データ・アナリティクス入門

仮説実践!即断で未来を掴む

効果測定は本当に? A/Bテストの実施により、短期間で効果測定が可能であることを実感しました。一方、単にデータ収集に時間をかけるだけでは、必ずしも問題解決には結びつかないということが分かりました。 分析時間は適切? 業務を進める際、初めはデータ分析から始めることが多い中、分析に時間をかけすぎる傾向があると感じています。一定量のデータが得られた段階で、迅速に仮説を設定し、追加の分析が必要かどうかを判断するか、実行フェーズに移行するかを見極めることが重要だと学びました。 行動開始のタイミングは? このコースを通じて、仮説に基づき行動に移すタイミングの大切さを再認識しました。今後は、データ分析に没頭しすぎず、適宜ストップしながら、仮説思考を軸にした実践的なアプローチを心がけたいと思います。

クリティカルシンキング入門

グラフで魅せる伝え方の秘訣

グラフ選びは何が肝心? キーメッセージに合ったグラフ選びが大切です。まず、読んでもらうために、キーメッセージの工夫を重ねる必要があります。抽象的な内容ではなく、具体的なメッセージを用いて、上司や顧客に何を伝えたいかを明確にすることが求められます。 スライドの心得は? また、何のためのメッセージなのか、細部まで考えたうえで資料を作成することが重要です。作成する際には、本当にこのスライドで良いのか、読み手に分かりやすい文章になっているかを意識し、今後のアクションや示唆も資料に落とし込むように努めます。 日々の見直しはどう? 日々の業務においても、必ずキーメッセージを念頭に置いて文章や資料の作成を行います。どのスライドも、この内容で問題がないか、無駄な部分がないかを常に検討することを心がけています。

データ・アナリティクス入門

知識整理で仕事のヒント発見!

再確認って何をする? 今週は、これまで学習した内容を再確認する機会となりました。改めて振り返ることで、比較の本質やプロセス(仮説)、5つの視点、3つのアプローチ、そして問題解決のステップについて整理することができました。 仕事でどう活かす? 仕事では必ず比較や問題解決が求められるため、先人の知恵であるフレームワークや考え方、問題解決のステップをうまく活用し、効率的かつ的確な分析を行いたいと考えています。また、これらの学びを部下の育成にも生かしていきたいと思いました。 知識定着は何が鍵? これまで学んできたフレームワークやステップを常に意識しながら業務に取り組むことが重要だと感じています。忘れがちな部分については、自分でまとめたメモを適宜振り返ることで、知識の定着を図っていきます。

クリティカルシンキング入門

疑問が導く、成長の軌跡

問いの本質をどう捉える? 普段の業務で、単に流されるのではなく、しっかりと問いを立てて考え抜くことの大切さを学びました。急な案件が舞い込む状況でも、イシューリストを作成して自分なりに整理し、冷静に対応する意識が身についたと感じています。 認識合わせの秘訣は? また、会議や資料作成の際には、常に目的や方向性、意味を問いながら認識合わせをすることで、無駄な議論を避け、効率的なコミュニケーションが実現できると実感しています。オーナーシップをもって自分の考えを疑いながら、改めて本質を追求する姿勢が重要です。 成長と改善の秘訣は? さらに、考えるための時間を意識的に確保することで、自己成長や業務改善に繋がることを実感しました。これからも常に疑問を持ち続け、学びを深めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

受講生の本音、実践の軌跡

主語と述語の関係は? 文章作成において、まず主語と述語の対応関係を明確にすることが非常に大切です。小説などでは表現の多様性が評価される一方、ビジネスの現場では状況を的確に伝えるために、この基本が欠かせません。主語と述語のずれが誤解を招くリスクを伴うため、常に正確な関係を意識して文章を組み立てる必要があります。 誰が原因を探る? さらに、どのような前後関係の中で誰がどのような問題に直面しているのか、その原因と対応策を明確に示すことが求められます。結論から述べた上で、原因や複数の対策を検討し、ピラミッドストラクチャーを活用して論理的に構造化することが重要です。このアプローチは、定例の1オン1や業務報告など、さまざまなシーンで思考を整理し、伝える内容を明確にするために非常に有効です。

データ・アナリティクス入門

Excel実践で磨くデータ思考

データ分析の意味は? データ分析では、比較と独自の観点が価値を生むと感じました。基本的な内容でありながら、Excelでの実践的な手法を学ぶ中で、自分の思考プロセスが整理され、視野が広がったと実感しています。 フレームワーク活用の秘訣は? 今回学んだフレームワーク、たとえばファネル分析や3C、4Pなどを中心に活用したいと考えています。定期的に振り返りを行うことで、より効果的な比較ができるよう意識して取り組むつもりです。 転職後の展望は? さらに、業務においても今回の学びを基礎として活用します。今後、データマーケティング職への転職が決まっているため、壁にぶつかったときは学んだフレームワークや思考プロセスに立ち返り、より広い視野で問題に取り組む方針です。

データ・アナリティクス入門

エクセルで紐解く学びのヒント

どんな分析で進める? これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。 どう観察すれば精度? また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。

データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く新たな視点

仮説設定はなぜ必要? データを加工する前に、まず仮説を立てることが非常に重要です。分析は目的があって成り立つため、単に数値や結果そのものにとらわれず、目的に照らした適切な加工方法を検討する必要があります。数値をそのまま受け取るのではなく、自分の観点を加え、他にどんな見方ができるのかという視点の多様性を意識します。また、確からしい仮説の立案のみならず、素早く検証するスピード感も大切です。 分析視点はどう選ぶ? 月次や週次の業務分析においては、どの角度からデータを切り分けるのが最も適切かを常に考慮します。分析後は、まとめた内容が本当に正しい観点に基づいているか、過去の踏襲に陥っていないかを再検討することが求められます。

データ・アナリティクス入門

データで語る!問いが導く納得の結論

「業務 × 本」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right