データ・アナリティクス入門

仮説実践!即断で未来を掴む

効果測定は本当に? A/Bテストの実施により、短期間で効果測定が可能であることを実感しました。一方、単にデータ収集に時間をかけるだけでは、必ずしも問題解決には結びつかないということが分かりました。 分析時間は適切? 業務を進める際、初めはデータ分析から始めることが多い中、分析に時間をかけすぎる傾向があると感じています。一定量のデータが得られた段階で、迅速に仮説を設定し、追加の分析が必要かどうかを判断するか、実行フェーズに移行するかを見極めることが重要だと学びました。 行動開始のタイミングは? このコースを通じて、仮説に基づき行動に移すタイミングの大切さを再認識しました。今後は、データ分析に没頭しすぎず、適宜ストップしながら、仮説思考を軸にした実践的なアプローチを心がけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

軸を変えるデータの魔法

計算法はどう選ぶ? 単純平均は日常的に使っていたものの、加重平均や幾何平均、標準偏差といった手法についてはあまり馴染みがなく、データに合わせた適切な方法で数値を捉えることの重要性を改めて認識しました。何を明らかにしたいのかという目的を明確にし、その目的に合った手段を選ぶことが大切だと感じました。 グラフで現状を把握? また、平均値にばかり注目していた自分に気づき、縦軸と横軸に異なる値を設定して分布のばらつきを視覚的に捉えることで、新たな発見が得られる可能性を感じました。リード獲得チャネルごとの成約率や成約までの期間を、見やすいグラフで表現することで現状の把握に役立てたいと思いました。

クリティカルシンキング入門

MECE思考で拓く数値の新視点

数字データ整理は? 数字データを分解し、表やグラフなどで見やすく整理すると、情報の捉え方が変わり、違った視点から理解できることに気づきました。情報を整える際は、もれなくダブりなく整理するためにMECEを意識し、層別、変数、プロセスといった切り口で分類することが大切だと実感しています。 事業所データの見方は? また、仕事で各事業所ごとのデータを扱うにあたり、階層別、用途別、期間別といった観点からMECEに基づいて分類することが、傾向の管理や分析に役立っています。数字データを表にまとめ、グラフ化することで、より見やすく、伝えやすい形に加工する工夫が重要だと感じました。

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