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分析 ✕ 手法

に関する学び

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代表値の種類は何？ 分析や比較を容易にするためのデータ加工の方法について学びました。まず、代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値の4種類があること、また散らばりを表す指標として標準偏差（分布も含む）があることを理解しました。これまでの業務では単純平均と中央値を主に使用していたため、各数字に重みを付ける加重平均や、全データを掛け合わせる幾何平均を知ったことで、数値の見せ方に新たな視点を持つことができ、とても興味深く感じました。さらに、ローデータからグラフ化する際に、各代表値ごとの違いを意識することで、より適切なグラフやビジュアル表現が可能になると感じました。 業務評価の新手法は？ 直近の業務では社内アンケートを実施する予定があり、満足度などの評価数値に対して、従来の単純平均や中央値に加え、主要ターゲット層の受講率を掛け合わせた加重平均も算出してみたいと考えています。これにより、より実態に即した評価ができると期待しています。 エクセル関数はどう組む？ 一方で、各代表値の意味は理解したものの、エクセル上で関数をどのように組むかについてはまだ確認が十分ではありません。特に、幾何平均で平方根が出てくる点については苦手意識がありますので、ミスなく計算できるように仕組み化できないか振り返りたいと思います。また、2SDルールについては基本的な理解はあるものの、具体的にどのように活用すべきかというイメージが定まっていないため、いくつか事例を確認して今後の活用方法を模索していく予定です。

平均値だけじゃない？ データを可視化する際、平均値を中心に考えがちですが、加重平均や幾何平均といった別の手法も存在し、目的に応じて使い分けが必要だと改めて感じました。また、平均値は外れ値の影響を受けやすいため、標準偏差での比較やグラフを用いて全体のばらつきにも注目することが重要であると学びました。 ヒストグラムの理由は？ 年齢分布のグラフについては、ヒストグラムを選択しましたが、その理由が十分に明確にできていなかったと感じています。なぜヒストグラムが最適なグラフであるのか、今後は選択した理由を具体的に説明できるようにしていきたいと思います。 指標の選択は？ 過去データとの比較を行う際、単純平均や割合のみに頼るのではなく、数値の規模やばらつきも考慮して加重平均や幾何平均、さらには中央値など、複数の指標を取り入れる必要があると再認識しました。 仮説思考はどう？ また、データ分析のプロセスにおいて、これまであまり意識していなかった作業の流れを見直し、今回学んだ「仮説思考のプロセス」を参考に、目的を明確にし仮説を立てながら作業を進めていくことが大切であると感じました。 資料のまとめ方は？ さらに、分析データを資料にまとめる際には、記載している数値（代表値）がどのようなものなのか、またどのようにグラフ化しているのかを明確にすることが求められると考えています。業種によっても適切な可視化方法が異なるため、差し支えない範囲でその違いを把握し、説明できるよう努めたいと思います。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

自社状況はどう把握する？ 差別化を検討する場面では、自社の現状を正確に把握することが不可欠です。これを実現するために、フレームワークを活用することで、見落としなく効率的に分析が行えます。 差別化の基準は何？ 「良い差別化」を考える際には、次の点を確認する必要があります。まず、顧客が求めているものかどうか。そして、その差別化の実現性や持続可能性はあるのか。他社が容易に追随できないかどうかも重要な視点です。 独自視点はどう活かす？ さらに「ユニークな差別化」を図るためには、他業界を参考にしたり、集合知を活用したり、必要に応じて外部の力を借りたりすることが求められます。また、ライバルを過度に意識しすぎないことも大切です。 施策成果はどう確認？ 現在、ペーパーレスの推進に向けた様々な施策を進めていますが、それが自社の強みに繋がるよう差別化できているか検討したいと考えています。また、業務改善の際には、差別化に繋がるかを再評価する観点で進めてみる予定です。そして、業務削減やコスト削減の場面では、VRIO分析を通じて自社の経営資源を明確にし、強みを活かせるようメリハリのある予算削減を行いたいと考えています。 具体策はどう選ぶ？ 私は、すぐに具体的なアイディアに飛びつく傾向がありますので、一度はフレームワークを使って俯瞰的に物事をとらえ、自社の強みを生かした手法を選びたいと考えています。自分の部署において何が差別化につながるのか、VRIOを用いて分析を進めてみるつもりです。

