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受講生学びのアーカイブ

〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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活用 ✕ 比較
に関する学び

全499件の振り返りを公開中

活用

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比較

データ・アナリティクス入門

実践と数字で磨く学びの軌跡

テスト条件はどう？ ABテストの留意点として、テスト期間は同一にし、その他の要素は変更しないことが重要だと強調されています。これは、結果の信頼性と比較可能性を担保するために欠かせないポイントです。数字の根拠は？また、総合演習課題では、根拠としてどの数字を用いるのが最も説得力があるかを考える点が印象的でした。さらに、課題に対しては複数の仮説を網羅的に立て、実際の検証を重ねていくことで、真の課題に迫るアプローチが求められます。最適解はどう選ぶ？加えて、サービス企画においては迅速かつ効率的に最善策を選び出すことが重要であり、開発者との連携の中で必要な局面にABテストを活用することで、より効果的なサービスリリースにつながると感じました。

30代女性情報サービススペシャリスト

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アカウンティング入門

資産の違いが照らす企業の未来

企業資産構成はどうなってる？今回の学習を通じて、業種によって貸借対照表の構成が大きく異なることが理解できました。特に、鉄道業のように固定資産が多い企業と、IT企業のように無形資産や投資有価証券が主な資産となっている企業を比較したことで、企業の資産構成に明確な違いがある点に気づかされました。投資戦略はどんな風？さらに、これらの違いから、企業がどの分野に投資し、今後どの領域に注力していくのかを読み取ることができる点に非常に興味を持ちました。投資先や事業構造を理解する上で、貸借対照表は非常に有効なツールであり、同業他社との違いを見極めたうえで、今後の投資判断や事業性評価に積極的に活用していきたいと考えています。

30代女性コンピュータ・ネットワーク一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

比較の技術が未来を変える

比較技術はどう？分析において「比較」という考え方が、どのような状況下でも基本となると強く感じました。評価が難しい内容についても、適切な比較を行えば納得のいく結果が得られる点が興味深く、あらゆるシーンで適切に比較を行う技術を身につけることが今後の課題だと思います。過去データの活用は？また、スケジュールの計画や見積もり作成時に過去のデータを参考にすることはしていましたが、複数のデータや各プロジェクトの特性を考慮する視点が不足しており、根拠が十分でなかった側面がありました。今後は、複数のプロジェクト実績や見積もりを比較検討することで、より説得力のある提案が行えるよう努めたいと思います。

20代男性課長

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データ・アナリティクス入門

平均じゃ見えない真の学び

数値の変化、どう捉える？普段、教材の活用数値を過年度で比較する機会が多いのですが、昨年と数値に大きな変化が見られなかった場合は、深掘りした分析に至らないことが多かったです。しかし、各属性ごとの活用状況について、単なる平均値だけでなく分布の度合いにも注目することで、より詳細な比較が可能になると感じました。平均値の選び方は？また、単純平均に頼らず、状況や条件に応じた5つのパターンを使い分けることで、正確な平均値を求める手法が有効だと思います。ただ、具体的にどのパターンを用いるか、その判断基準については、今後の検討課題として捉えていこうと考えています。

40代女性初等・中等教育係長／主任

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データ・アナリティクス入門

偏差値から広がる分布分析

データの視点は何？データは数字、グラフ、そして数式という３つの視点から捉えることができます。数字の場合、代表値と分布の両面から情報を集約しますが、件数の多いデータを比較する際は、必ず分布の違いも考慮する必要があります。一方、数式では回帰分析とモデル化の手法が用いられます。標準偏差の可能性は？学生時代には偏差値を通じて標準偏差を知りましたが、営業成績の分布について考察する際に、数字やグラフから確認していたものの、実際に標準偏差を活用する経験はありませんでした。そこで、今後は標準偏差を用いた分布分析に挑戦してみたいと思います。

30代女性一般社員／職員

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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。

40代男性情報サービス部長

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データ・アナリティクス入門

数字の裏を読む学びの秘訣

代表値の正しい選択法は？代表値として単純平均に頼りがちですが、まずはデータ全体のばらつきや分布を十分に把握することが重要です。その上で、目的に合わせた適切な代表値を選び、比較する必要があります。数字の羅列はなぜ不十分？また、単なる数字の羅列ではデータの特徴を正確に捉えることは難しいため、ヒストグラムなどを活用し可視化することが求められます。グラフは、プレゼン資料の飾りではなく、データを正確に理解するための必須のプロセスです。

40代男性製薬課長

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