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分析 ✕ 活用

に関する学び

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自分の考えに疑問は？ 個人の自由な発想は偏りが生じやすいため、自分の考えを批判的に見直すことが大切です。視点を意識的に変え、分析を分解し、MECEの考え方を取り入れることで、客観的に思考する訓練ができます。 なぜ対立が起きる？ たとえば、打合せや会議の場では、目標が同じでも各々の意見に違いが出やすく、その結果対立が生じることがあります。こうした状況では、異なる視点から物事を考え、しっかりと分析するスキルがあれば、適切な方針や解決策の提案が可能になります。 説明はどう伝わる？ また、資料作成やプレゼンテーションの場面でも、クリティカルシンキングを活用することで、客観的かつ正確な説明ができ、聴衆の理解と納得を促すことができます。これにより、議論が一層深まり、より質の高い意見交換が期待されます。 決定に注意する理由は？ さらに、意思決定においても客観性を維持することで、後々のトラブルや余計な説明を避けることができます。まずは自分の意見に疑問を持ち、「なぜ？」と問いかけながら、漏れなく整理されたクリアな資料作成を心がけることが、客観的な思考方法の定着につながります。

P/Lで儲けはどう見える？ P/Lの構成から、企業の儲けの構造がどのように形成されるかを理解できました。事業コンセプトや経営ポリシーがP/L上に表れる点も興味深いと感じました。客回転数や客単価、材料費と売上総利益、販管費など、それぞれの項目にどのように影響があるのかがよく示されています。 講座の魅力は何？ この講座は、アカウンティングの内容ながらマーケティングのような切り口も取り入れており、非常に刺激的でした。 経営分析はどう進む？ 今後、企業の経営分析にこの知識を活用していきたいと考えています。業界内での相対比較に着目し、同じ市場内の自社、パートナー企業、クライアント企業、競合企業といった立場で比較しやすい指標を検討する予定です。また、過去3年から5年の推移を分析することで、変化点やその要因を把握できればと考えています。 比較で差は何？ 具体的には、まず関心のある業界に焦点を当て、代表的な3社のP/Lを比較して各社の儲けの構造の違いを読み取ります。その後、決算報告資料を参照して各社の主張を確認し、さらに関連するメディアの記事を通じて有識者の評価なども調査していく予定です。

イシュー設定の重要性とは？ イシューを設定することの重要さと難しさを実感しました。どのようなシチュエーションでイシューを設定するかによって、答えが大きく変わることを学びました。例えば、売上を上げるためのイシューにおいて、顧客の信頼を失っている時には価格を上げる決断は難しいですが、信頼を得ている時には価格を上げる選択も正しいと考えられます。状況をしっかりと分析し、適切にイシューを設定することが重要だと感じました。 技術の価値はどう測定する？ 私たちの企業において技術の探索を行う際、技術の価値をピラミッドストラクチャーで分解し、その活用法を探ります。さらに、業界動向などの情報を収集し、以前は不採用としたイシューが現在適切であるかを再検討し、業務タスクに反映させます。また、上長に相談し、論理的な考えができているかフィードバックをもらうよう心がけています。 業務の方向性はどう深める？ 日々の業務をピラミッドストラクチャーで分解し、その変化に応じてイシューを見直すことから始めています。上長とこのピラミッドストラクチャーを共有し、議論を通じて業務の方向性を組織全体で深めるよう取り組んでいます。

プロセス分解が鍵となる？ 原因の探求について学びました。特に、問題の原因を探る方法としてプロセス分解が有効であることを知りました。問題の箇所を絞るためには、プロセスを詳しく分析し、仮説を立て、その仮説を検証することが重要です。このプロセスには、文データ分析や仮説の検証などのステップが含まれます。 広告の効果検証とは？ 広告業に携わる私にとって、こうした方法論は日常的に行っていることですが、改めて体系的に学ぶことの意義を感じました。特に、広告の効果検証においてはPDCAサイクルを用い、データ分析を通じて仮説を立て、その仮説を検証するプロセスが連続的に行われます。この週に学んだ内容は、日々の業務におけるステップのヌケモレの確認に活用していきたいと思います。 仮説の重要性を再確認？ データに触れることを日常的に行い、データを一度集めただけで満足せず、常に仮説をブラッシュアップし続けることが必要です。同時に、データを継続的に収集し、これらを繰り返し行うことで課題解決ソリューションに繋げることができます。また、A/Bテストも広告業務で実施しており、学んだ内容を実践に活かしていくつもりです。