リサーチの必要性は？ ある企業の開発事例から、まずリサーチ段階で潜在的なニーズを見つけることの重要性を学びました。真のニーズを引き出すためには、デプスインタビューやカスタマージャーニーの詳細な分析など、緻密な作業が必要であることが印象に残りました。 ニーズと強みはどう？ 商品開発の段階では、潜在ニーズと自社の強みを掛け合わせることで相乗効果が期待できると感じました。同時に、消費者がどのようなブランドイメージを期待しているのかという視点を取り入れる必要があると気づかされました。特にネーミングに関しては、開発側が届けたいイメージよりも、消費者が直感的にイメージできる言葉が求められると考えました。 調査手法はどう？ さらに、カスタマージャーニーのリサーチをより丁寧に行う必要性も感じました。過去のユーザーを数名ピックアップし、デプスインタビューを実施して真のニーズを明らかにすることや、業界サービスにおけるクライアントのペインポイントを探すことで他社との差別化を図ることが今後の課題です。 行動計画はどうする？ 具体的なアクションプランとしては、まず過去ユーザーの中から年齢層や職種ごとに3名のデプスインタビューを設定し（初めは5名から8名程度に声をかける）、次にデプスインタビューを通して転職活動に至るまでの行動背景やペインポイントについて再調査を行います。さらに、登録者が約2000名いるインスタアカウントを活用してインスタライブを実施し、ユーザーの生の声を収集していく予定です。

データ分析の目的を見直す データ分析の手法として、データの収集、加工、そして発見に焦点が当たりがちですが、何のためにデータ分析を行うのか、その目的が最も重要だと認識しました。そのために必要なデータ項目を選定し、それに基づいてデータを収集する習慣や仕組みを作る必要があります。ただ業務をこなすだけでは、将来に向けた効果的な分析ができず、特に自社の業務データはインターネットで入手できないため、自社内での心がけが欠かせません。 本当の売上分析とは？ 私の業務では、データを集計して資料に記載することで終わることが多く、本来の意味での分析に至っていないと感じました。自部門の売上高を集計することが多いのですが、他部門との比較を通じて本当の意味での売上分析を行う必要があり、もっとオープンな視点での比較を考える必要があります。また、落札情報などを蓄積し、市場の相場観も併せて分析することが求められています。 有用なデータの収集方法とは？ 現在、社内では中期経営計画の策定時期が来ており、過去の売上や競合他社の状況、他部門との比較を行いながら、データ分析を活用したいと考えています。しかし、データが社内に散在しており、有用なデータが収集しにくいという課題があります。そのため、将来を見据えてどのようなデータが必要かを社内で議論し、データ分析がしっかりと根付く職場環境を作りたいと思います。データを蓄積するためのフォーマットを作成し、社内メンバーがそれを保管・活用できる仕組み作りも進めていきたいです。

