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分析 ✕ 学ぶ

に関する学び

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バイアスはどう捉える？ データ分析を学ぶ中で、ただ数値を扱うのではなく、自己のバイアスを取り払い、タスクに合わせてニュートラルな視点に切り替える大切さを実感しました。このような状態で、高い専門性と比較するスキルを活かし、データから具体的な仮説を立証できると理解しています。 セキュリティは大丈夫？ 社内で広くデータ分析を利活用するためには、堅牢なセキュリティ基盤とデータ基盤の構築が不可欠だと感じます。編集機能やデータ閲覧機能を適切に制御しながら、データウェアハウスを運用することで、業務に活かすための取組みが一層進むと考えています。 AI応用はどう進む？ さらに、データアナリティクスを深く理解するために、４月から９月までの期間を通じて学習を進めるとともに、生成AIを取り入れたデータ分析への応用も視野に入れています。データウェアハウスから得られる結果や知見を、プログラムを通じて読み解くスキルの習得が、今後の発展に大いに寄与すると感じています。

グループワークの価値は？ グループワークで、普段の仕事の進め方や新たな学びの方法について話し合う機会があり、その経験を講座終了後も活かすことができたのは大変良いと感じました。 振り返りの意義は？ ライブ講座では、これまでの学びを振り返ることができましたが、再度復習したいという思いも残りました。 どんな分析が役立つ？ また、自分が普段担当していない手法であるファネル分析やA/Bテストについて学ぶことができ、新たな発見となりました。グループワークでは、原因の仮説を立てる際に３C分析を活用し、課題解決のフレームワークをいくつか身につけておくことで、仮説を立てやすくなると実感しました。 フレーム習得は難しい？ 今後は、代表的な課題解決のフレームワークを３つ程度覚え、常に思考の一部として活用できるように努めたいと考えています。最初は難しいかもしれませんが、思考の確認として、予めAIに質問・確認するステップを取り入れることにしています。

思考の行き詰まりは？ 3CやSWOT、バリューチェーン分析といったフレームワークを学ぶ中で、抜け漏れなく物事を考えるための軸は身についてきました。しかし、経験や知識が不足している部分では、思考が行き詰まることもしばしば感じます。自社や組織内の情報は何とかまとめられるものの、顧客や競合、市場など外部に関する情報収集は大きな課題となっています。 戦略はどう磨く？ 組織の戦略、すなわち注力すべき領域を明確にするために、これらのフレームワークを活用したいと考えています。これまで3CやSWOTの手法に触れてきたものの、まだ十分に理解しきれていない実感があります。そのため、知見が足りない部分をどのようにカバーできるかを考えながら学習を進めていきたいと思います。 分析の壁は何？ また、分析において何が難しいのか、そしてその課題をどのようなアイディアで解消できるのかという点について、具体的な議論を通じて考えを深めていきたいと考えています。

ビジュアル化はどう極める？ データ分析において、ビジュアル化は非常に大きな価値を持つと実感しました。正しいビジュアル化を実現するためには、データの加工や適切なグラフの選定が鍵となります。特に、円グラフとヒストグラフのどちらを用いるかで迷うことが多いため、今後は意識を高めて判断していきたいと考えています。 提案資料の魅力は？ 現時点では業務上頻繁に活用する機会はないかもしれませんが、将来的に提案資料を作成する際、ビジュアル化にこだわった資料作成を心がけることで、提案内容の有用性を直感的に伝えることができると感じています。 グラフ加工はどう学ぶ？ また、今回の履修ではヒストグラフや円グラフなど、さまざまなグラフの種類を学び、大量のデータをどのように加工していくかについても学習しました。さらに、ビジュアル化した情報の伝え方についても工夫する必要性を再認識し、どの方向性で判断いただきたいかを明確にすることが重要であると理解しました。

損益計算書の基本的な読み解き方を学ぶ 損益計算書の基本的な読み解き方を学び、これまでの『営業利益・利益率』だけでなく、経常利益や当期純利益なども比較しながら、会社経営全体の状況を理解することができました。 サプライヤ分析で何を理解する？ この知識を活かして、業務上でサプライヤ分析を行いたいと考えています。具体的には、担当するサプライヤのP/L分析を通じて、事業構造をより深く理解していきます。分析においては、売上規模、営業利益、営業外利益・費用、経常利益、当期純利益といった項目ごとに詳細に読み解いていくつもりです。 数字から何を創造する？ さらに、分析力を身につけることで、数字から事業の特徴や課題を創造できるようになりたいと考えています。競業他社や自社、さらにはサプライヤのP/Lを比較分析し、それぞれの特徴を把握することで、研究開発に力を入れているか、営業外費用がかかりすぎているかなどの仮説を立てる習慣をつけていきたいです。

どこに本質があるの？ 大きな会社であっても、解像度を高めて見ることで、素人ながらも分析できるという点に感動しました。提供される価値によって財務諸表が変動するため、各企業の定性的な面を重視することが、会社の成長につながると気付かされました。また、数字に現れない「人的資本」についても、今後一層注目していきたいと考えています。 何をどう伝えるの？ まず一つ目として、「提供価値や動機」と「行動・結果」を見る視点を、コーチングの場で活かしていければと思います。これにより、対象となる方々へより分かりやすく伝えることができ、変化のスピードも早まるのではないかと期待しています。 どの基本を押さえる？ さらに、会計の基本思想をしっかりと身につけ、常に意識していくことで、より深い理解と実践につなげていきたいと考えています。 次は何を学ぶ？ 最後に、皆さんは次にどのようなことを学びたいと考えているのか、ぜひお聞かせいただきたいです。

