クリティカルシンキング入門

問いの力で見える解決のヒント

解くべき本質は? 今回のケースでは、分析に入る前に「本当に何が解くべき問題か」を明確に設定することの重要性を学びました。データをただ眺めるのではなく、目的や意思決定につながる問いを先に定めることで、分析の無駄が省かれ、その結果、解決策の質が向上することを実感しました。 業務改善の鍵は? 自分の業務でも、売上分析やCRM施策を検討する際、まず「何を解くべきか」を明確にする必要性を感じました。表面的な数字を見るだけでなく、「原因をどの要素に求めるか」という視点でイシューを設定することで、分析の効率が上がり、改善策も的確になると実感しています。

データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く未来への道

仮説で何が変わる? 問題解決の第一歩として、仮説を立てる方法を学びました。仮説にデータ分析の視点を加えると、その説得力や信頼性が一層増すことを実感しています。また、仮説を立案することにより、自分の行動の筋道が明確になり、周囲への説明もしやすくなります。 3Cや4Pの意味は? 仮説の立て方については、特に3Cや4Pといったフレームワークを活用し、複数の仮説を網羅的に考えることの重要性を学びました。決め打ちにせず、幅広い視野で仮説を検討することで、日々の小さな問題にも柔軟に対処でき、周りを巻き込んだ改善活動にも効果的に取り組めると感じています。

戦略思考入門

選択の極意:数値で裏付ける挑戦

戦略の選択方法は? WEEK4では「戦略における選択(捨てる)を身につける」というテーマを通して、選択する際には定量的なデータの分析が不可欠であることを学びました。同様に、WEEK5では数値化によって物事を可視化する手法を学び、定量化の重要性を再確認することができました。 新製品策の評価は? 現在の職場では、従来の製品とは異なる新しい製品の開発が求められています。新たな取り組みでは、多くの改善策や施策が立案されますが、その効果を数値で評価することで、結果が低いものを排除し、優先順位を明確にして着実に実行していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない!データの真実

平均と偏差の活用は? データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。 仮説と切り口は? 業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

クリティカルシンキング入門

逆算で見つける本当の課題

データの本質は? 今回の学習では、データをただ見るだけではなく、構造的に捉え、課題を正しく抽出した上で相手に伝わる形へと整理するプロセスの重要性を学びました。数字を並べるだけでは本質的な課題は見えてこず、課題は細かく分解することでようやく明確になることを理解しました。 伝える結論は? また、効果的なプレゼンテーション資料は「伝えるべき結論」から逆算して作成するのがポイントであると再認識しました。今後は、この視点を常に意識し、相手にとって分かりやすい資料作りに努めることで、現場の意識や行動に変化をもたらしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

多角視点で捉えるデータの魅力

データ理解の原点は? 今週は、データの理解を出発点とする学習に取り組みました。データとは、ひとつの側面だけでなく多角的に捉えるべきものであり、個人的な偏りを排して客観的に扱う難しさがあると感じました。 判断の落とし穴は? また、データそのものの意味を正確に把握することと同様に、データを活用する目的を明確にすることも非常に重要だと思いました。迅速かつ効率的な業務が求められる場面では、あまりにも素早く判断しようとすると、過去の経験や似た事例に頼りがちになり、その結果、重要な要素を見落としてしまうリスクがあると実感しました。

クリティカルシンキング入門

データが語る、勝利のヒント

データで現状把握は? マクドナルドの現状分析を通して、市場や競合環境の把握において、データの可視化がいかに重要かを学びました。事実を明らかにすることで、正しいイシューの設定が可能となり、相手にも理解してもらいやすい情報提供ができることを実感しました。 業務改善の方法は? また、基本的な業務においても「分析を使ってイシューの方向性を決める」「グラフにして視覚的に示す」「表をひと手間かけて加工する」といった取り組みが役立つと感じています。今後、イシューを明確に共有しながら、より良い資料作りに活かしていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ひと工夫で伝わる説得力

どうして結果が違う? 同じデータでも、どの切り口で処理するかによって得られる結果や示唆は大きく変わることを実感しました。 どうやって説得する? また、単にクオリティの高い分析を行うだけでなく、分析結果をもって相手を納得させるための説得力あるアウトプット作成が重要だと感じています。 伝え方は正しく? さらに、業務においては分析を実施するだけでなく、その結果を踏まえて伝えたい内容を納得のいく形で資料化することが求められます。本講座で学んだ図解の手法を活かし、読み手に違和感のない成果物作成に努めたいと思います。

クリティカルシンキング入門

多角分析で見える学びの可能性

データ切り取り方は? データの断面によって得られる情報は大きく変わると実感しました。また、切り取り方次第では全く情報が得られない場合もあるため、講義で学んだ層別分析、変数別分析、プロセス別分析など、様々なデータ分析手法を活用することが重要だと感じています。 評価方法はどう? プロジェクト評価の際には、費用増減の要因を多角的に分析することで、内容の深い理解と説明力の向上が期待できると認識しました。実際のデータは、参考とした先行事例よりも複雑であると感じ、分析の試行回数を増やして直感的な感覚を体得したいと思います。

データ・アナリティクス入門

多角的仮説で導く最適解への道

仮説をどう見極める? 私は、思い込みや決め打ちで仮説を立てるのではなく、複数の仮説を比較するためのデータを適切に収集することの重要性を学びました。各種フレームワークを活用することで、分析に説得力を持たせることができると考えています。 ITの課題解決は? また、ITを通じて顧客に提供する際には、不具合の原因調査や課題解決に対して様々な解決法が存在することが分かりました。そのため、フレームワークを用いて複数の仮説を網羅的に整理することで、その場に応じた最適な結論を導き出すことができると感じています。

データ・アナリティクス入門

普段の数字が広げる知の扉

代表値の理解は? 平均値や中央値など、日常的に目にする代表値は理解しやすく、復習にも非常に役立ちました。一方で、普段はあまり接する機会のない冪根といった内容を新たに学ぶことで、知識の幅を広げることができた点が大変有意義でした。 数字の裏側は? また、業務で扱う数字だけでなく、経営陣が提示する数値についても、その背景や算出方法を十分に把握する重要性を感じました。今後は、根拠をしっかりと意識しながらデータを活用することで、クライアントに対してより的確な判断や提案ができるよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

代表値だけじゃ見えない発見

分析の誤りに気づく? データを分析する際、手法に誤りがあると仮説さえも誤ってしまうことを実感しました。代表値だけに頼るのではなく、散らばりなど他の視点にも注目し、分析や加工の方法の知識を豊富に持っておくことの重要性を学びました。 新発見の秘訣は? 業務においては、従来の方法を踏襲することが多い中でも、新たな発見や提案を生むためにはアプローチを変えることが鍵だと感じています。数字の見方一つで、これまで気付かなかった視点や発見があることに気づかされました。

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