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自分 ✕ データ

に関する学び

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データ表現はどう？ 数値だけではバイアスや誤読が起きやすいと改めて感じました。適切な表現方法でデータをビジュアル化することで、データの中身や意味への理解が深まると実感しています。また、幾何平均や加重平均の計算方法を再確認するとともに、有意差95％に関する知識も大きな学びとなりました。 グラフってなぜ大切？ 根拠を示したり相手と共通認識をもつためには、グラフやその他のビジュアル表現が重要です。プレゼンテーションで用いるだけでなく、自分自身がデータ内容をより深く理解するためにも、積極的にビジュアル化を活用していきたいと思います。 営業でどう伝える？ 今後、営業成績や契約管理など、数値管理が重要な業務において、ビジュアル化は全員の共通認識を促す有効な手段となるでしょう。また、営業現場においても、説得力を高めるために、数字とグラフの可視化をうまく活かしたいと考えています。

伝え方はどうする？ 伝えたいことをしっかりと理解することがまず重要です。そのうえで、自分と同様に情報を理解してほしい相手に対して、どのように表現すれば伝わりやすいかを考え、工夫して可視化します。重要なのは、伝えたことではなく、伝わったことが伝えたことと考え、どのように伝えるかを思考することです。 データの視点を変える？ アンケートやデータを目の前にし、それを社内メンバーに共有するとき、一つのデータでも見る角度を変えてみることで、より理解を深めることができるかもしれません。そこで、ひと手間工夫をかけてみようと思います。 提案で納得できる？ 自分でデータを取り扱う場面だけでなく、データを提供してくれる人に対しても、「このような切り口や見せ方ではどうか」と提案やアドバイスを行いたいと思います。これにより、より多くの人が情報を理解し、納得することができればと考えています。

どんな癖に気づいた？ 仕事以外で演習を行うことで、自分の考え方の癖を再認識することができました。また、データ分析においても、様々な可能性から物事を捉えなければ誤った方向に進んでしまう可能性があるため、慎重に進める必要があることを理解しました。今後も常にこの切り口で良いかを確認しながら進めていきたいと思います。 アンケートはどう見える？ 研修の受講アンケートの分析を行う際には、そのデータをそのまま受け止めるのではなく、異なる切り口で見たり、他のデータと組み合わせたりすることで、新たな観点からアンケート結果や傾向を捉えることができると思います。 どの切り口で検討？ データ分析を行う際、まずは考えられる切り口を出し、それらを組み合わせて分析を進めていこうと思います。また、データ分析後も別の切り口がないか、さらに深堀りが必要ではないかを立ち止まって考えていきます。

ファネル分析の新たな視点 最後に学んだファネル／ダブルファネル分析は、とても印象に残りました。感覚的にファネル分析は理解しており、業務で使っていたのですが、購入後の顧客の動きを分析するためにダブルファネル分析が効果的であることが、新たな知識となりました。 卒業生追跡の重要性とは？ 私は大学職員として、在学生の動きを分析することがまず重要ですが、卒業後の卒業生の動きを追いかけることも同様に重要だと感じました。大学の評価を高めるためには、卒業生が社会で自分の大学をどのようにアピールしてくれるかが今後の鍵となるのです。 意見収集体制の構築方法 在学生だけでなく、卒業生の連絡先もストックしておき、大学に対する意見やフィードバックを常に受け取れる関係を築いていきたいと思います。また、大学内だけでなく、外部の意見も蓄積してデータ化する体制を構築する必要があると考えています。

比較はなぜ大切？ 分析において、比較が本質であることを再認識しました。何かと比較することで評価が可能になり、比較しなければ正確な評価は得られないと実感しました。 同条件比較って？ また、評価の際には同一条件、すなわち「Apple to Apple」の比較を意識する重要性も感じました。分析の第一歩は仮説の立案から始まり、その仮説を検証するために、何と何を比較すべきかを明確にする点が印象的でした。 業務分析の極意は？ 日々の業務では、自分自身のデータ分析はもちろん、他のメンバーや関係者が行った分析も、このプログラムで学んだ体系化された論点を用いて見極め、改善点を具体的に指摘できるよう努めたいと思います。 爆撃機から学ぶ？ さらに、学習事例として紹介された爆撃機の事例は、一見とらえにくい対象にどのように着目し、考察を展開するかについて大変興味深く感じました。

講義で何を実感した？ これまでの講義を通じて、分析のフレームワークや思考の順番をしっかりと理解することができました。段階を追って課題を解き明かすことで、最初から一気に取り組むよりも、より複雑な問題に対処できると実感しています。 課題設定はどう進む？ データ分析の業務では、ただ急いで分析を実施するのではなく、まず解決すべき課題を明確にし、仮説を立てながら進めることが大切だと感じます。また、必要に応じてデータを扱う関係者と意見交換しながら検証を進めることで、より確実な結果にたどり着けると思います。 日々の工夫は何？ 今後は、学んだフレームワークや仮説検証の流れを自分の言葉で他者に説明し、日々の業務に取り入れる工夫をしていきたいと考えています。小さな実践を積み重ねることで、自分の思考プロセスが自然に身につき、学びを習慣化できるよう努めていきます。

