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結果 ✕ データ

に関する学び

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データをどう加工すべきか？ 与えられたデータをどのように加工すればよいか、その考え方を学ぶことができました。大切なポイントは以下の3つです： 1. 与えられた表をそのまま見るのではなく、まず加工を考える。 2. 絶対値ではなく相対値でもデータを見る。 3. 一手間加えてグラフ化し、視覚的にわかりやすくする。 データ分析の仮説立て方とは？ これらを実行する上で重要なのは、仮説を立ててデータを分解することです。特に、MECE（漏れなくダブりなく）な分解を習得することが求められます。 可視化で何を達成できる？ 私は、売上や営業スタッフ一人ひとりの実績やシェアを見ることが多く、その際にフィードバックを行う機会があります。ただ結果を振り返るだけでなく、もう一歩踏み込んだフィードバックができるように、データを可視化したいと考えています。可視化する際には、様々な切り口でデータを分解し、仮説を立てて分析します。もし仮説が結果に結びつかなくても、トライ&エラーを繰り返して原因を追求します。 今後の目標は？ 今後の目標は以下の通りです： - 毎月の数字の振り返りの際に、特定エリアの商圏分析と購買年齢層を比較し、問題の明確化と特定を行い、さらに原因追求のプロセスを明確化する習慣をつける。 - 営業スタッフへの数字振り返り資料を、次回の会議時にはグラフ等を用いて改訂してみる。 - 月間の実績確認において、各カテゴリーごとにチェックするだけでなく、その都度気になる切り口でMECE分解を行う。

数値分析のコツは？ データ分析を行う際、基本的には「数字で見る」、「グラフなどを用いて目で見る」、「数式で検証する」の三つの方法が考えられます。まず、数字で見る方法では、代表値を使って分析を進めますが、単純平均だけではデータのばらつきを十分に捉えられないため、加重平均や幾何平均、中央値、標準偏差なども併用する必要があると感じました。 視覚的解析はどう？ 次に、グラフなどを使って視覚的にデータを確認する手法については、棒グラフや分布図などを活用し、データのばらつきや傾向を直感的に把握できる点が有効だと思います。数字での比較に加え、視覚的に情報を整理することで、人間の「感覚」を補助的な指標として利用することが可能となります。 財務分析を見極め？ 特に財務分析などでは、年度ごとの数値を並べて差異を示す資料に留まることが多いですが、グラフを併用することで推移が一目で分かり、結論の共有も容易になります。しかし、誤った手法を用いると分析結果自体が誤解を招く危険性もあるため、注意が必要だと実感しました。 今後の改善点は？ 今回の学習を通して、様々なアプローチでの分析の重要性や、人間の感覚も一つの有用な指標となり得ることを再確認しました。もし分析結果に疑義が生じた場合は、他の指標を用いて再度分析を試みるなど、工夫が求められると感じています。また、実際の業務においては標準偏差などがあまり用いられない現状もあり、各自の業務でどのような指標を適用するか、今後の課題として考えたいと思います。

原因はどこで？ 問題の原因を探る際には、まずプロセスに分けて考えることが重要です。どの段階で問題が発生しているかを明確にするため、原因を細分化し、全体を俯瞰することが効果的です。一概に「どうすれば良いか」を変えるのではなく、判断基準に基づいて選択肢を絞り込むことが求められます。 解決策は何で？ 解決策を検討する場合は、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって最適な方法を選び出すプロセスが必要です。目的と仮説の設定、実行、結果の検証と打ち手の決定という流れをしっかり踏むことで、効果的な改善が可能となります。検証項目やテスト要素は一要素ずつ実施し、他の環境要因の影響を避けるために、同じ期間内での実施が望ましいです。 A/Bテストの真意は？ また、A/Bテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コストで少ない工数、さらにリスクを抑えた状態での改善が期待できます。テストの目的や仮説を明確にし、数値化できるデータを用いることで、検証プロセスがスムーズに進み、次の仮説や決定へと繋がります。 ボトルネックの所在は？ さらに、問題のボトルネックを考える際は、問題を発見するために「何が問題なのか」「どこで発生しているのか」「なぜ問題が起こっているのか」を多角的に検討し、プロセス全体を整理することが重要です。たとえA/Bテストがシンプルであっても、同条件に揃えることが難しい場合は、具体的にどの要素が影響を及ぼしているのかを洗い出し、最適なテスト方法を選択する必要があります。