分析の本質に迫る？ 今までは、適当にグラフを選んだり、大まかな平均値を算出するだけで十分だと考え、自分なりの解釈でデータを加工していました。しかし、今回の学びを通じて、目的に応じた最適な計算方法や加工方法が存在することを再認識し、そのおかげで分析力が格段に向上することを実感しました。たとえば、ヒストグラムを用いることでデータの散らばりを可視化できることや、代表値として単純平均だけでなく、加重平均や幾何平均を算出することで、より精密な分析が可能になる点を学びました。演習やグループワークを通じ、目的や仮説に合わせた手法の使い分けの大切さも理解できました。 データ分析をどう工夫する？ グラフの作成やデータの計算には苦手意識がありましたが、今回の学びをもとに自主的に練習していくことの重要性を感じました。普段はアプリやITツールを使って数字をまとめ、それをもとに売上報告や予実管理を行っていますが、今後は自分で実際にデータを加工し、深く掘り下げてみようと考えています。たとえば、顧客アンケートの分析においては、単純平均だけでなく、満足度のばらつきを把握するための計算に挑戦したいと思います。また、先週の学びも取り入れ、単にデータを加工するだけではなく、具体的に何を調べたいのか、目的は何かをしっかりと意識しながら実践していきます。 グラフ選びの裏側は？ なお、今週の事前準備ではヒストグラムを選んだ方が多かったと感じましたが、他のグラフを試してみた方もいらっしゃるのではないかと考えています。

なぜ実践が苦手？ この講座では「戦略における捨てるを身につける」という内容が特に印象に残りました。以前からその考え方に触れていたものの、講座を通じて実際の場面でこの手法を適用する必要性を改めて実感し、自分自身がその実践を苦手だと感じていた理由にも気づかされました。 批判とデータの意義は？ 「捨てる」という行動は周囲からの批判を恐れるケースが多く、自分がこれまで培ってきたものを変えるリスクと捉え、避けたくなる部分があると感じていました。しかし、グループディスカッションでは「捨てる」の代わりに、定量的なデータに基づいて選択するというアプローチが紹介され、トレードオフの視点を取り入れることで、これまでの取り組みを付け加える形で活かす方法もあるのではないかと学ぶことができました。 職場での製品挑戦は？ 自身の職場では、従来の製品とは異なる新たな製品開発が求められており、「新しいことを行う＝変化する」がしばしば批判の対象となる状況があります。そこで、まずは客観的なデータに基づいた判断が重要だと感じています。今後は、常にデータで分析できる体制を整え、メンバーにその意識を共有して、定量的な視点から取捨選択を行いながら業務を進めていきたいと思います。 連携の必要性は何？ 仕事は一人で完結するものではないため、日常的なコミュニケーションの重要性を実感しています。皆さんも、周囲との連携を図るために日頃からどのような工夫をされているのか、ぜひ教えていただきたいです。

全体像をどう掴む？ まず、全体像を明確にし、その上でMECEの観点から各要素を分けてみることが大切だと感じました。分析の際には、When、Who、Whatといった切り口を用いることで、気づかなかった本質や特徴が見えてくることが実感できます。たとえ分割したときに特徴があまり現れなくても、それ自体が一つの成功といえ、他の切り口での再分析に向けた前進となります。 数字から何が分かる？ 次に、プロダクト営業が主な業務となる中で、8期の販売実績を業界別、企業別、新規と既存、リードタイム、職種、引き合い額、受注額、受注率、失注額、失注率、商談からのリードタイム、プロダクト別という多角的な尺度で分析する意義を実感しています。こういった多角的なアプローチにより、見落としがちな側面や新たな効果的手法を発見することができるでしょう。 リソースはどう使う？ また、限られた人数でプロダクト販売に取り組む現状を踏まえ、業務分析によってどの部分にリソースを重点的に投下すべきか、あるいは外注した方が効果的かを数字に基づいて判断することが重要です。具体的には、販売実績の分析だけではなく、営業活動自体の業務分析を行い、目標達成のための仮説を立てる取り組みが求められます。 議論のポイントは？ 最後に、これらの分析や仮説は常にアップデートし、得られたインサイトをチーム内で議論する機会を積極的に創出することを意識しています。こうした取り組みが、今後の行動計画や業務効率の向上につながると信じています。

