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データ

に関する学び

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講座で再確認した3つのポイント 今回の講座を通じて、以下の3点について再確認することができました。 まず、多角的に分析・比較することの大切さです。次に、自分の目線ではなく、聞き手の目線や聞き手の属する組織の目線に合わせることの重要性です。そして、聞き手が普段から利用している分析の観点を押さえておくことで、話が通じやすくなることも理解しました。 保有案件と市場調査の具体的学び 具体的な学びとしては、以下の内容が挙げられます。 まず、保有案件の分析です。案件のコンディション別に受注確率を算出し、保有案件量を確度別に分類して先週との差異を出しました。また、市場調査においては、マーケット分析を自動化する手法を学びました。 売上分析と満足度調査の手法 次に、売上分析に関しては、特定マーケットに対する自社の製品・サービス別の売上を整理する方法と、その自動化について学びました。お客様満足度調査では、データを用いて定量的に経年比較を行う生産性の高い分析方法を習得しました。 実務での応用と課題解決の姿勢 さらに、新しく作成した分析結果の表やグラフをわかりやすくする方法についても学びました。 これらの考え方や手法を実務で試みました。特に、頻度の高い業務である保有案件量の分析で実践し、課題を発見。その課題を講座で確認し、解決を図る姿勢を持ちました。講座内で解決が難しい場合には、職場の周囲から教わり、解決する方針としました。

自分で動かす意義は？ 自分で手を動かしてみることで、理解の解像度が上がるのを実感しました。特に、データをグラフ化して視覚的に捉えるという発想は新鮮で、印象に残りました。 実践で何が見えてる？ 自ら手を動かして学ぶことで、学習の理解が深まりました。また、グラフ化の方法についても新しい発見がありました。こうした具体的な例を取り入れることで、理解をさらに進められると思います。 継続の理由は？ 今後も、手を動かしながら実践し、新しい手法を積極的に取り入れていくつもりです。継続することが重要だと感じています。 売上分析はどう見る？ 売上の過去３年分の推移を、担当別、単科別、クライアント別、職種別に分析すれば、自社の戦略を見出せそうです。特に業績が振るわないコンサルタントについては、売上を既存客と新規クライアントに分けて要因分析し、営業戦略に活用できると思います。また、決定プロセスを徹底的に分析し、CSF（Critical Success Factors）を担当別に分析することもイメージできました。全社売上におけるお客様の属性の変化も分析する価値がありそうです。 実行計画はどうなる？ これらの分析を早速実行してみたいと思います。まずどのデータを使うか探し出して加工し、毎週1時間程度の時間を確保して、自分の事業の特徴を深く理解していく予定です。そして、理解した内容を営業戦略にも活かしていきたいと考えています。

全体像はどう把握？ データを加工する際には、まずインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から全体像を把握することが重要です。その上で、数字で示すのか、ビジュアル化するのか、数式を用いるのかといった手法を選択します。予め何を知りたいのかという前提を忘れず、単に平均値を取るだけでなく、ばらつきに注目して外れ値に潜むチャンスを見出す視点が必要だと感じました。 競合比較はどう見る？ 自社品の売り上げや競合との比較についても、提示された数字をそのまま受け止めるだけではなく、どこにベンチマークを置くのかを意識することが求められます。売上が前年より伸びている場合でも、市場全体が拡大し、競合もその中で成長しているのであれば、そのギャップはどこにあるのかを考える癖を身に付けることが大切です。月ごとのシェアや日々の実績トレンドを、抽象的な視点と具体的なアプローチの両面から分析し、真相に迫ることが目標です。 トレンド集計の課題は？ また、毎日売上トレンドを集計し、メンバーと共有しているものの、単なるトレンド情報だけではベンチマークを示すことができません。さらに、競合品のデータもタイムリーに入手できていないため比較が難しい状況でした。ピボットテーブルで集計する前のデータ収集に手間を感じ、与えられたデータベースだけで処理しようとしていた自分の意識を改め、より柔軟な視点でデータ活用に取り組む必要性を強く実感しました。