データ分解の視点とは？ 事象をより深く理解するためには、分解が重要です。分解の際は、Who、When、Howなどの視点から試行錯誤が必要です。一つの切り口に固執せず、様々な切り口から数字を確認することが求められます。このとき、切り口は「もれなくダブりなく」を意識しながら進めましょう。 直感に頼らずデータ確認 切り口が見つかったら、それに基づいてデータを直感的に分析します。しかし、直感的な推測は一度疑い、データで確認することが大切です。結果が期待外れであっても、それは失敗ではなく、次のステップへの前進です。 新しい視点で見る方法は？ ウェブデータの分析でも、新しい切り口での分析が効果的です。切り口は自動的に決めるのではなく、MECEを意識して分解していきます。ある切り口が有効であっても、他にないかを考え、複数の切り口でデータを分析します。 チームで進める業務の確認 業務においても同様に、チーム全体での作業がもれなくダブりなく行われているか確認します。また、責任範囲を異なる切り口で考えてみると良いです。 マンスリーレポートにどう反映？ ウェブデータの分析に関しては、全体を定義した上で新しい切り口をMECEを意識して今週から来週の間に実施し、その結果をマンスリーレポートに反映します。この過程では、全体を把握した上でチームメンバーと議論し、より良い切り口を探してみましょう。 なお、チームの業務に関しては、まずは思考実験を行うことから始めてみてください。

ロジックツリーとMECEの限界は？ ロジックツリーやMECEを使って考えると、一人での作業では思考に癖が出て、洗い出しが不十分だったり、偏った視点になりがちです。しかし、CHATGPTを活用することで、自分とは異なる視点から「漏れなく」洗い出せる可能性が高まることを実感しました。実際、学習の際にCHATGPTを利用した結果、より早く自分なりの答えに近づくことができました。 定量分析の視点の活用法は？ 定量分析の５つの視点については、普段何気なく行っていたことが体系化されていることに気づきました。データ分析を行う際には、どの視点が最適か常に立ち止まって考えるようにしたいと思います。 CHATGPTの効率的な利用方法は？ また、問題を洗い出す際にCHATGPTを活用することで、様々な視点から効率的に問題点をリストアップできるようになりました。以前はこの作業に多くの時間を費やしていましたが、CHATGPTの登場により時間的コストが大幅に削減されました。学習ではコストと見合った洗い出しが重要だと教えられましたが、短時間で漏れなく洗い出すことを優先すべきだと感じています。 独自プロンプトの効果は？ さらに、問題の洗い出しをスムーズに行うために、自分独自のプロンプトを考案しました。問題洗い出しの場面では、そのプロンプトを使って多様な視点から問題をリストアップすることを徹底しています。また、このプロンプトは従業員にも共有し、同じような場面で活用してもらうようにしています。

問題解決のアプローチは？ 問題に対応する際には、まず何を明らかにしたいのかをしっかりと理解することが重要です。結論のイメージを持ちながら取り組むことで、ストーリーが明確になります。 データ分析の重要な視点とは？ データを分析する際には、実数と比率の両方を確認しましょう。これは、母数の違いによって見え方が大きく変わるためです。また、効果的なグラフを用いることで、分析結果を直感的に理解しやすくすることができます。事象に応じて最適なグラフの表現方法を選びましょう。 考えを整理するコツは？ 課題に取り掛かる際には、問題点を整理しましょう。考えたことや思い浮かんだことをメモし、それをグループ化して整理します。必要に応じて一旦立ち止まり、考えを再度整理することも大切です。優先順位を決め、効率的に進めていきましょう。 Copilotを活用する方法とは？ また、Copilotと相談しながら思考を整理するのも有効です。特に難しい問題に直面した際には、飛躍した考えやアイデアを得る手助けになります。 クリティカルシンキングをどう磨く？ 比較資料についても、実践を重ねながらベストな可視化方法を見つけていくことが求められます。クリティカルシンキングを意識し、しっかりと身につけることが成功への鍵となります。 AIを使って新しい視点を得るには？ AIを活用することも一つの手段です。AIで壁打ちをすることで新しい視点を得たり、考えの整理が進んだりするでしょう。

