データ・アナリティクス入門

振り返りが照らす学びの道

目的と手段の違いは? 分析に取り組む際、まず「要素の分類化」や「比較」という視点を確認しました。分析はあくまで手段であり、目的ではないという点が印象に残ります。これにより、仮説を元に進める中で、途中から「差分探し」が目的化してしまわないよう注意する必要性を感じました。 レポート設定の意義は? また、定期的な分析レポートを実施する際には、改めてその目的を明確に設定することが大切だと再認識しました。業務の中で、分析自体が目的とならず、真に必要な意味を見出すために、常に差分に敏感になり、その差分がどのような意味を持つのかを意識する習慣を身につけることが求められます。 PDCAはどう実践する? さらに、すべての分析には仮説を立て、得られた結果に基づいて施策のPDCAサイクルを実行することが基本です。報告時には、ただ結果を示すだけでなく、分析の目的や背景を相手に伝える工夫が必要です。分析を終えた後は、やりっぱなしにせず、必ず振り返りの時間を設け、次のアクションにつなげることが今後の改善に寄与するでしょう。

データ・アナリティクス入門

効率的な資料作成で業務改善!

分析を効果的にする方法は? 分析の本質は比較にあります。具体的な要素を整理し、比較対象や基準を設けて、きちんと比較することが重要です。また、条件がそろっていない場合には想像力を働かせて補完することも必要です。 資料作成の時間短縮には? 目的を理解して分析を行うことが大切です。販売計画の部署にいる後輩たちに対して、分析の基本を踏まえたアドバイスをします。例えば、資料にグラフをたくさん載せて資料作成に時間がかかると嘆いている後輩の資料をチェックし、本来の目的は何か、仮説は何かを一つ一つ確認していくことです。 カイゼンプロジェクトの課題解決策 現在進行中のカイゼンプロジェクトでは、「資料作成に時間がかかりすぎている」「この資料作成は本当に必要か」といった課題があります。これらの問題を解決する方法の一つとして、目的をしっかり確認し、仮説を明確にしてから資料を作成するというアプローチを取り入れることが有効です。目的を明確にした上で、仮説を立て、必要な資料を作成する重要性を後輩たちに伝えることが必要です。

データ・アナリティクス入門

データで広がる学びの可能性

仮説はどう広がる? フレームワークの視点を活用することで、仮説の幅を広げることができます。既存のデータを活用する方法と、新たにアンケートなどでデータを収集する方法の二つがあります。まずは自社や公表されているデータから問題を絞り込み、次に知りたいことを軸に必要なデータを集める流れが重要です。 急変時に何を検証? あるデータが急に増減した場合、時間をかける前にまず仮説を立て、その仮説を裏付けるためにどのデータが必要かを検討しながら分析を開始することが求められます。ひとつのデータに固執せず、同時期の他のデータも合わせて確認することで、多角的な視点が得られるでしょう。 データ整理はどう進む? 業界では多くの公表データが存在しますが、それぞれのデータに何が含まれているのかを把握できていないケースがしばしばあります。まずは各データの整理を行い、その上で社内に共有し、他部署とも同じ視点で把握するよう努めます。直感や経験に頼るだけでなく、データで検証するという姿勢を社内に広めていくことが大切です。

クリティカルシンキング入門

分解で発見!学びのチャレンジ

分解の意義は? 「分けていく」ことは、理解を深めるための重要な手段です。たとえば、数字を活用する際には、まず全体を定義し、目的に沿った切り口で分解することが求められます。このプロセスは、結果がすぐに見えてこなくても、どこに傾向があるかを把握する手助けとなります。 迷いはどう克服? 分解する作業に迷いが生じた場合も、早急に結論へたどり着くために、思い切って分解を実施してみることが大切です。時間をかけて検討するより、まずは行動してみることで、意外な発見に繋がることもあります。 課題の本質は? 顧客実績のデータ分析においては、これまで曖昧な課題から無理やり示唆を引き出してしまうことがありました。そのため、問題提起の初めに目的を明確にし、「問題箇所」の特定、「原因究明」、そして「解決策」の各ステップを順序立てて検討する姿勢が必要です。 相談で解決する? また、業務に関しては、同僚や部下との相談を積極的に行い、情報の整理や意見交換を通じて、より良い解決策につなげることが望まれます。