講義で何を学んだ？ 今週はライブクラスに参加できなかったため、動画で講義を視聴しました。講義では、データ分析を進めるにあたって、解決すべき問題を明確にすることの重要性が説かれていました。また、売上低下の原因を複数の視点から分解し、掘り下げた情報の中から解決につながる要素を見出す手法について学びました。 比較で見る視点は？ 具体的には、客層やばらつき、年齢層、客単価といった各要素を前年のデータと比較することで、売上低下の原因を浮かび上がらせる方法が紹介されました。比較の過程では、どのグラフを用いて示すのが適切かは一つに限らず、さまざまな手法が存在する点も興味深かったです。 偏りを防ぐには？ また、自分の考えに偏りがかからないよう、誰にでも納得してもらえる解決策を導くためには、内容をしっかり分解しデータ分析することが不可欠であると再認識しました。これまでの経験や業種に頼らない、異なるアプローチや視点で物事を見る意識を持つことの大切さを改めて感じました。 論理的思考は？ データ分析の学習を通じて、より論理的な思考と仮説検証の実践が重要であることを学びました。情報整理やパターンの発見、適切な結論の導出には、さまざまなフレームワークや手法の活用が役立つと感じ、これを習慣化することが今後の課題と考えています。また、不得意なエクセルでのグラフ作成についても、試行錯誤を重ねながらスキル向上に努めていきたいと思います。

基礎知識の学びと課題発見は？ ここまでに基礎知識やデータの読み解き、思考方法を学びました。課題としてイシューを特定するためには、問いから始めることが重要だと認識しましたが、まだ経験から来る判断をしているとも感じました。これを改善するために、常に意識し振り返りを行うことで、習慣化を目指します。 目的とゴールの意識が業務を変える？ まず、イシューを特定し、目的とゴールを意識することが重要です。具体的には以下の点で活用範囲があります。 1. **業務の設計** - 目的とゴール、そしてあるべき姿を常に意識します。問いから始めることで、すぐに要点だけに意識を向けるのではなく、全体を俯瞰して考えることが大切です。 2. **人的なミス** - 仕組みや設計に問題がないのか、そもそも対策が必要かなど、広い視野で本質的な原因を考えるようにします。 3. **会議** - 何を決定する会議かを明確にし、イシューが何であるか、本質と内容がずれていないかを意識し続けます。 4. **資料作成** - イシューが何か、無駄な項目がないかを意識し、前提→結論→具体例がぶれていないかを確認しながら作成します。相手にとってのイシューや疑問をくみ取れる内容にすることが求められます。 問いから始めると否定的に捉えられる可能性もありますので、伝え方や日々の信頼残高を貯める意識を持ち続けることが重要です。

説明は本当に伝わる？ 相手に説明する際に、伝わっていないと感じることが多くありました。これまで、その理由について深く考えることはありませんでしたが、今回の講義を通じて様々な要因に気づきました。例えば、論理の飛躍や理由が適切でないことなどが挙げられます。今後は、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを活用し、相手の立場で必要な要素が抜け漏れていないかを確認した上で、論を立てていきたいと思います。 上司は何を求める？ 企画承認会で上司に承認を得る際には、必要な観点が抜け漏れていないか、ピラミッドストラクチャーを使って確認しようと思います。 話を聞く心得は？ また、相手の話を聞く際にも、自分が伝える側だけでなく、意見を求められる機会が多々あります。その際、聞いた話に論理の飛躍がないか、理由が適切か、といった視点を持ちながら意見を受け止めていきたいと考えています。 メール伝達の秘訣は？ 情報共有のためにメールをまとめて発信する機会が頻繁にあります。その際には、相手にとって必要な情報が的確に伝わるような文書を作成するよう心掛けます。 年末総括の評価は？ さらに、年末に向けた総括資料の作成では、担当する業務領域のプロモーション計画が適切であったか、あるいは効果があったかを総括する必要があります。前回の講義で学んだデータ活用法と、今回学んだ文章のポイントを踏まえ、相手に伝わる表現を洗練させたいと思います。

