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確認 ✕ データ

に関する学び

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仮説は何のために？ 仮説を立てることで、問題意識が芽生え、物事に対する検証マインドが育まれます。時間軸によって仮説の内容は変化しますが、頻繁に検討することで説得力が増し、スピードや行動の精度が向上します。そのため、仮説を立てた上で実際に行動していくことが重要です。 なぜ結果に違いが？ 経理業務は過去のデータを整理する作業ですが、整理後の結果を見て、なぜこのような結果になったのかを考える際に仮説を活用できます。仮説を立てることで、結果が正しい理由があるのか、それとも処理に誤りがあったのかを、まずは検証することが可能です。 何が原因と判断？ 具体的には、予算との比較や前年度との比較を行うことで、突出した変化を確認します。もし大きな変化が見られない場合は問題がなかったと判断できますが、何かしらの極端な変動があった場合には、その原因を仮説に基づいて検証することで、より正確な分析が行えるようになります。

実務分析の感想は？ 今回の演習では、多くのデータや豊富な情報を基に、実務に即した分析を体験できました。仮説を立てる重要性を実感し、検証の目的を明確にすることの大切さを再確認しました。一方で、考えやすい仮説もあれば、内容によっては仮説の設定に苦慮する面もありました。今後は経験を積み、自然に仮説を立てられるようになることを目指したいと思います。 比較で何が見える？ また、最初の講義で学んだ「分析は比較である」という考え方を再認識しました。検証項目をしっかりと揃えることが、正確な判断に繋がると感じました。自分の業務では自らデータを取得する機会が少ないため、実際に活かせるシーンは限られるかもしれませんが、常に比較項目を揃える意識を持って仕事に取り組みたいと考えています。今回の内容は情報量が多く、フレームワークの理解が十分とは言えなかったため、書籍の読解や講義の再視聴などで定着を図り、理解を深めたいと思います。

数値グラフは何を示す？ 課題の解決策を検討するにあたり、まずは数値データを取り出しグラフ化することで、特徴や傾向を明確にする手法に取り組みました。このプロセスは、どんな場面でも活用できる有効な方法であり、何が問題なのかを整理し、具体的な分析に結びつける役割を果たすと感じています。 数字加工って何が違う？ また、仕事においても、ただ発生事象の数字を眺めるのではなく、グラフ化や数字の変換を行うことで、より理解しやすい形に変えることの重要性を再確認しました。これまで、過去の実績に頼って漠然と解決策を導いていた部分があったため、即座に構造化して本質を捉えることが、具体的な根拠に基づいた回答につながると実感しました。 手書きメモは有効？ 今後は、日常業務で発生する事象についても、手書きの簡単なメモを用いて構造を整理し、同僚との会話を通じて自分の理解と重要ポイントが合致しているかを確認していこうと思います。

データ分析はどう始める？ 分析は、比較から始まります。問題の定義やデータ分析の目的を明確にし、データの切り口や分析方法、データの効果的な見せ方、さらには仮説を立てる際に有効なビジネスフレームワークを学びました。 手続きの問題はどう捉える？ 手続きのデジタル化率を向上させるためのプロモーション施策を考えることを目指し、どこに問題があるのか、どのように解決するのかを段階的に考えていきます。特に、どの手続きでデジタル化の進行が遅れているのかを把握し、その手続きを行った人のデータを深掘りします。 分析で何が分かる？ 具体的なステップとしては、最初に手続きが紙ベースかデジタルかを確認し、次に属性データや過去にデジタル手続きを利用した履歴で分類します。それらのデータを用いて、なぜその手続きが利用されたのか、またはなぜ利用されなかったのかを分析することで、より深い理解や示唆を得ることができるでしょう。

最適な分解の方法は？ 分解の切り口によって異なる視点が得られることを実感しました。MECEには主に3つの種類があり、無駄と重複を避けるためにはいきなり細かく分けずに進めることが有効であると学びました。階層別、変数分解、プロセス分解を試し、それぞれの分析の対象に合わせた適切な方法を選ぶことが重要です。 医薬品の使われ方は？ 自社が取り扱う医薬品の使用傾向を把握する際にも応用できると感じました。患者層の理解に加えて、別の薬剤を選択する医師の傾向も調査すると、効果的な対策が立てやすくなるのではないかと思います。 データ検証はどうする？ また、毎週の社内ミーティングでは、それまで試したことのない切り口でデータを分析してみます。これまでのデータも同じ切り口で分析可能かを検討し、社内メンバーと重複なく実行できているか確認します。得られた結果から仮説を立て、それに基づいた活動を行い、次週に検証していきます。

分析ってどう理解？ 分析とは、ものごとを分け、比べることだと改めて理解しました。具体的かつ明確に整理することで、より良い意思決定に役立てる手法であるという基本的な定義を再確認できたと感じています。分析を進める上では、目的設定と仮説設定がいかに重要かという点が特に印象に残りました。 目的設定は何が必要？ まずは、分析の目的を明確にして、どの意思決定に結びつけたいのかを整理することが大切だと考えています。その上で、目的に合わせた仮説を立て、膨大なデータの中から役立つ情報を見極める方法を実践していきたいと思います。 振り返りの進め方は？ また、自身の業務を振り返り、データを活用して改善したい点を整理し、どのようなデータを収集しているのかを把握することから取り組みたいと考えています。一つのテーマに絞り、目的設定、仮説設定、そして分析の順で自分なりに実践を進めることで、より良い結果を得たいと思います。