データ収集の手法は何？ まず、データの収集方法について整理します。既存のデータを確認する場合は、手持ちの情報や一般に公開されているデータ、あるいはパートナー企業が保有しているデータを活用します。一方で、新たにデータを集める手段としては、アンケート調査やインタビューが挙げられます。特にインタビューは、背景を丁寧に確認できる反面、拘束時間や費用がかかる点に注意が必要です。 仮説設定はどう考える？ 次に、仮説について考えます。仮説とは、ある論点に対して立てる仮の答えや、まだ明確でない事項についての一時的な見解を指します。たとえば、ある事業の成功は難しいとする結論の仮説と、具体的な問題点を洗い出して解決策を検討する問題解決の仮説があります。結論の仮説は、計画やプロジェクトを始める際に初めに立て、それが思うように進まなかった場合に問題解決の仮説を用いることで軌道修正を行います。 仮説検証はどのように？ また、仮説は検証マインドの向上や説得力を強める上で重要です。日常的に市場や競合などの状況証拠を集め、論理的に分析することで、より精度の高い仮説が立てられます。こうしたプロセスは、計画のスピードアップや行動の精度向上にも寄与します。 情報の言語化はなぜ大切？ 最後に、普段から問題意識を持って状況を把握し、得た情報を具体的かつ明瞭に言語化することが大切です。興味を持った点にアンテナを張り、現象の背景を分析する習慣は、論理的な思考力とコミュニケーション能力の向上に役立ちます。

数字だけでは捉えきれない問題とは？ なぜ数字だけを追うと本質的な問題が捉えられないのでしょうか。それは、情報を表面だけで捉えるのではなく、分解の階層を深くすることで新たな視点が得られるからです。さまざまな切り口で解釈し、グラフなどを用いて俯瞰的に見ることで、視点が変わることがわかりました。 新たな視点を得る思考プロセス この過程で特に印象深かったのは、情報を直接受け止めるのではなく、自分で手を動かし、「他に何か切り口はないか」と考えつつ、出された答えに常に疑問を持つという思考プロセスです。このプロセスに大きな衝撃を受け、学びの多い経験となりました。 医療現場での重要なアプローチは？ スタッフの教育や職場環境、患者や家族の問題を常に要素分解して、本質的な問題を抽出し解決する。このアプローチは特に医療現場で役立ちます。医療の現場では、複合的な問題が重なることが多く、特に救急医療においては「秒単位での時間軸」で変化が発生するため、迅速かつ深い分析が求められます。これによって職場や患者により良い医療を提供できるようになるのです。 問題解決にはどのような手法が有効？ さらに、全ての問題に対してロジックツリーで考えること、情報を頭の中だけで整理するのではなく、手を動かして可視化することが重要です。また、MECEに従った分解では「何の目的」で分解するのかを常に考え、分解は最低でも3階層まで行うようにします。これにより、数字もグラフ化され、全体を俯瞰できるようになります。

代表値の魅力とは？ 今回の学習では、従来の平均値だけでなく、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値の種類について新たな知見を得ることができました。それぞれの概念を学ぶことで、データ分析の基本的な考え方を再確認する良い機会となりました。 グラフ選定のポイントは？ また、グラフの選び方についても、これまで感覚的に選んでいたグラフの代わりに、何を伝えたいのかという結論を明確にした上で選定する重要性を学びました。これにより、視覚的にデータを効果的に伝える方法を理解できるようになりました。 データ読み取りの工夫は？ さらに、データの読み取りにおいても、これまで直感に頼って見ていた部分を見直し、特徴的な箇所に注目するという具体的な指標を取り入れる点が印象に残りました。より重点的に情報を把握する手法を学べたことは、今後の業務に大いに役立つと感じています。 Web分析の疑問点は？ 業務面では、Web分析の中で代表値の使用機会が少なかったため、なぜ使用しないのか疑問が生じました。具体的には、1ユーザーあたりの平均ページビュー数や訪問時間帯の最頻値の取り扱いについて、今後の必要性を再考するきっかけとなりました。 数値羅列の問題点は？ 最後に、CSVで抽出される数値の羅列では異常値に気づきにくいという実務上の課題も再認識しました。毎日管理しているデータを視覚化することで、より直感的に異常値や問題点を把握し、効果的な分析につなげたいと考えています。