データ・アナリティクス入門

実務に効くプロセス分解の秘訣

どこで分割すべき? 今週はプロセスに分けて分析する方法を学びました。Web解析の基本知識があるため、内容は理解しやすかったです。特に、Web以外の分野でプロセスに分解して分析する場合、どの段階で分割するかが非常に重要だと感じました。効果的でないプロセス分割をしてしまうと、いかに情報を分析しても課題解決に結びつく情報提供ができなくなるため、プロセスの分離設計が不可欠だと実感しました。 A/Bテストはどう? また、A/Bテストについては実施が必要だとは思いつつも、実務ではリソース不足などの理由で2パターンの検証が難しいケースが多いと感じています。そのため、実務ベースでは別の手法を模索する必要があると考えます。勉強のために、実際に行われたA/Bテストの具体的な事例があれば、ぜひ共有いただきたいです。

クリティカルシンキング入門

論理的プレゼンで成功する秘訣

ピラミッドストラクチャーの効果は? 新規企画の社内説明の際、ピラミッドストラクチャーを意識しました。まず、決裁を取りたい内容をはじめに記載し、その理由付けを行い、さらにその根拠を示しました。この手法を用いることで、論理的に整理されたプレゼンテーション資料を作成できました。 社内説明での活用法は? 社員向け説明の際も同様にこの方法を活用できると感じました。次回の社内説明のプレゼンテーション資料を作成する際も、同じようにピラミッドストラクチャーを意識した設計図を作成する予定です。 情報を伝えるコツは? 各理由付けや根拠の説明スライドについて、1スライド1キーフレーズを基本として、一文を長くしないよう注意しました。これにより、情報が具体的で理解しやすいプレゼンテーションが可能となりました。

クリティカルシンキング入門

視点が変わる!課題見える化の極意

なぜ課題は視覚化すべき? 課題を明確にすることが、適切な対策を打つ上で不可欠だと学びました。講座では、ミーシーに分解しグラフなどで視覚化することで、課題をより具体的かつ明瞭に把握できる点が印象的でした。 多様な視点は必要? また、自分自身の視点だけでなく、他者の意見や視点を取り入れることが、課題の本質を捉える上で重要であると実感しています。これにより、データ分析での課題抽出にも効果的な手法であると考えています。 どうやって相手に響かせ? さらに、報告や資料作成の際には、相手が何を求めているのかを意識し、視点を柔軟に切り替える必要があると気付かされました。見せる場所や強調すべき点を明確にすることで、資料を閲覧する方の注意が散漫にならず、伝えたい情報がしっかりと伝わるよう努めています。

データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く多彩な世界

どう仮説を活かす? 仮説を立てることで、物事に対して多角的なアプローチが可能になります。偏った考えに陥らず、さまざまな観点から状況を把握することにより、自分自身の理解を深めるとともに、他者を説得するための材料としても活用できるメリットがあります。例えば、「こうだったら、こうではないか?」や「その逆はどうか?」といった問いかけを行うことで、あらゆる角度から物事を捉える習慣を身につけることができます。 ビッグデータ検証は? ビッグデータを扱う際には、仮説の重要性が特に高まります。決めつけることなく、あらゆる可能性を念頭に置いて分析することで、物事の本質に迫ることができるのです。また、このアプローチは、他者への提案や情報の共有にも役立ち、柔軟な発想を促す大切な手法と言えるでしょう.

データ・アナリティクス入門

Excel実践で磨くデータ思考

データ分析の意味は? データ分析では、比較と独自の観点が価値を生むと感じました。基本的な内容でありながら、Excelでの実践的な手法を学ぶ中で、自分の思考プロセスが整理され、視野が広がったと実感しています。 フレームワーク活用の秘訣は? 今回学んだフレームワーク、たとえばファネル分析や3C、4Pなどを中心に活用したいと考えています。定期的に振り返りを行うことで、より効果的な比較ができるよう意識して取り組むつもりです。 転職後の展望は? さらに、業務においても今回の学びを基礎として活用します。今後、データマーケティング職への転職が決まっているため、壁にぶつかったときは学んだフレームワークや思考プロセスに立ち返り、より広い視野で問題に取り組む方針です。