分析の目的は何か？ 分析とは、異なる対象を比較する作業です。データには量的なものと質的なものがあり、分析の目的に合わせた適切なデータ収集が求められます。何を明らかにしたいのかを事前に定めた上で、さまざまな方法を用いて分析を進めることが重要です。なお、データ分析は社会の多くの分野で幅広く活用されています。 国家試験の変数を探る？ 学生の国家試験合格の可能性を推定する際には、各変数についてもれなく、かつ重複なく抽出する必要があります。例えば、地域診断の項目に基づいて情報収集を行い、理論モデルに従うと同時に、優先順位を踏まえた効率的なアセスメントが可能になると考えられます。 重みづけはどう考える？ 具体的には、国家試験に合格した学生と不合格の学生を比較する際に、MICEによる変数の再検討が挙げられます。高校卒業時の成績、入学試験の方式や結果、入学から４年生までの全履修科目の評価、粗点、出席状況、提出物の遅滞や未提出、模擬試験の結果の推移、さらには国家試験対策講座の出席状況など、さまざまな要素を盛り込むことが考えられます。しかし、各要素の重みづけについては現状、疑問点が残る状況です。

代表値と分布はどんな意味？ データ分析では、まず代表値と分布の理解が重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の４種類があり、それぞれの特徴を把握する必要があります。一方、分布は標準偏差を用いて表現され、対象に応じた適切な代表値を選ぶことが求められます。 中央値はどう計算する？ そのため、中央値や標準偏差といった指標は数式に基づいて算出されますが、原理原則を理解すればエクセルの数式機能を活用して求めることが可能です。 平均と中央値の違いは何？ この考え方を踏まえて、昨年度に最も支払い額が大きかった顧客のデータを例に、代表値と分布を算出してみます。特別な事情で多額の支払いが発生しているため、単純平均と中央値の数字の違いを確認し、代表値としては中央値のほうが適していると考えられます。 期間内のデータ比較はどう？ さらに、対象となるのは2024年4月から3月までの期間の顧客データです。各顧客に対して毎月の支払額の単純平均と中央値を求め、また支払いの内訳に記載されている各顧客品番ごとの費用についても、同様に毎月の単純平均と中央値を算出して比較していきます。

数字加工はどう進む？ 3週目では、仮説を立てるために数字をどのように加工するかを学びました。数字から意味を見出すには、まずデータを加工し、次にグラフなどでビジュアル化するという手順が重要です。具体的には、データの代表値を用いた加工や、ばらつきを感じた際には標準偏差を活用するなど、データの特性に応じた方法を選択します。これにより、グラフ化された情報から傾向をより把握しやすくなります。 手法の応用は？ また、データ加工の手法が多様であることを理解した上で、毎月集計している売上や顧客層の分析にどの方法が適用できるのかを検討する意欲が湧きました。顧客層に特にばらつきが見られなくても、着目する観点によっては標準偏差を使った加工が有用である可能性があります。そのため、まずは代表値を用いてデータを整理し、グラフにしてみることが考えられます。 売上分析の疑問は？ さらに、毎週抽出している売上データに目を向け、加工を通じて仮説を立てる試みも進めたいと思います。売上が高い日と低い日があるという傾向に注目し、どの代表値を活用するのが最適かを検討しながら、より具体的な仮説を構築したいと考えています。

分析って何を探す？ 分析とは、物事を比較しながら目的意識を明確にし、仮説を立てつつ進めるプロセスです。分析を効果的に進めるためには、「What（何を）」「Where（どこで）」「Why（なぜ）」「How（どのように）」という手順に沿うと良い成果が得られる可能性があります。 フレームをどう活かす？ 特に「Why」の段階では、ケースに応じて既存のフレームワークを活用することで、より深い洞察が得られるでしょう。また、分析結果をグラフなどで見える化することにより、その説得力は一層増します。 障害の本質は何？ 障害分析においては、過去の事例を参考にしながら、現時点では見えていない問題点を抽出することが重要です。これまでは既存の数字を並べるだけで手探りだった部分も、今後は「何を明らかにするか」という目的意識を持って進めたいと考えています。 データ活用はどう？ まずは、障害発生件数の減少を目指すために、どのようなデータが必要かを検討し、過去の事例から現在の課題を洗い出すことから始めます。その上で、得られた情報をもとに自分なりの仮説を立て、分析作業を着実に進めていきたいと思います。

