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比較 ✕ 可能

に関する学び

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目に見えぬリスクを感じる？ 既に目に見える情報だけでなく、目に見えない要素にも着目する大切さを学びました。たとえば、帰還していない飛行機の状況を考えることで、現状からだけではなく、潜在的なリスクや可能性についても想像する力が養われると感じました。また、出版される経営に関する本は、その裏付けとして成功しているという実績があることに共感を覚えました。 数字に秘めた戦略は？ 一方、私の業務は既存のデータをまとめ、数字や報告資料に反映させるという作業が中心です。そのため、現時点ではこの学びが直接的に業務に活かせるとは感じられていません。しかし、今後、毎月提出する経営会議用の資料に予測や分析を加えることで、より深い洞察が業務の判断材料になり得ると考えています。特に、条件を比較しながら推測を行うことで、より実践的な分析が可能になると期待しています。

ボトルネックはどこ？ データをプロセスごとに分解してボトルネックを特定すると、問題の把握が容易になります。各フェーズの転換率を算出することで、定量的にボトルネックを明らかにでき、値が異なった場合でも率に統一して比較することが可能です。また、ある仮説とその対概念にあたる仮説を併せて検証することで、思考の幅を広げ、複数の仮説を判断基準に基づいて評価し、絞り込みを行います。 A/Bテストで何が？ A/Bテストでは、比較するグループ間の介入の違いをできる限り絞り込むことが求められます。これにより、広告のA/Bテストや販売実績の評価において、クリエイティブにどの要素が反映されるべきかを具体的に検討できます。施策をプロセスごとに分解し、定量的な評価を実施することで、成功要因や失敗原因を明確にし、次の改善策の立案に役立てています。

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。