情報整理の重要性とは？ 情報の分け方に漏れや重複があると、データの理解がぼやけてしまうことがわかりました。情報の分け方を工夫することで、伝えたいことをより明確にすることができます。また、漏れや重複は一度書き出して整理するとわかりやすく感じました。 効率的な分解方法を探る 全体像と把握したいことを明確にしたうえで分解に取り掛かるようにし、その際はいろいろな視点や切り口で考えられるように、まず書き出して整理してみます。分解後のデータを見て、他の視点や切り口がないかさらに深掘りしてみることも重要です。 問題分解の実践法を学ぶには？ 問題分解の実例を知り、一度自分で解いてみることで習得しました。特にプロセス分解は頭で理解していると疎かになりがちなので、ステップごとに分解をして一つひとつ深掘りしてみます。また、書き出して整理する習慣も習得したいと感じました。

ステップを踏んで考える重要性 分析する際には、大きな点だけに焦点を当てず、ステップを踏んで考えることが重要です。ロジックツリーを活用することで、大きな問題を細分化して俯瞰できます。この手法により、自分だけでなく他の人も問題点を理解しやすくなり、様々な角度から物事を捉えられるようになるでしょう。 「なぜ」にとらわれない方法とは？ 「なぜ」に注目しがちですが、大きな問題を細分化して捉えることで、複数の解決策を見つけることが可能です。ビッグデータの中から、どの数字を分析対象にするかを目的から逆算して決定することが必要です。 ビッグデータ分析の始め方 まずは、ビッグデータを理解しましょう。そこから目的を定め、分析すべき数字を選びます。ロジックツリーを利用して異なる方向からのアプローチも試みると、違う視点から全体を見渡し、新たな発見が得られるかもしれません。

目標はどう意味づけ？ 目標設定は、データ分析のみならず、学び全般にとっても非常に重要だと再認識しました。受講前に描いていた理想像よりも、学びを終えた今の自分は実践できることが増え、単なる分析のプロから、ビジネス現場で分析手法を効果的に活用するプロへと成長できたと感じます。 活かし方はどうして？ この学びは、日常のあらゆる業務に活かしていきたいと思います。データ分析の知見が、問題解決や新たな施策の立案に大いに役立つと理解したため、業務全体でその手法を意識していくつもりです。 従来手法は適切？ また、現在の担当業務を見直すことで、従来の方法が本当に適切であったのか、見逃している課題はなかったのかを改めて点検していこうと考えています。その結果を踏まえ、今回の受講で得た実体験の知見を活かし、今後必要となる知識やスキルの習得にも取り組んでいきたいです。

問題点はどう把握？ プロセスや構造に分けて問題点を特定することが、その後の質に大きく影響すると実感しています。まず、問題点を明確に洗い出し、その原因に対して仮説を立てるプロセスが重要です。仮説を検証するために、データをもとに検証を行い、比較という視点を取り入れることで、効率的かつ網羅的な検証が可能になると考えます。 仮説の基礎は何？ 良い仮説を立てるためには、具体的なイメージを描くことが不可欠です。そのためには、まず自分の実際の経験に基づいた知見を持つこと、また他者からの豊富な経験を聞くことが有効です。さらに、異なる部門や業界の意見に触れることで、知見に化学反応が起こり、新たな視点を取り入れることができます。 知見を守る秘訣は？ 結果として、経験の幅と質を高めることで、絶えず学び続けながら自分の知見の鮮度を保つことができると考えています。

なぜ数値に固執する？ 数字を分析する際、自分の仮説を証明しようと特定の数値にこだわってしまい、少しの分析で思考が止まってしまう癖に気づきました。本来、数字は客観的なデータとして取り扱い、そこから見えてくる問題の本質をファクトとして捉え、その後に物事を考えるステップを踏むことが重要だと感じています。 採用で見落とすポイントは？ 採用業務においては、応募数、書類選考、面接通過、内定承諾といった時系列データを元に、過去の数値と比較しながら問題点や成功点を見極める必要があります。しかし、これらの数値だけでは、表面上は問題がなさそうに見える場合でも、実際には採用候補者の属性や自社の面接体制など、より詳細な要素に目を向ける必要があると痛感しました。こうした観点で情報を整理していくことで、よりクリティカルな問題解決に結びつく可能性が高まると考えています。

考え方から視覚化へ進化 Week01からWeek04までの学びを通じて、「考え方」や「文章化」から「視覚化」へと自らの理解が深まってきました。相手に何を伝えたいかを「視覚」的に表現することが重要で、学んだことが線として繋がる感覚を得ています。 最適なグラフ選びの重要性 「視覚化」の過程で、適切なグラフを選択することが大切です。データが時系列の場合は縦の棒グラフ、経緯や変化を伝えたい場合には折れ線グラフが推奨されます。特に、普段の仕事では「帯グラフ」を使う機会が少ないことに気づきました。 読んでもらえる文章を目指して 良い文章には目的性、読者理解、しっかりした内容、読んでもらえる要素が必要です。特に、タイトルやリード文に工夫を凝らすことで、興味を持たせることがポイントです。キャッチーなタイトルとアイキャッチを意識して作成します。