正しい問いは何？ 問いの立て方が変われば考える方向性も変わることを学びました。本質を捉えた問いを立てることが課題解決につながりますが、目先の課題に捉われてしまうと、その問題は解決されないまま繰り返される恐れがあります。正しい問いを立てるためには、データを活用して分解や加工を行い、イシューを特定することが重要です。私は日々、数字や情報を意識的に分解し、イシューを特定できるよう心がけていきたいと思います。 どう集客の課題？ 企画営業においてもこのアプローチは常に活用できると感じています。集客に関する企画を立てる際にも、根本的な課題が何かを意識することで、適切な打ち手がより明確になると思っています。たとえば、集客が難しい場合、年齢層や性別などの複数の切り口から情報を収集し、イシューを特定したうえで打ち手を考えることで、より的確な提案が可能になると感じました。 問はどう共有する？ イシューを特定するためには、どんな仕事においてもまず「問いは何か」を意識し、その問いを常に意識し続けること、そして組織内で共有することを徹底していきたいと思います。また、業務以外でも問いを立てる習慣を身につけ、イシュー特定に慣れていきたいです。イシューを特定できなければ効果的な打ち手にはつながらず、結果として課題解決にならず生産性も向上しないと感じています。ですから、イシューを特定することを第一の目標として、日々行動していきたいと思います。

なぜ問いは必要？ この講座を通じて、問を立てることの重要性や、そのための考え方を学びましたが、「なぜ問の形にする必要があるのか？」については深く考えたことがなかったと気づきました。問題を問いの形にすることで、解決に向けた思考を進められるということが大切だと学びました。また、講座での課題を通じて、自分が「経験や勘に頼って主観的に考えがち」であることに気づき、これからは客観的に考える方法を身につける必要があると感じました。 どの問いが響く？ 「問から始める、問を押さえておく、問を共有しておく」の三点は、さまざまな場面で役立ちそうです。例えば、新規サービスの開発プロジェクトにおいても、「顧客が求めているものは何か」という問いを立て、それを常に念頭に置きプロジェクトメンバーと共有することは、今すぐにでも実践したいことです。また、リーダーの役割を担う中で、「何を課題（問い）と捉えるべきか？」を見極める訓練を積んでいきたいと思います。 正しい問いは？ プロジェクトを進める際や会議、データ分析の際には、必ず「問い」を中心に置くことを忘れずに進めようと考えています。問から逸れていないかを確認し、客観的な視点で議論を進めることが重要です。また、リーダーとしてその問いが本当に解くべきものであるかを見極めたいです。講座を通じて多くのことを学んだので、これから様々な場面で実践を重ねていくことが非常に大切だと感じています。

代表値と平均値の意味は？ 「代表値」の取り方によって、仮説そのものが変わるため、スタート時点ではデータが正しく取得されているか確認が必要です。また、「平均値」は何を表すために使用するのかを確認する必要があり、すべての現象に平均値が適切であるわけではありません。代表値が正しく算出されているかどうかは、確認できれば行うべきです。例えば、前月や前年同月と比較して、結果が適正範囲であるかどうかを確認することが有効です。 標準偏差の目的は何？ 「標準偏差」については、業務で適用するケースがほとんどなく、代表値同士を比較して分析する機会が少なかったと感じています。しかし、標準偏差を確認することで、実際のばらつき具合を把握できる場合があります。 データ推移をどう捉える？ また、数字だけの表が緑・赤・黄に色分けされているなど、見た目でわかりやすくしていますが、これが単月でしか使用されていない現状があります。数ヶ月ごとのデータ推移を比較し、グラフ化することで、情報をより深く読み取ることが可能になります。 新たな可視化方法は？ 可視化においては、円グラフやヒストグラムを多用していますが、それ以外の手法を取り入れることが少ないと気付きました。他の表現方法を取り入れ、第三者に訴える視覚的なグラフを作ることを試みたいと思います。むしろ、意図的に不適切なグラフも作成してみて、それがどのように不適切に見えるかを学ぶことも重要です。

