データ・アナリティクス入門

数値と成長が紡ぐ学びの物語

代表値の使い分けは? 今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。 数値の視覚化は? 業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。 成長率評価はどう? 一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

マーケティング入門

6Rで読み解く戦略の新発見

6R指標で何が分かる? ターゲティングを行う際、指標となる6R(市場規模、顧客の優先順位、成長性、到達可能性、競合状況、反応の測定可能性)を具体的に言語化することで、その重要性を再確認できました。また、ポジショニングを考える際には、顧客のパーセプションマップとの違いに注意する必要がある点が新たな発見となりました。 戦略再検討はどうすべき? 特に、6Rの中でも競合状況、到達可能性、反応の測定可能性に対する意識が低いと感じました。そのため、今後は自社の戦略を見直し、子育て政策の広報における訴求ポイントの設定や、政策そのものの在り方を再検討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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