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確認 ✕ データ

に関する学び

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目的をどう明確化？ 分析の目的を明確にすることの重要性を実感しました。データを活用する相手がどのような目的で情報を求めているのか、コミュニケーションを通して具体的に確認する必要があります。しかし、実際に会話をすると、目的が漠然としていたり、具体的な内容が伝えられないケースが多く見受けられました。そのため、抽象的な要素を具体的な内容として引き出すヒアリング力が非常に重要だと感じています。この過程で、仮説設定や比較対象の選定がより明確になり、全体の分析基準がしっかりと定まると考えます。 営業データは何を示す？ また、営業活動においては、提供するデータがますます重要になっています。特に、自社製品の導入理由を明確に説明することが求められる中、競合他社との比較において自社製品を選ぶ根拠を明確なデータで示すことが必要です。営業と意見を共有しながら、データ活用の目的を具体的に明確化し、客観的な視点を保った説得力のあるデータ提供を行うことで、導入率の向上につなげたいと考えています。

なぜ図やグラフを活用する？ 数値だけで判断するのではなく、図やグラフを用いて分析することで、全体を把握しやすくなることを再確認しました。個々の切り口で分析を行っても、複合的なアプローチをすることで新たな要因が見えてくる可能性があり、その難しさも実感しました。 仮説検証の重要性とは？ ITを利用・提供・提案する企業として、BIツールを使って定型的なグラフでドリルダウンし、詳細に分析することはよくあります。しかし、今回の学習を通じて、定型的な分析にとどまらず、様々な視点で仮説を立てて検証することで、表面には見えない部分を捉える重要性を考えるきっかけになりました。 本質を追求するためには？ 今後も、分析ツールを用いた提案は続くと思われますが、単に目に見える形にするだけでなく、本質的な原因を追求するために、自分自身や顧客が仮説を検証しやすい環境やツールの整備が求められると感じています。そのためには、MECEなどを意識してデータを整理整頓することが重要だと考えています。

計算方法はどう違う？ 他者による分析データでは幾何平均や標準偏差に触れる機会はありましたが、以前は計算式に苦手意識を感じていました。今回、単純平均や加重平均と併せて用いることで、データのばらつきや分布が視覚的に理解しやすいことを実感しました。また、分析結果同士の比較において要素が細分化され、読み解く幅が広がることも理解できました。普段目にするデータの背後には巧妙な仕組みが潜んでいることを再確認し、背景にある意図をより慎重に読み取ろうという意識が芽生えました。 部署ごとの傾向は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みでは、アンケート結果が全社的にポジティブな回答に偏る傾向が見受けられました。しかしながら、ネガティブな回答は特定の部署に偏っている可能性もあります。回答者の部署や性別などの属性に注目することで、異なる視点からの分析が可能になると感じました。こうした多角的な検証を通じ、部署ごとの業務特性やジェンダーバイアスなどの要因が明らかになることが期待されます。

代表値の使い方は？ 代表値の計算方法として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値のアプローチがあることを再確認しました。日常の業務では状況に応じて使い分けているものの、特に幾何平均は実際に計算する経験がなく、大変勉強になりました。また、データのばらつきを捉えるための標準偏差を使った比較も初めて試み、今後の分析に役立てたいと感じました。 分析結果はどう活かす？ 研修成績やサーベイ結果の推移やばらつきを把握し、傾向や特徴を見出すために、今回学んだ代表値の計算方法やビジュアライゼーションが非常に有効だと考えます。まずは、データを確認する前に、点数が上昇している場合と下降している場合の仮説を立て、その上で属性ごとに単純平均を用いて比較を行います。さらに、人事制度などとの関連付けを行う際には、特定の部署の比重を増やす加重平均や、前々回分のデータを反映した幾何平均を導入することで、目的に合った多角的なアプローチを実現し、仮説の検証や次の分析ステップへとつなげていきます。

新たな視点の重要性は？ 一度一見納得のいく答えにたどり着いた後でも、その答えが本当に正しいのかを疑う視点を持つことが重要だと思います。ほかの視点から再度考えることで、これまで気づかなかった事実に気付く可能性が高まります。また、要素を分解する際には、MECEの考え方に基づいてデータを重複なく漏れなく整理することが大切だと感じました。 どうすればリソース確保できる？ また、サーバ保守業務に従事している私にとって、ユーザから届くリクエストの分析は日常的な作業です。一定時間ごとのリクエスト数を見ることで、日中と夜間で訪問者数の違いを把握でき、サーバの応答時間の計測を通じてシステムへの負荷状況を確認することが可能です。リクエストのトレンド分析により、将来的に必要となるサーバ台数の予測が行え、適切なリソース確保につながります。また、応答速度の追跡を通じて、サーバが限界を超えるリスクを事前に察知し、システムダウンを防止するための対応策を講じることができると感じました。

データ分析の重要性再確認 ライブ授業で教わった「データ分析は比較である」ということや、目的に沿った分析が重要だという点は、今までの経験から理解していたつもりでした。しかし、動画で出てきた愛の値段の計算や補強すべき部分の選択などの設問に答えることができなかったため、自分にはまだできていないことが多いと気づかされました。 比較視点をどう持つか？ プロジェクトや業績の実績評価の際に、他の競合や他の例と比較して報告することができたら良いと思いました。「Apple to Apple」の比較対象を探すことは簡単ではありませんが、比較がないよりは評価や分析が深まるはずですので、挑戦したいと考えています。 比較癖をつけるための方法 結果や業績などの数字を見た際に、必ず他と比較する視点を身に付けることが重要です。何と比較して良かったのか、標準はどのくらいなのかを自分で確認するようにし、その比較対象があることでどのような見え方になるのかを考える癖を付けたいと思います。

