データ・アナリティクス入門

多角的仮説で導く最適解への道

仮説をどう見極める? 私は、思い込みや決め打ちで仮説を立てるのではなく、複数の仮説を比較するためのデータを適切に収集することの重要性を学びました。各種フレームワークを活用することで、分析に説得力を持たせることができると考えています。 ITの課題解決は? また、ITを通じて顧客に提供する際には、不具合の原因調査や課題解決に対して様々な解決法が存在することが分かりました。そのため、フレームワークを用いて複数の仮説を網羅的に整理することで、その場に応じた最適な結論を導き出すことができると感じています。

データ・アナリティクス入門

ロジックで掴む成長のヒント

MECEってどう使うの? MECEの考え方は、必要以上に厳密に適用せず、優先度の高い事項をクリアにするための一助として活用することが大切だと感じました。分析の軸がぶれず、本来の目的に沿って問題点の整理ができる点が魅力です。 ロジックツリーは何? また、ロジックツリーを用いて要素を段階的に分解する流れは、問題解決における鍵となる要素の特定に非常に役立ちました。当初の計画値通りに進まない理由について、よりロジカルに原因を洗い出すことができたため、示唆出しの納得感が一層高まりました。

アカウンティング入門

PL分析が導く成長のヒント

基本的な枠組確認は? PLの基礎的な枠組みを再確認し、ストーリーに沿って読むべきポイントを整理することができました。 利益率の見直しは? 実際の業務に適用する際は、あるべき利益や利益率を把握し、その差異が生じた場合にどこを見直すべきかを学びました。 どの項目が増減? また、海外子会社のPLを昨年と比較して、どの項目が増減したのかを把握し、その理由について自分自身で考える機会となりました。将来的には、望ましい割合について上長と意見を交わす良いきっかけになりました。
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