各平均の意味は？ 今回の学習では、平均の種類について再確認できた点が非常に印象的でした。単純平均だけではなく、幾何平均や加重平均といった、数字の根拠となるデータや分布の理解が求められる手法について、より深く考える機会となりました。 成長率の計り方は？ また、期間全体の成長率を表現する方法が実践可能であることを知り、これまで感じていた疑問が解消されました。具体的には、自身の業務において商品のサイズ構成比や部署の成長率を算出する際、全体の加重平均や過去数年の傾向を示すための幾何平均が有用であると感じました。 実践スキルの磨き方は？ とはいえ、数式自体は難しく感じたため、今後はエクセルを使用した計算方法など、より実践的なアウトプットスキルを磨く必要があると思っています。プレゼンテーションや説明の際に、根拠となる平均値を具体的なグラフなどで示せるよう、引き続き学びを深めていきたいと考えています。

生存者バイアスのリスクとは？ 「生存者バイアス」は、分析を主とする仕事に携わる人でも陥りやすい問題であると実感しました。データの扱い方だけでなく、分析対象の選び方についてもバイアスにとらわれず、ニュートラルに進めることが、自分の課題だと気付くことができました。 目的を明確にする重要性 BPOとして業務に携わっていると、データの使用目的が特に重要である場面が増えると感じています。以前の「マーケティング」という大義のもとでは、目的から外れることは少なかったのですが、目的を明確にすることが、業務全体でますます重要となりそうです。 データの純粋な観察方法 今回の講義を通して、データを純粋に観察する習慣を付け、仮説を立てることを重視し、比較対象が正しいかの確認を怠らないようにしたいと考えています。業務でバイアスの怖さを感じているため、事前の確認によって、バイアスの回避を心掛けたいと思います。

ABテストの意義は？ ABテストを通じて、単にAかBを選ぶのではなく、前提条件を統一した上で比較・検証することが次の施策につながると感じました。問題のある箇所については、プロセスごとに分解し整理することが大切だと改めて認識しました。 数字で何が分かる？ また、具体的な数字を取得することで、試行した打ち手がどのような効果をもたらすかを明確にしたいと思います。サイトに限らず、アンケートなどを活用して課題を抽出し、想定される項目のほかに自由記述も設けることで、定量データとして予想外の回答が得られるかどうかを確認できる工夫が必要です。 FAQ改善の狙いは？ 業務面では、FAQサイトの問題箇所を特定し、改善案に基づいた比較テストを実施することが重要です。過去のPV数などのデータを把握し、変更後の数値の変化を確認することで、PDCAサイクルを効果的に回していきたいと考えています。

記述統計量はどう見る？ 平均値だけでなく、中央値、標準偏差など他の記述統計量を抽出することで、データのばらつきまで確認できる方法を学びました。この手法は、問題解決の際に誤った仮説を課題と認識しないための一助となります。 現状指標の見直しは？ 現在の職場では、平均値、最大値、最小値のみが共有される指標となっているため、今後はQ1で述べた内容も加えて集計を行いたいと考えています。数値だけでは状況が把握しにくいこともあるため、ヒストグラムや散布図などのグラフを活用し、視覚的に理解しやすい資料作成を目指します。 実績可視化をどう進める？ また、FY24の実績値集計においては、ヒストグラムや散布図を用いて数値を分かりやすく可視化する計画です。具体的な項目としては、電話数と業務歴、トスアップ数と金額、トスアップ数と受注額、さらにはトスアップ数と年度内受注率の関係性を検証していく予定です。

A/Bテストの条件は？ A/Bテストを行う際には、条件を揃えることや分析対象を明確にすること、そして仮説に基づいた比較検証のポイントを絞ることの重要性を確認できました。また、課題解決に向けた顧客心理に着目したテキストや、ユーザーが行動しやすい要素が重要であると実感しました。 ファネル分析の重要性は？ 日々のウェブマーケティング業務において、今回の課題事例から多方面で役立つ考え方を学ぶことができました。特にファネル分析は不可欠であり、全体のマーケティング戦略を踏まえた上で確実に設定し、日々の分析に活用していきたいと感じています。 新たな仮説はどう導く？ 今後は、売り上げ向上を目指すサイト改善や広告のA/Bテストにこれらの知見を活かしていくとともに、単一のデータに頼るのではなく、関連する複数のデータを俯瞰的に捉え、そこから新たな仮説を導き出す取り組みを深めていきたいと思います。

効果的な視覚情報の秘訣は？ 情報を伝える上で、視覚的な情報の作り方が非常に重要であると改めて感じました。伝え方は環境や状況によって異なるため、目的に応じた最適な見せ方を選べるよう、視覚情報の表現方法の幅を広げる必要があります。 自分の視点で見る資料は？ 普段目にする資料は、「自分ならどのように作るか」という視点で観察するよう心がけています。また、文章作成時には、アイキャッチの活用、文章の硬軟のバランス、そして読みやすい体裁の3点を常に意識し、読み手の立場に立って内容を確認する習慣を続けています。 プレゼン成功の秘策は？ さらに、8月22日に他部署の行動変化を促すためのプレゼンテーションを実施する予定です。資料全体の構成や使用するデータの選定において、目的と対象に合わせた最適な見せ方を意識し、作成内容が理解促進に効果的かどうかを事前に第三者の意見を取り入れて確認する予定です。