マーケティング入門

顧客視点だけじゃない学び

政治や経済が影響? マーケティングにおいて、売る側・買う側の視点だけにとらわれがちな現状を改めて感じました。これまでセグメント、サブグメント、ペルソナなど、顧客目線を中心に分析してきましたが、実は世の中の情勢や政治、社会経済の動向が大きく影響していることを忘れてはならないと実感しました。大きなターゲット層を考える際、その背景にある原因をしっかりと見極めることで、新たなマーケティングの視点を得られる可能性があると考えています。 知識不足をどう解消? また、自分の知識不足を痛感しているため、まずは体系的な学習を続けることが必要だと感じています。業務に関すること、例えば仕事やSNSマーケティング、商品開発などについて、毎日30分から1時間程度、マーケティングの視点で深く考える習慣を徹底して取り入れるつもりです。マーケティングは一人の視点だけでは限界があるため、他者の視点や多角的な考え方が非常に貴重なヒントになると再認識しました。そのため、さまざまな場所や人との交流を意識的に行うよう努めています。

クリティカルシンキング入門

仮説検証で視野を広げる思考法

切り口で見える? 複数のデータから一つの仮説を立てる際、切り口を変えると見え方が異なることがあります。これは、文章や言葉だけでなく、数字を分析する際にも思考が偏ることがあり得ると感じさせられました。今見えている情報に基づいて判断することに疑問を持つきっかけとなったと思います。 分析で何が見える? 事務リスク発生の原因分析においては、数値を扱う際の前処理やカテゴライズの過程で切り口を変えることが有効だと感じました。残業時間の増加や処理目標未達成の原因を分析する際にも、同様の手法で切り口を変えてカテゴライズすることで、見過ごされている問題を発見できる可能性があると思いました。 区切ると何が見える? 原因分析時のカテゴライズでは、単にキリのいい数字で区切るのではなく、仮説を立てた上で細かく区切ることが重要です。また、一度作業を終えたらそれで結論とせず、他に考えられる要素がないか一度立ち止まることも大切です。全体の定義を明確にし、漏れや重複がないように意識して区切ることを心がけるべきです。

クリティカルシンキング入門

データ分析の偏りをどう排除するか考えた末に

思考の偏りをどう減らす? 普段から思考が偏らないように意識しているものの、自分のアウトプットには偏りが多いことに気づきました。その偏りを減らすために、複数人でのディスカッションは有用だと思いますが、一人の時でもそれを実践できるように努力を重ねていきたいです。 クリティカルシンキングの実践法は? 私は仕事の中で顧客のデータを扱うことが多く、そのデータを分析してインサイトを導出する際に思考の偏りが現れることがあります。ディスカッションを通じてその偏りをある程度排除できますが、会議の時間をより効率的に使うためにも、個人レベルでクリティカルシンキングを実践し、思考の偏りを排除することが重要だと感じました。 日常で能力を活用するには? 私は仕事の中での能力活用を目指しているため、普段の生活の中からクリティカルシンキングの練習をしたいと考えています。ニュースを見たりネット記事を読んだりする際に、一度取り入れた情報を反芻し、より幅広い視点で考え直すことで、それが達成できると思います。

クリティカルシンキング入門

相手に伝わる思考整理の術

結論から伝える理由は? 今週の学習を通じて得た最も印象深い教訓は、「相手に伝える際は結論から述べること」と「その根拠となる理由を柱として分類し、相手に合わせて具体的に提示すること」です。これまでを振り返ると、私は思いついたことを整理せずにバラバラと伝えていたことが多かったと感じました。 マーケ戦略はどう組み立て? 新規事業のマーケティング戦略を考える際、市場分析や顧客の課題を整理して結論を導くために、まず結論を述べ、その根拠となる理由を明確にすることに努めたいと思います。そして、さらにこれらの具体例を分解し、自分自身の考えも整理しながら、相手に伝わるように組み立てて話すことを徹底します。 アイデア整理のコツは? まずは、思いついたことを羅列してみることから始めます。具体的な内容が多い場合は、分類しまとめていくプロセスを大切にしたいです。全体像を俯瞰して見るために柱を組み立てることにも注力し、時間がかかっても頭の使い方に慣れるよう意識を高めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

