは少ないのではないかと疑問に感じました。 採用データの深掘りが重要 採用プロセスや学生の動向を分解し、どの段階で歩留まりが多いのか定量データを用いて検証していきたいと感じました。また、顧客の採用ホームページを作成した際、その後どのくらいの人がサイトを訪れ、クリックされているのか、実際に応募につながった人数（コンバージョン率）についても調査していきたいと思いました。 来年の採用戦略とは？ さらに、顧客企業の採用プロセスを分解し、プロセス毎の参加数、辞退数、新規流入数などのデータを検証することが必要だと感じました。ボトルネックの原因を考えた上で仮説を立て、学生の志向性や市場全体の動きと比較することが重要です。その上で、来年の採用に向けてどのような行動を起こす必要があるかを考え、すぐに軌道修正ができる場合は速やかに行動に移したいと思います。

データ分析の本質とは？ データ分析における本質は「比較」にあると言われています。この過程では、分析したい要素以外の条件を揃えることが重要です。適切な比較対象を選定し、分析の目的に沿った比較を行うことが求められます。 分析の目的設定はなぜ重要？ まず、分析を始める際には、目的を明確にすることが必要です。そして、仮説を立て、それに基づいて優先順位を設定します。データの収集、加工、発見を経て、最終的には効果的な意思決定につなげていくのです。 成果を再現するには？ 具体的な例としては、Aによる効果を分析する場面があります。この場合、Aが「ある場合」と「ない場合」を比較することが重要であり、分析はまさにこの比較によって成り立っています。特に営業職においては、成果が出ている活動の再現性を高めることが、組織の実績向上へとつながる可能性を秘めています。実績としては、販売実績やシェアが分かりやすいですが、行動としても活動日数や活動時間、活動製品内訳など、さまざまなデータが存在します。 比較を成功させるためには？ 競合他社や都道府県別、営業社員別での比較を行う際には、まず分析の目的を明確にすることが肝要です。マネジメント業務では、売れる仕組みや自社製品の選定理由などを分析し、再現性の高いアクションプランの策定を推進しています。比較対象を選ぶ際には、目的に沿っているか、条件が均一かを確認し、分析を始める前によく見直すことが重要です。