データ・アナリティクス入門

データで魅せる学びの未来

平均と偏差をどう見る? データ解析では、代表値として平均値や分布の指標である標準偏差を用い、データの傾向や特性を把握します。また、平均値以外の代表値も存在するため、目的に合わせた適切な指標の選択が求められます。 グラフ選びはどうなってる? さらに、データを可視化する際は、対象となるデータに合わせた最適なグラフを選ぶことで、情報がより分かりやすく整理されます。この基本的な解析手法は、事業性評価にも応用され、普段の業務に自然と役立てることができています。 動画グラフは新しい? また、関連動画で紹介されていたグラフの中には、以前は使用したことがなかったものもありました。そのため、必要な際にすぐにグラフが作成できるよう、日頃から練習を重ねています。

データ・アナリティクス入門

あなたも変われる学びの瞬間

データをどう活かす? 分析を行う際は、常に目的を意識しながらデータと向き合うことが基本です。データは単なる数字ではなく、素材と捉え、適切な調理方法や飾り付けで仕上げるように結果の表現手法を工夫する必要があります。各データの特性に合わせた分析プロセスを経ることで、他社にもわかりやすく咀嚼・理解される結果を得ることができます。 サポート状況はどう? また、作成されたサポートケース数の増減やカスタマーサーベイの結果を、製品、顧客、担当エンジニアなど複数の要素を組み合わせながら分析します。こうした取り組みによって、サポートチームが健全にオペレーションできているかを確認し、もし課題が見つかった場合には、その解決に向けた具体的なプランの策定も行います。

データ・アナリティクス入門

実例でわかる抜け漏れゼロの分析術

抜け漏れチェックはどうする? 分析の要素を検討する際、抜け漏れや重複がないかどうかを意識することがとても重要だと感じました。これまで、何気なく分析要素を挙げていたため、知らないうちに抜け落ちたり、同じ内容が重複してしまったりするケースがあったと思います。今後は、ロジックツリーなどの手法を活用し、適切かつ網羅的な分析要素を抽出できるよう努めたいです。 売上向上に本当に効く? また、離職率の改善や売上増加といった課題に対して、今回の学びが有効に活かせると感じています。動画で紹介されていたように、離職の原因分析や売上向上のために何がネックになっているのかを明確にすることで、具体的な対応策を検討する際の手助けになると考えています。

クリティカルシンキング入門

日本語の壁を乗り越える!伝わる文章術

文章の伝達で何を感じた? 自分の書く文章が、誤解を招く表現になっていることや、相手に正確に伝わっていない点があると再認識しました。文章を書く際に、日本語の難しさや主語と述語の関係の重要性を改めて実感しています。 どう書けば誤解は無くなる? 相手に確実に伝えるためには、無理に一つの文にまとめず、必要に応じて文を分けることが大切です。誰が何をするのか、主語を明確にし、文章が論理的に展開されるよう注意を払っています。 指示伝達の改善方法は? さらに、職場でチームメンバーに指示を出す際は、迅速かつ正確な意思伝達が求められます。そのため、余計な複雑な表現を避けて、箇条書きなど具体的な手法を用いることも有効です。

データ・アナリティクス入門

問題解決に挑むロジックの魔法

基本プロセスは何? 今回の学びは、問題解決の基本プロセスを理解する良い機会となりました。特に「何が」「どこで」「なぜ」「どうする」という一連のステップが欠かせないことを改めて認識し、ロジックツリーを用いた「階層別分解」や「変数分解」の手法についても詳しく学びました。また、MECEという考え方は初めて耳にし、図解により抜け・もれ・ダブりの問題が明瞭に整理される様子から、理解が一層深まりました。 分析で気づいた点は? 実際の業務においては、退職増加に関する分析を進める中で、抜け漏れの存在に気付くことができました。限られたデータの中から問題の全体像を捉えるため、今後は抜けている部分に対して階層分析を実施する予定です。

クリティカルシンキング入門

読み手を惹きつける資料作成術

本教材はどう役立つ? パワーポイントの提案資料作成において、本教材の内容が非常に役立つと感じました。例えば、文字の配置や色、グラフの種類を効果的に使用することで、読み手の理解が深まる点は大変魅力的です。 文章の表現は適切? さらに、文章のキーメッセージやリード文、硬軟の表現を使い分けることで、読みやすく、読破率の向上が期待できると実感しました。こうした工夫が施されていない文章は、そもそも読まれにくいという点も印象的です。 口頭説明の工夫は? 特に、口頭での説明を前提とした資料作成では、説明する順番に沿ってグラフを配置することや、重点的に伝えたい箇所についてはフォントの色を強調する手法が効果的だと感じています。

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