比較で分析を深めるには？ 「分析は比較」という考え方が非常に印象に残りました。単に分析対象を見るだけでなく、他と比較することでその状態を分かりやすく確認できます。また、比較の際に「目的」や「分析に必要な要素」を考慮することで、ぶれない分析が可能になると学びました。 学生の退学率にどう対策する？ 私は大学で勤務しており、学生データの分析を頻繁に行っています。特に「入学した学生の退学率をどのように防ぐか」という大きな課題が常にあります。この問題を解決するためには、問題を適切に切り分けて、それに対する適切な施策や提案を行う必要があると感じました。 退学率低下の具体策は？ 具体的には、「学生の退学率を低下させる」といった目標が定まっているので、まずはその問題を要素ごとに分けて考えます。例えば、退学率の過去の推移を確認し、変動が大学内部の問題によるものなのか、それとも外部要因によるものなのかを区別することから始めます。

イシュー分析の意味は？ Week 1の学びを振り返る中で、イシューの分析や分かりやすい説明の大切さを再確認することができました。議論を進める際にイシューの共有が重要であるという点を改めて認識でき、良い振り返りとなりました。 部下と意思決定の秘訣は？ プロジェクトの進行において部下と共に意思決定を行う場面も多く、どこにイシューがあるのかを明確にし、必要な分析が実施されているかを意識することが相手の説明の正確さを判断する上で役立つと感じました。自分が説明を行う際も、相手の理解を促すためにどのような工夫ができるかを学ぶことができました。 改善へ向けた次の一歩は？ 今後は、自分が実践した説明や分析について振り返り、Week 1で学んだ観点からうまくいかなかった点を整理して改善を図っていきたいと思います。また、一人だけの視点に偏らないよう、同じ講義を受講している仲間と定期的に意見交換を行い、より良い成果を目指していきます。

学びはどんな感じ？ これまでの学習を通じて、データ分析の基礎から実践的な活用方法まで、一連の流れを体系的に学ぶことができました。単なるデータ処理にとどまらず、どのように課題を設定し、仮説を立て、検証するかという思考プロセスの重要性を改めて実感しました。 重要な点は何？ 学習内容を振り返る中で、自分にとって重要なポイントを再確認することができました。今後は、業務の提案文書作成時に、分析を活用して根拠を明確に示す取り組みを進めたいと考えています。また、日頃から目にするデータがどのように役立つかを意識する習慣を身に付けたいと思います。 次への一歩は？ さらに、知識の定着を図るため、学習を終わらせずに統計検定の取得を目指すとともに、業務での分析においては各種フレームワークを適用し、実践で活かしていきます。具体的には、営業店の業務負荷の要因分析を実施し、仮説を立ててデータに基づく検証を行いたいと考えています。

どう学ぶべき？ セグメンテーション、ターゲティング、さらにターゲティングの評価基準である6Rを学んだことで、これまで感覚的に捉えていた要素を論理的に整理でき、理解が一層深まりました。 どう分析する？ 実際のビジネス現場では、すでにこれらのフレームワークを取り入れている場合が多いと感じますが、新製品の投入や期待した成果が得られていない場面では、改めて基本に立ち返ることで状況を正しく分析できると実感しました。 市場はどんな？ また、外資系IT製品の取り扱いに関する経験を通じて、本国で成功している製品であっても、他国や日本市場で展開する際は市場特性を再検討する必要があると改めて認識しました。市場ごとの違いを正確に把握し、それに合わせた戦略を取ることの重要性を感じました。 次に向かう意欲は？ 今後は、これらの学びを自らの業務に生かし、市場ごとの特性を十分に理解する視点から再評価を進めていきたいと思います。

経営の安定性をどう学ぶ？ BS（貸借対照表）の理解を深めることにより、経営の安定性と持続可能性の確保がいかに重要かを学びました。特に、事業目的に沿った資産への投資と負債管理のバランスは、経営の鍵を握ると実感しました。借入を活用する際には、その利用目的や返済計画を明確に立てることが重要です。過度な負債はキャッシュフローを圧迫し、経営の自由度を下げる一方で、必要な投資を怠ることは競争力の低下につながります。慎重な判断が求められると考えます。 持続的成長へのステップは？ さらに、BSを活用して事業の成長性や財務の健全性を評価することの重要性を再認識しました。資産の流動性や負債の返済スケジュールを見ながら、利益をどのように再投資するかを検討することが、持続的な経営には不可欠と学びました。今後は、BSの分析を通じて、適切な投資判断を下し、リスクを抑えながら成長を促進することを意識して学びを深めていきたいと思います。

比較で見える本質は？ 「データ分析の本質とは何か」という視点から、『比較』の重要性に気付かされました。目的達成のために、どの要素を比較すべきかを考える際、目先のことにとらわれず、本質に目を向ける必要があると実感しました。特にクイズ形式の事例は、この点を分かりやすく示してくれました。 経営とデータ活用は？ また、経営においては経験や勘も重要ですが、成長とリスクテイクのバランスをとるためにはデータ分析が欠かせないと感じています。現状、社内に十分なデータ活用の文化が根付いていないため、まずは意思決定に役立つデータを整備し、データ活用への理解を深める啓発活動に注力したいと思います。 信頼をどう築く？ さらに、データ分析結果の有効性を社内で理解してもらうためには、まず信頼できるデータを整えることが重要です。必要なデータの所在すら不明な状態からのスタートとなるため、地道な取り組みを積み重ねていく覚悟です。