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重要 ✕ データ

に関する学び

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ライブ授業をどう捉える？ ライブ授業を通して、分析においては「比較」が非常に重要であると改めて実感しました。限られた情報の中で考察を進めると、様々な視点が生まれる一方で、正確な回答を導き出せない場合もあることが認識できました。 データ準備の確認は？ データ分析を実施する際には、まず必要なデータをしっかりと揃えることが不可欠だと学びました。新しいシステムの導入を検討する場合、価格、使用頻度、使用者の経歴、最も利用される時間帯など、複数のデータを準備し、事前に確認すべきポイントを絞り込む必要があります。 集計と比較はどうする？ その上で、まずは確実にデータを集め、その後に集めたデータを比較しながら、必要な情報や懸念点を検討していくことが大切です。さらに、足りない情報がないかを意識しながら、新しいシステムに求められる要素を見極めるプロセスの重要性を再認識しました。

分析の始まりは何？ データ分析は、基本的に各要素の比較から始まります。分析を行う前に目的をはっきりさせ、まず仮説を立てた上で必要なデータを収集することが重要です。一つの考えに固執するのではなく、複数の視点から検証し、さまざまな可能性を考慮することが求められます。 フレームワークは役立つ？ これまで学んだフレームワークを実務に応用し、再度データ分析に取り組むことで、現状の問題点や改善策が明確になります。たとえば、株式データや取引先データを活用し、視覚化することで、より説得力のある分析と問題解決が可能となります。 必要なデータは何？ また、何が問題であり何を解決すべきかという目的を常に見失わないようにすることが大切です。さらに、どのような意思決定を行うために、どんなデータが必要かを明確に考え、取得できるデータをなるべく多く把握する姿勢が求められます。

アンケート設計のコツは？ デジタル化を進めるにあたり、今後お客様アンケートを実施する予定があります。今週学んだことを活かして、アンケートの集計に役立てたいと考えています。アンケートには定性的および定量的な質問がありますが、定量的な質問に関しては、単に平均値のみでなく、中央値や最頻値も確認し、傾向やばらつきを把握することが重要です。質問を設計する際には、事前に仮説を立て、それを証明するための最小限の質問を設定することが求められます。 結果報告の工夫は？ まずは直近のアンケート業務で学びを実践し、集計後にはそれをもとに報告を行う予定です。その際には、結果をどのようにビジュアル化して示すかを考慮します。単純に平均値や最も多い回答を示すだけでなく、仮説に基づいたアンケート設計により、得られた結果から示唆を引き出し、それに基づいて施策をストーリーとして検討することが大切です。

３C・４Pの活用法は？ ３C・４Pなどのフレームワークを活用して仮説を立てる重要性を改めて実感しました。なんとなく思いついた仮説では、他に考えられる可能性を見逃してしまう恐れがあります。一方で、フレームワークを用いることで、仮説の検証に必要な分析も効率よく進められるようになりました。 株式事務の仮説立案は？ また、株式関連の事務においては、過去の経験や従来の分析結果に捉われず、さまざまな視点から仮説を立て、検証していくことが大切だと感じています。そのため、３C・４Pを活用し、複数の仮説を意識しながら業務に取り組むよう努めています。 実務検証の流れは？ さらに、実際の業務では４P・３Cのフレームワークを使って分析を行い、課題に対して複数の仮説を出すことを徹底しています。そして、仮説の検証に必要なデータの抽出や分析も合わせて行うことを意識して作業を進めています。

多角的な視点は十分？ 大きなイシューに対しては、まず幅広い視点から多くの切り口を検討し、その視点をもとにデータを収集しながら、どの方向に絞るかをピンポイントに決めていく必要があります。たとえ多くの切り口があっても、それらを十分に吟味し正しく理解しなければ、効果が薄い対策になってしまうことに注意が必要です。また、スライド作りについては、グラフの性質や提案内容に応じて作成すべき資料が変わるため、聞き手が理解しやすい工夫を常に心がけることが大切です。 今の状況を冷静に？ イシューが発生した際には、ひらめきや思い込みで即座に行動せず、まず現在の状況や環境をよく考察してから取り組むことが求められます。定例ミーティングでのデータ集計報告や改善活動にもこの考え方は活かすことができ、出来上がった資料や報告書は何度も見直し、さらに深堀りできないかを常に検討していく姿勢が重要です。

初めの問いは大切？ 課題解決における「What、Where、Why、How」のプロセスに一貫して取り組むことで、最初のWhatが後の回答に大きく影響することを実感しました。初めの問い立てがずれると、以降のWhereや他の要素にも影響が及び、作業が困難になる経験をしました。そのため、最初の問いの重要性を強く感じました。 広い視野は必要？ また、総合問題に取り組む中で自身の業務と照らし合わせ、さまざまな角度からの視点が求められる一方、業務に慣れると視野が狭くなっていることに気づきました。広い視点を保つ重要性を改めて認識し、視野の狭さがもたらす機会損失について実感しました。 余裕をどう保つ？ さらに、データ分析から検証に至るプロセスは、疲れが溜まると取り組みづらくなるという現実もあり、余裕を持って作業に取り組むことの大切さを感じる良い機会となりました。

