リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自ら見つけるナノ単科の魅力

部下への伝え方はどう? 部下や後輩に組織の方針を伝える際は、伝える内容を大きく二つに分けています。一つは守ってほしい基本方針を明確に示えること、もう一つはプレッシャーをかけずに自ら答えを導けるような具体的な質問を投げかけることです。部下や後輩自身が答えを見つけ出すプロセスを促すため、なるべく自分で考えさせる工夫が大切だと考えています。 調査業務はどうする? また、社内の調査業務においては、直属の部下や後輩だけでなく、他の部署や関連会社の年齢が離れた若いメンバーにも指示を行うことがあります。その際、細かい指示は避け、大枠の目的や流れを示すことを心掛けています。限られた時間の中で、資料や言葉にまとめた基本方針を分かりやすく伝え、誰にでも理解しやすいよう努めています。そして、上司や先輩という立場でありながらも、決して偉そうな態度をとらず、すべては部下や後輩の成長を支援するためであるという姿勢を貫いています。

データ・アナリティクス入門

アンケート成果を活かすデータ分析術

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。

データ・アナリティクス入門

エクセルで紐解く学びのヒント

どんな分析で進める? これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。 どう観察すれば精度? また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。

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