集客前提を疑ってみる？ スクールの課題に対する対応優先順位を誤ってしまいましたが、そこには「また間違った集客を繰り返しそう」という隠れた前提がありました。まずは、この前提を改めることが必要であり、その上で真に解決すべき課題を特定する必要性を感じました。また、生徒データの切り口に関するブレストの中で、「ああそうだ、その観点も必要だ！」との意見があったことから、広い視野を持って落ち着いて検討する重要性を再認識しました。 数字の分析意図は？ 分析したい項目がそもそも十分に取得できていない場合もあるため、あらかじめあきらめる部分もある一方で、見るべき数字の優先順位はしっかり決めて取り組む意向です。具体的には、イベントアンケート結果や申込者のデータについて、単に分析するのではなく「何が知りたいのか？その目的は何か？」と自分に問いながら進めるようにしています。 アンケート分析の意義は？ 各イベント終了後には、アンケート結果と申込者属性の分析を行い、その内容を報告する必要があります。その際、以下の点を意識して業務にあたっています。まず①どの数値項目を優先的に見るのか、次に②その数値が他のイベントと比較して問題ないか、さらに③比較する際には条件を揃えているか、そして④関係者に報告する際には自分の仮説をセットで伝え、議論を促すかという点です。 特に②以降の実施が十分ではないと感じているため、限られた時間の中で箇条書きなどで条件を明確にし、意識しながら取り組むことを心がけています。

プロセスはどう進む？ 分析を進める上で、プロセス・視点・アプローチの3つの要素が大変重要であると感じました。プロセスでは、まず目的を明確にし、次に仮説を立て、データ収集を行い、最後に検証を実施します。 視点でどう捉える？ 視点に関しては、結果への影響度（インパクト）、特徴の理解（ギャップ）、一貫した変化（トレンド）、データの分布（ばらつき）、および法則性（パターン）など、複数の切り口でデータを捉えることが大切だと思います。 数式で理解できる？ また、グラフや数字、数式を使って分析すると、視覚的にも理解しやすくなります。具体的には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった数式を用います。特に標準偏差は数値が大きければばらつきが大きいことを示し、小さい場合はデータが密集していることを意味します。 販売データはどう見る？ 販売データを扱う際には、まず代表値と分布から傾向を掴むことが重要だと痛感しました。大量のデータがある場合、グラフを活用してばらつきを確認することにより、より精度の高い分析が可能になると考えています。また、平均値と中央値を比較することで、全体の状況を把握しやすくなるとも感じました。 業務でどう活かす？ 実際の業務では、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差など、どの指標を使用するのが最適かは、経験と慣れに依存する部分があります。今後も多くのデータ分析に取り組むことで、自分自身のスキルとして確立していきたいと思います。

戦略の真意は何？ 戦略とは、効率よく目的を達成するために何を行い、何を控えるかを選択することですが、現状では日々の業務をただ繰り返すだけになっており、広い視野で全体を見据えた判断や、長期的な視点に基づいた判断ができていないと感じています。 講座のポイントは？ 今回の戦略思考入門の講座では、ビジネスフレームワーク、基本戦略、事業経済性などについて学びました。単に各理論を知っているだけでは十分な戦略には結びつかないため、自分の業務に具体的な状況として適用できるよう、理論の考え方を深化させたいと思います。 売場戦略はどう？ また、売場作りにおいては、POSデータに現れる数字だけでなく、その背景にある顧客の状況や自社の状態も重視し、自店舗の戦略に生かしていきたいと考えています。従来は、売れている商品＝お客様に支持される商品という結論に至っていましたが、この方法では現状のニーズは把握できるものの、長期的には同じ手法に固執して停滞する恐れがあると同時に、会社全体の経済性も十分に考慮されていませんでした。 地域経営の今後は？ 今後は、より広い視野で地域社会にとって必要とされる店舗運営や、会社全体の利益向上に寄与する戦略を構築していくことが重要だと認識しています。自店舗や地域の状況をフレームワークを用いて分析し、その結果を基に各行動に反映させることで、POSデータの数値も長期的な視点や地域のお客様、会社全体の利益につながるかという観点で再評価して取り組んでいきたいです。

