データ・アナリティクス入門

比較で見える回収改善のカラクリ

分析の基本は? 債権回収の分析にあたっては、「分析は比較である」「apple to apple」「生存者バイアスに気をつける」の三つのキーワードを常に意識しています。まずは、分析の目的を明確にし、全体像をビッグデータで可視化するところから始めます。 現状評価はどう? 具体的には、保有している債権全体と請求可能債権の集計を行い、過去からの変遷を比較することで現状の回収状態を評価します。その上で、改善が求められる債権セグメントを明らかにしていく方針です。 集計イメージは? まずは集計のイメージを作成します。保有債権を請求可能なものとそうでないものに分類し、細分化した内容を表にまとめます。イメージが固まったらビッグデータを活用して集計を実施し、過去からの遷移表を作成して比較しやすい状態に整えます。

データ・アナリティクス入門

仮説×4W1Hで開く思考の扉

なぜ仮説が必要? データ分析の基礎として、仮説設定と4W1Hを意識した分析の重要性を改めて認識しました。特に、仮説設定はつい忘れがちであるため、意識的に仮説を立てることが重要だと感じ、今後の業務に積極的に活かしていきたいと思います。 4W1Hをどう捉える? また、データを活用した分析の機会が多い中で、仮説思考を特に大切にしていく必要があると考えています。これまで漠然と4W1Hを当てはめるだけに留まっていた部分を見直し、意識的に4W1Hを活用した分析を進めるよう心がけたいと思います。 思考力はどう磨く? そのために、まずは論理的思考力の向上が不可欠と感じています。関連書籍を読み進めることで知識を深め、さらにビジネスフレームワークの習得にも努めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

自ら選ぶデータ分析の真髄

データ分析から何が学べる? データ分析を通じて、体系的な課題解決方法を学びました。実際に扱うデータは自ら補完する必要があるため、比較意識を持って必要な情報を選定するスキルを高めたいと考えています。 応用力はどこから来る? また、業務全般に応用可能なフレームワークや思考パターンを習得できたと感じています。単一の業務でなく、思考が求められる多くの場面で今回の学びを実践し、常に意識を持って取り組んでいきたいと思います。 課題対策は具体的に? 違和感や課題に直面した際は、確認を含む仮説の立案やプロセスの細分化を意識して行いたいです。分析フェーズでは、比較を通じて実証を目的としたデータ抽出や多角的な視点からの提案を心掛け、より具体的な検証ができるようになりたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

Excel実践で磨くデータ思考

データ分析の意味は? データ分析では、比較と独自の観点が価値を生むと感じました。基本的な内容でありながら、Excelでの実践的な手法を学ぶ中で、自分の思考プロセスが整理され、視野が広がったと実感しています。 フレームワーク活用の秘訣は? 今回学んだフレームワーク、たとえばファネル分析や3C、4Pなどを中心に活用したいと考えています。定期的に振り返りを行うことで、より効果的な比較ができるよう意識して取り組むつもりです。 転職後の展望は? さらに、業務においても今回の学びを基礎として活用します。今後、データマーケティング職への転職が決まっているため、壁にぶつかったときは学んだフレームワークや思考プロセスに立ち返り、より広い視野で問題に取り組む方針です。

データ・アナリティクス入門

新たな視点で未来を切り拓く

分析の目的は何? 分析の目的や検証したい仮説を明確にすることで、アウトプットの内容が大きく変わると感じました。いきなり分析に着手するのではなく、どの切り口を採用するかを検討することで、分析の精度が向上すると実感しています。 新たな視点はどう捉える? これまで、売上データの分析など同じ流れで進めてきた結果、似たようなアウトプットになっているという課題がありました。そのため、今後は新たな視点を導入し、自分自身やチームのメンバーが新しい気づきを得られるよう意識していきます。 バイアスをどう排除する? また、従来のバイアスをできる限り排除する分析手法と、その結果をチーム全体で共有する取り組みを進め、具体的な施策につなげられるよう努めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

納得を呼ぶ仮説とデータの魔法

仮説の種類は何? 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の2種類があると学びました。また、複数の仮説を立てることや、各仮説が網羅的にカバーされているかを確認する点がポイントとして挙げられています。 どんなデータが大切? さらに、分析や資料作成の際には、比較するためのデータ収集を行い、反論を排除する情報にまで踏み込むことが重要です。自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、あらゆる角度から納得感のある結論に導くために、仮説を立証するためのデータ収集と加工を繰り返すプロセスが必要だと感じました。また、報告や資料作成の際には、意識的に反論者の視点を取り入れることで、より説得力のある分析ができるようになると確信しています。

データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く新たな視点

仮説設定はなぜ必要? データを加工する前に、まず仮説を立てることが非常に重要です。分析は目的があって成り立つため、単に数値や結果そのものにとらわれず、目的に照らした適切な加工方法を検討する必要があります。数値をそのまま受け取るのではなく、自分の観点を加え、他にどんな見方ができるのかという視点の多様性を意識します。また、確からしい仮説の立案のみならず、素早く検証するスピード感も大切です。 分析視点はどう選ぶ? 月次や週次の業務分析においては、どの角度からデータを切り分けるのが最も適切かを常に考慮します。分析後は、まとめた内容が本当に正しい観点に基づいているか、過去の踏襲に陥っていないかを再検討することが求められます。

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