クリティカル思考は何？ 講師によれば、クリティカルシンキングとは「問い」と「答え」であるとのことでした。また、他の受講生がコメントしたように、クリティカルシンキングはロジックツリーやMECEといった技術にとどまらず、「それで良いのか」と常に自己批判のマインドを持つことが重要だと分かりました。この2つを知るだけでも、受講した意味があったと感じています。 イシューの本質は？ これまでも「なぜ」を繰り返すことや、他人の考えをすぐに取捨選択しないよう意識してきましたが、今後はもっとイシューを意識して考えていきたいと思います。また、作成するグラフやデータの切り口についても、欲しい結果ありきになっていることに気づいたので、様々な角度からシミュレーションを行うように心がけたいです。 全体をどう捉える？ 行動を起こす前には、前提や全体を俯瞰して捉えることが重要です。そして、着地点を想像せずに的確な「問い」を設定し、ピラミッドストラクチャー、ロジックツリー、MECE、多方面からのグラフ化などを活用しながら、常にイシューを意識して一貫性を保ちつつ目標に到達することを目指します。 伝え方はどうする？ また、相手に伝える際には、どのように伝えるかを考え、効果的なコミュニケーションを図ることで、チームとして成果を生み出したいと考えています。このプロセスを常に行うことで、無意識に実践できるように習得したいです。

具体的演習の魅力は？ 総合演習の課題解決は非常に具体的で、これまでの演習と比べると、より深い検討が求められる良い機会となりました。 フレームワーク使用法は？ 仮説を考えるプロセスでは、思考の幅を広げるためにフレームワークの活用や対概念の取り入れ方が提示されました。しかし、現時点ではフレームワークの使いこなしが十分ではないと感じ、今後の日々の活動の中で意識的に取り入れていきたいと思います。 A/Bテストの効果は？ また、A/Bテストを活用して早期にアクションを起こすことで、得られたデータをもとに仮説をさらに精緻化する取り組みも印象的でした。Web関連の利用場面では活用しやすい一方、現業務にすぐ生かすことは難しいと感じたため、二つの選択肢の中から比較しながら適した選択を見つけるアプローチを取り入れたいです。 問題解決の流れは？ 問題解決については、問題に至るまでの流れをプロセスに分解し、どの段階に原因があるのかを明らかにする手法が有効だと実感しました。解決策を検討する際にも、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性が伝わってきました。 現場実行のコツは？ 現在の業務では、大規模なデータ分析による示唆を提示するよりも、現場に近いところですぐに施策を実行することが求められていますが、仮説思考に基づいて複数の仮説を立てた上で行動に移すプロセスを意識的に実践していきたいと考えています。

データ分析の流れはどうなる？ 講座全体を通して、データ分析の流れを構築する大切さを改めて認識しました。どのような状況から仮説を立て、どのデータセットを用いて表現するかといったストーリーを意識することができました。各種フレームワークや分析、表現の手法はあくまでメソッドであり、講座前に自学していたため、今回はそれらの手法をいかに組み合わせてゴールに近づくかが重要だと感じています。 会社での分析はどう進む？ 現在、新しい会社で財務会計を担当しており、上記の資料やデータを集めながら一工夫加えた分析と仮説を展開する予定です。具体的な運用はまだ未定ではありますが、原価や経費、売上のデータ分析にも今後取り組んでいきたいと考えています。 学びの道はどこへ？ 以前から学びたいと思っていた分野ですので、今後の学びの方向性として以下の点を進めていくつもりです。まず、統計学をきちんと学び上げ、社会人向けの良書や統計検定の復習を通じて知識の向上を目指します。また、今回の講座で学んだマーケティングや他の考え方とデータ分析を組み合わせるため、以前かじったマーケティングについても更に深掘りしたいと思います。 ITスキルはどう磨く？ さらに、Python、SQL、データベース構築、クラウド技術など、データ分析に必要なIT分野の知識も広げる計画です。資格検定の受験も視野に入れながら、体系的に学んでいきたいと思います。