データ・アナリティクス入門

小さな実験で見えた業務改善

A/B分析はどう見る? A/B分析の手法について理解が深まりました。分析時の基本として、環境要素を一致させることや、複数パターンの場合には確認したい要素を絞り込むなど、判定材料の吟味が重要であると感じました。ただし、効果や判定は比較的しやすい印象を受けています。 UI選択はどうする? 現在、課内の業務案内掲示板の改修を進めており、どちらのUIが確認しやすいか、また問い合わせ件数が減少するかを試す計画です。ただし、使用するツールが決まっているため、パターンが限定される点と、同時に開示できないジレンマを感じています。 引継ぎはどう進める? 明日から業務引き継ぎ用のマニュアル作成が始まるため、まずは小規模かつ迷惑のかからないメンバーでトライアルを実施します。迅速に変更できる体制を整えることで、双方の良い点と不得意な点の判定を容易にすることが狙いです。

データ・アナリティクス入門

目的と課題を見極める!ビジネス成功の鍵

分析の目的を再確認するには? 分析は、目的があって初めて意味を持つことを再認識しました。ビジネスパーソンの価値は、会社の目的や日々の業務の課題を、いかに効率的かつ低コストで解決できるかにかかっていると考えます。 課題共有の方法は? まだ具体的な業務への分析の活用イメージはありませんが、まずは目的や課題をしっかりと定めることが重要です。特に、その課題が他者からの依頼である場合、最終的に得たいゴールを詳細に明確にし、目的や課題を共有するために議論を重ねることが必要です。 新規ビジネスの土台を整えるには? 新規ビジネスを検討する際には、まず会社や部署の目的やゴール、現時点での課題を正確に把握することを重視したいです。その土台が整った上で、各種フレームワークやツールを活用した分析に進むことができると考えています。

データ・アナリティクス入門

整理の魔法!ロジックツリー術

全体像はどう把握? ロジックツリーを用いることで、全体を俯瞰して物事を捉え、抜け漏れなく整理する手法を学びました。同時に、細かく分割する過程で目的そのものに偏らず、重要な要素を見逃さないバランス感覚の大切さも実感しました。 学びをどう応用する? これらの学びは、データ移行のプランニング時のプロセス分割や、データ分析において対象項目の洗い出しと重要度付け、プロジェクト体制の整理、また予算計画時の項目洗い出しなど、業務のさまざまな場面で応用できると考えています。 具体策はどう実行? 具体的な行動としては、まずスコープを決定する際にチェックツールを活用して抜け漏れがないかを確認し、プロセス整理の際にはロジックツリーを使って複雑な要素を分かりやすく簡素化する取り組みを行っていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データの裏付けで説得力アップ

データ分析の本質は? コンサル業におけるデータ処理では、これまで感覚で平均値や中央値、さらには円グラフや棒グラフの選択を行ってきました。しかし、平均値だけではデータのばらつきや分布の特徴が十分に表現されないため、標準偏差のような指標を用いることで、データが平均値付近に集中しているのか、ばらつきが大きいのかを把握することができます。また、ヒストグラムや円グラフといったビジュアル化ツールは、データの全体像を直感的に理解するのに役立ちます。 成果向上はどう実現? 今後は、根拠に基づいた値の選択やグラフの作成を行うことで、自己のパフォーマンス向上はもちろん、ジュニアメンバーへの指導においても説得力のあるアドバイスが可能になると感じています。

データ・アナリティクス入門

目的と仮説で拓くEC成功ストーリー

目的は明確? 私は自社ECサイトの制作に携わっており、グーグルアナリティクスやその他のアクセス解析ツールを用いて分析を行う機会があります。その際、まず目的と仮説を明確にし、データに向き合う前に自分自身やチームメンバーと共有することが重要であると実感しています。 分析報告は納得? また、分析結果を報告する際にも、目的や仮説を伝えるように心がけています。これまでデータそのものとそこから読み取れる情報、そしてそれに基づく提案を中心に報告していましたが、仮説も合わせて示すことで、第三者にとってより理解しやすく納得のいく内容になることに気づきました。

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