目的と比較の重要性を認識 実務では無意識で実践していましたが、分析においては目的と比較が重要であることを再認識しました。「何を伝えたいのか」によってグラフの作成方法を考える、という視点は今後意識していきたいです。また、分析において要素に分解することは大切ですが、目的が明確でないと細かく分解すること自体が目的化してしまう可能性があるため、注意したいところです。 分析結果を施策にどう活かす？ 弊社サービスの利用率や更新率を高める施策を考える上で、ユーザーデータの分析における学びを活用したいと思います。具体的には、「利用率を高める」ことと「更新率を高める」ことという目的に分けて、ユーザーの利用データや解約時アンケートなどの各種データから必要な項目を抽出し、分析します。 チームとの効果的な議論をどう行う？ 毎週のチームメンバーとのミーティングでは、学んだことをメンバーにアウトプットし、チーム全体の視座を揃えるように努めます。特に、「利用率を高める」「更新率を高める」ためのデータ分析をメンバーと協力して行い、効果的な施策を導き出せるよう、有意義なディスカッションを重ねていきたいです。

構成要素ってどう考える？ 構成要素を考えるという視点が特に印象に残りました。高い売上高の要因を探る際、まず売上を単価と客数に分けて整理し、それぞれを分析することで全体を正確に把握できるという点が学びとして響きました。 利益向上はどう実現？ また、利益向上のためには売上を伸ばすか、コストを下げるかの二つの選択肢があるものの、単純にコストを削減するだけではなく、その結果として売上に悪影響が出ないかを注意深く検証する必要があるという考え方にも納得しました。 実務にどう繋げる？ 直接業務に活かすのは難しい部分もありますが、分析の際に構成要素に分けて考える姿勢や、影響度合いを踏まえた意思決定の重要性は、日常業務においても間接的に活用できる貴重な学びだと感じました。 他業界の意見は？ 今回の設問では、コーヒー豆の単価が下がることによる影響や、なぜ売上が順調であるのかを考えることで、利益向上のために売上を伸ばす方法や、削減すべきコスト、必要な情報について再考する良い機会になりました。また、他業種・他業界の方々がどのような視点を持っているのかを伺ってみたいという期待も浮かびました。

比較と変化は？ 私は、日常の分析活動で「比較」と「変化」の視点が非常に重要であると実感しています。どの分野においても分析は欠かせず、特にメンバーから提出されるレポートを評価し、判断や助言を行う際にこの視点は大きな指針となります。 グラフで何が見える？ そのため、視覚的な要素、特にグラフの活用が不可欠です。グラフはデータの比較や変化を直感的に理解させる力があり、情報を分かりやすく伝えます。また、グラフを用いた分析においては、対象を適切に分解することが重要です。この分解はMECEの原則に基づき、内容を重複なく漏れなく整理することが鉄則です。 分解の方法はどう？ 分解の方法としては、基本的には均等な分割が王道ですが、状況によっては不均等に分けた方がより筋の通った分析ができる場合もあります。この柔軟な発想で分析することが、実践において非常に役立つと感じています。 分析の極意は何？ 以上の理由から、比較と変化の視点を大切にし、視覚的ツールとしてグラフを積極的に用いるとともに、MECEに基づく分解を意識することが、日々の分析やレポート作成において極めて有効であると考えています。

データ分析の新しい切り口は？ データ分析において、単に数字を見るだけでなく、その切り口や追加する要素によって新たに得られる情報が異なることを学びました。データを視覚化することで、適切な切り口を見つける手助けにもなります。そのため、まずは異なる切り口でデータを分けてみることから始めていきたいと思います。 売り上げパターンはどう探る？ 例えば、商品の売り上げを分析する場合には、既存顧客や新規顧客のどの層で売り上げが伸びているのか、また、新色と既存色のどちらが売り上げに寄与しているのかを確認する必要があります。 新商品の需要をどう予測する？ また、新商品の市場性やニーズについても、どの年代や年齢層に需要があるかを分析することが大切です。このためにアンケートを実施し、そのデータを元に市場性を確認していきます。 昨年の売り上げデータの活用法は？ 昨年発売した商品の売り上げについては、月ごとに分析を行っているため、データの分け方をさらに細かく見直し、実践に活かしたいです。新商品だけでなく、既存商品や周辺商品も含めて、相関性を確認することで、より深い洞察が得られると考えています。