情報整理の重要性とは？ 情報の分け方に漏れや重複があると、データの理解がぼやけてしまうことがわかりました。情報の分け方を工夫することで、伝えたいことをより明確にすることができます。また、漏れや重複は一度書き出して整理するとわかりやすく感じました。 効率的な分解方法を探る 全体像と把握したいことを明確にしたうえで分解に取り掛かるようにし、その際はいろいろな視点や切り口で考えられるように、まず書き出して整理してみます。分解後のデータを見て、他の視点や切り口がないかさらに深掘りしてみることも重要です。 問題分解の実践法を学ぶには？ 問題分解の実例を知り、一度自分で解いてみることで習得しました。特にプロセス分解は頭で理解していると疎かになりがちなので、ステップごとに分解をして一つひとつ深掘りしてみます。また、書き出して整理する習慣も習得したいと感じました。

ステップを踏んで考える重要性 分析する際には、大きな点だけに焦点を当てず、ステップを踏んで考えることが重要です。ロジックツリーを活用することで、大きな問題を細分化して俯瞰できます。この手法により、自分だけでなく他の人も問題点を理解しやすくなり、様々な角度から物事を捉えられるようになるでしょう。 「なぜ」にとらわれない方法とは？ 「なぜ」に注目しがちですが、大きな問題を細分化して捉えることで、複数の解決策を見つけることが可能です。ビッグデータの中から、どの数字を分析対象にするかを目的から逆算して決定することが必要です。 ビッグデータ分析の始め方 まずは、ビッグデータを理解しましょう。そこから目的を定め、分析すべき数字を選びます。ロジックツリーを利用して異なる方向からのアプローチも試みると、違う視点から全体を見渡し、新たな発見が得られるかもしれません。

問いの本質は何？ 今週のライブ授業では、クリティカルシンキングにおいて「問い」がいかに重要であるかを学び、最後のまとめを行いました。特に、あるスポーツリーグの例では、いきなり数値の扱いに取り組むのではなく、まずは問いを明確にしてからデータ分析を進めることの大切さを実感しました。これまでは数値から意味を見出そうと必死になっていたのですが、まず問いを整理してから分析することで、より深い洞察と説明のしやすさが得られると感じました。 仕事の問いはどう？ また、仕事においても、何かを考え始める際は最初にイシューを明確にすることが重要だと学びました。具体的には、まず自分が解決すべき問いを立て、その問いに基づいて今何をすべきか検討します。さらに、この問いを周囲と共有し、自分の考えに対してフィードバックを得ることで、より良いアイデアにブラッシュアップできると感じています。

目的を見失わないには？ 適切なグラフの見せ方について、目的を見失わず、相手に分かりやすく提示することの重要性を再認識しました。文字の表現では、色使いや強調すべき部分に工夫を凝らし、全体の体裁を整えることが大切です。相手にしっかり伝わるよう、工夫を重ねた資料作成を目指しています。 報告資料はどう伝える？ また、各種アンケート結果の報告や費用のトレンド管理、さらには数値以外の報告資料についても、読みやすい資料作成が求められます。部下が作成した資料のチェックの際や、大事な会議・役員へのプレゼンテーション用資料の作成時には、数字を用いた報告の場合、目的やデータの意味をしっかりと理解し、目的に合ったグラフを選択することが不可欠です。グラフのタイトルはもちろん、単位やグラフ内の数値表示にも十分注意を払い、体裁を整えた、読者に伝わりやすい資料作りに努めています。

分析における多角的視点の必要性 データの分類や分析において、偏りのないように複数の切り口を考えることの重要性を感じました。そして、そこから生まれたインサイトが本当に正しいのか、網羅的に考えられているかを見極める必要もあると理解しました。これは実務でも同様で、仮説に基づいて行動する際、その仮説が正しいかどうか、考えに漏れがないかを確認することが非常に大切だと思います。自身の業務に限らず、さまざまな業界の分析を行う際にも、抜け漏れがないように、その都度確認する必要があると感じました。 データ再分類のアプローチは？ また、異なるプロジェクトにおいても、共通点やどのように分類できるかを常に言語化するスキルを身につけたいと考えています。過去のアウトプットに関しても、新たな切り口でデータを再分類できないかを模索し、再検討とアップデートを続けていきたいと思っています。

平均のメリットとデメリットは？ 「平均」という概念について、その利点だけでなく短所も学びました。特に、母集団のデータが偏っている場合、平均は必ずしも母集団全体を正確に代表するとは言えません。そのため、平均値だけでなく、各個別の数値が平均からどれだけ離れているかという「偏差」に注意を払う必要があります。 データ分布はどう理解できる？ まず、データを整理する際には、その分布の特徴を把握することが大切です。データが標準偏差を中心にどのように分布しているのか、また何が正常な範囲で、どの数値が異常値として判断されるのかを理解することで、日常的に得られる個別のデータに対して正常か異常かの判断が容易になります。また、やみくもに「平均」が母集団のデータを代表していると考えるのではなく、平均値が実際にデータの特性を十分に反映しているかどうかをまず確認することが重要です。