データ加工で全体像を把握するには？ データを加工する際には、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、全体像を把握するために必要な項目を追加することが重要です。単に生の数値を羅列するのではなく、表として整理することで、様々な気づきを得ることができます。 グラフ化で得られる洞察とは？ また、グラフ化する際には、数値をどのように区切るかが得られる解釈に大きな影響を与えます。どのように分ければ、より良い気づきを得られるかを意識しながら数字を整理することが求められます。グラフ化はあくまで手段であり、そこから得られる洞察を基に仮説を立て、実際の行動に結びつけて改善を図ることが目的です。 傾向が見つからないときの価値は？ さらに、数字を分解してグラフ化した結果、傾向が見つからない場合もありますが、それは失敗ではありません。むしろ、傾向がないことが判明したこと自体に価値があります。 私はソフトウェアエンジニアなので、数字を分析する作業はあまり多くありません。しかし、例えばチームのミーティング時間を削減する際、いつ誰がどれだけの時間をミーティングに費やしているのかを分析するために、このような方法を活用できると考えました。 分析作業の目的をどう意識する？ 分析作業に取り組む際、つい情報をまとめることが目的になりがちです。しかし、「何のための分析作業なのか？」、「仮説を得るためにはどのようにまとめるべきか？」といったことを常に考えながら、分析作業を進めたいと思います。

仮説検証の視覚化は？ ライブ授業では、これまで学んできた課題の特定方法や仮説の設定、結果の検証といったプロセスを再確認することができました。特に、仮説検証の成果をどのように可視化するかについては、参加者の意見を聞く中で、棒グラフや円グラフ以外にも表現方法が存在することを知り、新たな視点を得ることができました。また、限られた分析時間の中で、本当に必要な分析を見極めることの重要性を改めて実感しました。データが手元にあると分析したくなりますが、何のために分析するのか、得られた結果をどう活用するのかを常に念頭に置いて進めるべきだと感じました。 分析目的と改善は？ 講座を受講する前にデータ分析を学ぶ目的は「意思決定に活用するため」であり、その目的は６週間の学びを経ても変わっていません。授業内ではマーケティングに関する事例も取り上げられましたが、現業務において活かす機会は少ないと感じます。一方で、A/Bテストや４P分析は業務改善のための改善案策定に、また相関分析は将来の経費推計に役立つと考えています。 何かを決定する際は、まずデータ分析で解決可能かどうかを検討しています。その際、何のために分析を行うのか、何を明確にするのかを設定し、ただ単にエクセルでグラフを作成するのではなく、その手法が最適かどうかを熟慮することを習慣にしています。また、年１回の定例報告の場合、長年変わっていない報告形式も多いですが、可能な範囲でより伝わりやすい形式に改善していくことが重要だと感じています。

グラフを使う重要性とは？ 数字データを扱う際には、以下の点に着目すべきと感じました。 まず最初に、グラフを使う選択肢を常に考えることが重要です。さらに、見えている数字だけで判断してはならないという点も大切です。また、一般的なデータの切り方が必ずしも正しいとは限らないことにも注意が必要です。 データ分解で深掘りする方法 データの分解では、当初出た傾向とは異なる結果が見える場合があるので、さらに深く分解することが求められます。その際、MECEを意識し、特にモレがないようにすることが重要だと思います。また、層別、変数、プロセスを使い分けることも必要です。 運用設計で注意すべき点 運用設計を行う際には、利害関係者がMECEでモレがないかを確認することが必要です。新規事業のフロー構築において、全体をプロセスで分解し、必要なツールを作成していますが、再度プロセスを確認し、より正確なものに仕上げていくことも大事です。 サマリーデータはどう見せる？ クライアント提出用のサマリーデータに関しては、見せ方を工夫し、ニーズに応えた数字を提出することが求められます。そして、時間的なロスが生まれるかもしれませんが、一度作成したものを一日寝かせてから再度検証することを意図的に実施するべきです。 急ぎの案件での分析 急ぎの案件では、得たい数字が出た時点で分析を完結してしまうケースがあるため、これ以上分解できないかにこだわって現状把握を進めることが重要だと考えます。