検証が導く次の一手

結果の背景は何? PDCAサイクルにおける「C(Check)」の重要性を改めて実感しました。業務では、A/Bテストの結果が出るとすぐに「採用」と「不採用」の判断に偏りがちですが、なぜその結果になったのかという背景や要因の検証が不足していると、本質的な成果や再現性のある改善につながりません。 結果だけで大丈夫? 自身の業務においても、施策実施後に結果だけを見て結論を出す傾向がありました。しかし、今後は仮説とのずれや背景要因を丁寧に分析し、再現性のある改善策を立てる必要性を感じています。 検証で進化できる? そこで、施策の実施後は必ず検証の時間を確保し、PDCAサイクルの「C(チェック)」を強化することを行動計画に盛り込みます。具体的には、仮説と結果の差異を可視化し、原因分析のためのデータを事前に収集・整理する仕組みを整え、定期的な振り返りの場で結果の背景を多角的に検証します。これにより、直感や思いつきに頼らず、根拠ある意思決定を進めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

学びを動かす日常の工夫

A/Bテストの意義は? A/Bテストの存在を知ることができ、業界ではそのような視点があまりなかったと感じました。また、week5はこれまでの中で一番難しく感じました。グループワークでAIの活用を聞いていたので、実際に少し取り入れてみました。動画で指摘されていたように、日常生活の中でこうした思考や手法を実践することが、身につけるために重要だと痛感しました。 転職と時間管理は? プライベートでは、転職の検討や残業削減の工夫、高額な商品の購入を見据えた時間の使い方について考えています。例えば、まずはどの仕事にどれくらいの時間がかかっているかを計測することから始める予定です。 研修と目標達成は? 一方、業務面では、研修担当として対応できる研修の分類や不足している部分を調査し、人材育成モデルとの紐づけを行いながら、研修内容の過不足を確認しています。また、年間計画の検討や売上目標達成に向けた具体的な行動計画の作成、社内合宿のアンケート結果の分析にも取り組んでいます。

クリティカルシンキング入門

論理で拓く成長の道

なぜ系統分解する? 問題解決にあたっては、主観的な判断を極力排除し、各要素を系統的に分解する手法が重要であると学びました。MECEの考え方を参考に、まずはトレーニングを重ねながら、必要な要素を網羅的に整理する力を身につけたいと考えています。 どの角度で検証する? また、IT分野でのシステム設計や事後分析においては、目的や問題点を明確にし、多角的に分析する姿勢が求められると感じました。どの角度から、どのレベルまで検討するかを意識することで、より高い品質のアウトプットを実現できると実感しています。さらに、クリティカルシンキングの向上には継続的なトレーニングが不可欠であり、ビジネスシーンにおいても振り返りの時間を大切にすべきだと思いました。 自己評価はどう? 今後は、本コースで学んだ思考方法を活かし、過去の問題分析を振り返る中で、自分のアプローチが主観的になっていないか、また適切なレベルまで検証できたかを再評価し、次回以降のタスクに役立てていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

小さな問い、大きな発見

問題はどう浮かび上がる? 要素を分解して検討することで、解決すべき問題を明確にすることが可能です。データを提示する際にも、意図を持って伝えなければ単なる数字の羅列に過ぎず、その意味は薄れてしまいます。また、問題解決の方向性を定める際は、ただアイデアを出すのではなく、まず適切な問いを立てることが重要です。問いの立て方次第で、最終的な成功確度が大きく変わるため、時間と労力を問いの検討に注ぐべきだと感じます。 現場でどう対策する? 具体的な業務の現場では、所属する広告グループでの広告施策の検討において、この考え方が非常に役立ちました。たとえば、ブランドの健康状態について、どのような問題や課題が存在するのかを細かく分析し、その上で広告という刺激がどのような対策となり得るかを論理的に整理することが求められます。ブランドの課題や背景を正確に把握し、対策の方向性や具体的な手段を順序立てて考えることで、実施する施策が本当に課題解決に寄与するかどうかを見極めることができるのです。

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