データ・アナリティクス入門

データを活かす!視覚化テクニック入門

データはどう活かす? データは単にビジュアル化すれば良いわけではなく、用途に応じて適切に使わなければなりません。また、単にグラフに表現された情報だけでなく、その背後や空白の部分からも情報を見つけ出すことができます。さらに、TPOに合わせて代表値の取り方や計算方法が変わりますが、その結果だけで仮説を導き出すことはできません。 難業務の可視化方法は? 現状、私が携わっている業務ではデータを利用したり、数値化・グラフ化する機会があまりないため、自分の業務に適用するのが非常に難しいと感じています。反対に、数値化やグラフ化が難しい業務をどのように工夫して視覚的に示すことができるのか、そうした方法について学びたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

全体を俯瞰!課題解決のヒント

課題洗い出しはどう? プログラムの課題に対応するため、まず各課題を柱として設定し、対応策を洗い出します。その際、最終的に改善点にたどり着くよう、課題を段階的に広げながらまとめます。作業が完了した後は、全体を俯瞰して漏れがないかを確認することが大切です。 上司への説明ポイントは? 上司へ説明する際は、まず主語と述語の関係を十分に確認し、一度文章化してから自分自身で見直します。また、業務上の問題点や改善点の分析時には、全体の状況を俯瞰し、的確なイシューを見極めた上でツリー形式に整理して書き出すことが求められます。その分析結果については、主語と述語に明確に注意しながら、400字程度の文書にまとめるよう努めています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

気づきを引き出す3ステップ

原因はどこにある? モチベーションが低い人の原因を見極める際、マズローの5段階欲求やハーズバーグの動機づけ・衛生要因のフレームワークが有効です。これらの理論を用いることで、どのレベルに問題があるのかを具体的に整理できます。 面談で何が見つかる? 個別面談では、フィードバックの質問を3ステップで行うと効果的です。まず、実際に起こった出来事や状況を確認し、次に自分自身の考えや行動について振り返ります。そして、そこから得た気づきや教訓をもとに、今後の対応策について決める場とします。事前にこれらのフレームワークを活用して職員の要因を分析することで、面談時の目標設定や振り返りがより具体的かつ実践的なものとなります。

戦略思考入門

目標に一直線!余計を捨てる技

不要を捨てる理由は? 変化する状況の中で最大の効果を得るためには、時には不要なものを捨てる選択が必要であると学びました。しかし、その実行にあたっては、目的を見失わないことや明確な判断基準を持つことが不可欠であり、常にその視点で業務を進めることが大切だと感じました。 どう判断すべき? また、計画を進める中で期待した結果が出ない場合、いつの間にか手段が目的に変わってしまっていることが、自分自身だけでなく周囲にも見受けられます。これを防ぐためには、人、物、金、時間といった各要素における判断基準を常に意識し、最適な答えを導き出すよう努めることが重要だと思います。

戦略思考入門

断捨離で生み出す業務効率革命

捨てる判断はどう見る? 捨てる選択は、ただ単にマイナスなことではなく、成果を上げるために必要な判断であると理解できました。限られたリソースを有効活用するためには、捨てるという選択をする前に基準を設け、データなどを用いて実行することが重要だと学びました。 断捨離の効果は現実? 自分自身の業務においても、限られたリソースを最大限に活かすために断捨離を進めています。実践した内容は部下にも伝え、施策目標に向けてリソースを効果的に活用していく方針です。また、断捨離によって削減できた時間を数値化することで、捨てる選択の重要性をより明確に実感できると感じています。

アカウンティング入門

数字の裏に秘めた企業の想い

会計の多様な意図は? アカウンティングは単なる財務諸表の読み取りではなく、各企業がどのような目標を持ち、大切にしているかによって、同じ業種でも中身が大きく異なることを学びました。 部門理解は利益にどう響く? また、自分の会社だけでなく、事業部ごとに理解を深めることが重要であると感じています。そうすることで、各業務がどれほど利益に貢献しているかがより明確になるでしょう。現在は業務を効率的に進めることに努めていますが、これからは利益を生み出すことにこだわった仕事の進め方にシフトしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

平均値だけじゃ見えない本質

平均だけで判断? これまで会社内のデータが平均値で提示されることが多く、自分でも平均値だけで判断していた点を反省しました。平均値に加え標準偏差も確認することで、より正確な分析が可能になると考えています。 群ごとに違いは? 市場データを分析する際は、まずヒストグラムを用いてデータのばらつきを把握し、いくつかの群に分けることにしました。各群の標準偏差も確認し、群間での差が出ないよう注意しています。また、各群の平均値や中央値を算出することで、従来の分析との違いを明確にしていくつもりです。

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