比較は本当に必要？ 分析に取り組む際、まずは比較が基本であるということを改めて実感しました。今回の学習を通じて、日常的に行っていることでも、再確認する必要があると感じました。 目的をどう捉える？ また、データ分析を行う際には、その目的を明確にすることが不可欠です。何を明らかにしたいのか、どのようなデータを使い、どう加工して分析するのかを事前に整理することで、分析の精度が向上します。 結果をグラフで見せる？ さらに、得られた結果をどのようにグラフで表現するかも非常に重要です。グラフは視覚的に情報を伝える強力なツールであり、分析結果を見やすく、分かりやすくするためには適切なデザインや構成が求められます。 業績をグラフで解説？ 会計データを取り扱う中で、毎月の業績報告においても、的確な分析が会社の問題点や改善点を浮き彫りにすると考えます。分析結果を見やすくグラフ化することで、その内容を具体的かつ説得力のある形で提案できる点が大きなメリットです。

視覚要素の威力は？ リード文とグラフ、データなどを組み合わせることで、情報伝達力が向上することを再確認しました。視覚的な要素を取り入れることで、受け手が内容を誤解しないようにする効果があると感じています。また、資料作成においては、周囲の環境や相手の置かれた状況、立場といった前提条件を明確にすることが重要です。 報告文の改善方法は？ リード文は、社内の業務連絡やチャットで必ず目を通してもらいたい内容として活用されており、幹部向けの予算報告や顧客向けの報告にも有用だと考えています。さらに、これまで文章で行っていた報告内容を、視覚的に分かりやすいグラフやデータに置き換えられないか、検討を進めています。 他者目線を考える？ すぐに活用できる場面は少ないものの、日常的にどのようにすれば情報が視覚的に伝わりやすくなるかという感覚を磨くことが大切です。また、作業報告においても、相手目線で内容がどう映るかを意識し、迅速に対応できるように努めています。

データの見せ方を工夫するには？ データには見せ方があります。見えている数字だけでなく、切り口を変えることで新たな視点が見えてくることもあります。切り口を多く持つことが重要です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識することで、モレやダブリを防ぎ、精度の高い分解を行うことができます。 業務フローの見直し方法とは？ 新たな業務を請け負う際や業務フローを起こす際には、現在のやり方をMECEに当てはめ、モレがないか確認します。また、プレゼン資料を作成する際には、データの見せ方を切り口を変えて分解することで、納得感のある資料を作成することができます。 資料作成のコツを知ってる？ 一度作成した業務フローは3回見直しを行い、モレがないか確認します。その際、時間を変更してみることも有効です。資料を作成する際には、切り口を3つ以上変え、毎回グラフにして見えていないものがないか確認を行います。

比較の意義は何？ 「分析とは比較である」という考え方を実践することができました。その他のデータと比較しながらその意味合いを考察することが、分析の基本であると再認識しました。具体的には、数字による集約、視覚的に捉える方法、そして数式で関連性を見るといった３点について学びました。数字の集約では、平均値のみならず、データの散らばりを示す標準偏差の役割も重要だと理解しました。また、データの中心を考える際には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の指標があることを確認できました。 実務への応用は？ ヒストグラムの作業では、実際に手を動かすことでその理解が深まり、自身の業務において作業プロセスのミスの発生度合いなどを視覚化する際に活用できると感じました。また、気象庁の温度データを用いた演習を通じて、公開情報からデータをダウンロードして利用する方法を再認識しました。今後は、こうしたデータ活用の手法を実務に積極的に取り入れていきたいと思います。

講座で得た発見は？ 今回のアカウンティング講座を受講し、P/LやB/Sの読み解き方を学んだ中で、自社ブランドの強みと弱みを把握し、その強みをいかに伸ばして競争力を高めるかという全体像の重要性を改めて感じました。 資産計算の流れは？ 前回の振り返りでも述べた通り、環境関連部署に所属していることから、カーボンニュートの取り組みに対して設備投資する際、対象資産を減価償却法に基づいて各期ごとに計算し、P/Lに計上する方法について正確な確認を行いたいと考えています。その上で、計算結果をB/Sに反映させ、そこから財務諸表を作成して適切な経営戦略を検討することに意欲を感じました。 戦略投資は適切？ また、過去のデータを含めた自部署のP/LをB/S分析の結果をもとに年間の設備投資計画として立て、その計画を最終的にB/Sに反映させることで、戦略が適切で健全であるか自ら確認できた際に、会社へ報告して実行に移すことを目指したいと思います。

何を考えるべき？ 考えを始める前に、何を考えるべきか、またどんな問い（イシュー）に答えを出すべきかを明確にすることが重要です。問いを具体化し、打ち合わせ中は常にその問いを意識することで、間違った答えや見当違いな答えを避けられます。 進捗はどう把握？ 業務の取り組み状況を把握する際には、進んでいるチームと進んでいないチームを比較する必要がありますが、これは単に取り組み状況を定量的に確認するだけでなく、定性的にも捉えることが求められます。特に、取り組みが進まない理由を探る際には、店舗の大きさ、年齢、入社時期など、さまざまな角度から深く分析することが肝要です。 次年度方針はどう？ 現在、次年度の方針を策定中ですが、この策定には今年度立てた目標に対する達成状況が影響します。目標の再設定や目標達成のための研修、会議の内容など、過不足を様々な角度からデータを分析し、1年後には自身の成長が実感できるような方針を策定したいと考えています。