データ・アナリティクス入門

分析で見える!自分の可能性を探る旅

分析目的をどう定める? まず、分析を行うためには、その目的を明確にすることが大切です。分析の核心は、物事を比較することにあります。適切な比較対象を選ぶ際には、「apple to apple」を意識し、時には目に見えないデータとも比較することが求められます。仮説を立てた上で、分析を進めることが重要です。また、分析結果を可視化する際には、その目的を常に念頭に置くことが求められます。 新しい業務の分析に必要な視点は? 新しい業務に取り組む際には、市場規模や競合他社、収支計画など、多岐にわたるデータを使用し、取り組む価値があるかどうかを分析します。コンサルティングなどの導入時においては、従来の定性的な説明に加え、コスト、業務効率化、収益への影響についてデータに基づく分析を行い、より説得力のある説明が求められます。 仕事の本質をどう理解する? 次に、「自分が何をしたいのか」を明確にし、自身の仕事の本質を正確に理解します。その上で、なぜ分析が必要であるのかを整理します。分析を始める前に仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを収集します。最終的には、分析結果を適切に可視化し、周囲を納得させられるようにすることが重要です。

データ・アナリティクス入門

問いの立て方で学びを深めた講義

比較の基本を理解するには? 分析の基本は、比較です。また、その比較対象を適切に選ぶこと(Apple to Apple)が重要です。本講義とは直接関係ありませんが、ライブ授業と動画学習では問いの立て方が全く異なると感じました。特に、自分は具体的な問いの立て方ばかりをしていたため、久しぶりに抽象的な問いをグループワークで考えることが新鮮な学びとなりました。これは非常に良い機会だったと感じています。 日々の分析で意識すべき点 日々さまざまな分析を実施していますが、比較対象を慎重に選ぶことを実践していきます。その実践の中で課題に感じたことを、常に解決していく姿勢を持ち続けます。具体的な場面が浮かばないこともありますが、これも基本的なこととして心に留めておきます。 多様な問いの立て方が必要? Q2の通り、分析は日々実践しています。そして、その中で本講義で学んだことを実践しながら課題に対する行動計画を常に考えます。Q1の通り、今回は「問いの立て方」に気づきがありました。特に、日常的に従業員に対する問いが具体的なものばかりに偏っていたことを反省しています。これを是正し、従業員に多様な学びを提供できるようになりたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析の視点で課題解決を探る

データ分析で大切な視点とは? データ分析における比較の重要性を学びました。特に、比較対象をゴールに対して適切に選定することの重要性を実感しました。また、目の前にあるデータだけで判断することの危うさも理解しました。これは生存者バイアスの影響です。存在しないデータを考慮することが大切であり、今目の前にあるデータだけで課題解決になるのか、一度立ち止まって考えることの重要性を感じました。 仕事の中でのデータ活用法 私の仕事は、様々な事業部門からのデータ分析依頼に対応することです。その際、依頼されたデータそのままに100%応えるのではなく、そのデータで本質的な課題が解決されるのか、他の視点から分析する余地がないか、など多方面の視点を持つことが求められます。また、新たなデータ取得も視野に入れ、依頼主とともに問題解決に向けて進めていきます。 視点を広げる提案の予定は? 現在対応中の案件では、特定のデータソースを特定の視点から可視化していますが、これは単なる時短や作業効率改善だけではありません。事業部門の本質的な課題である収益性向上や利益改善に向けて、8月内に依頼元にヒアリングし、別の視点からのデータ活用を提案する予定です。

データ・アナリティクス入門

データに潜む真実を見抜く技術

視覚的要素の活用法は? 目は最高の分析ツールです。顧客へのプレゼンでは、すぐに理解できるグラフや表を用いることが重要です。特に、目の前にあるデータや事象にだけ引っ張られず、見えないものも比較対象として考慮することが肝心です。分析の着眼点としては、逆説的な発想を持ち、新たな仮説を立てられるようにすることで、重要な点を見落とさない思考を身につけることが求められます。 データ活用で成果を上げるには? 現在の業務においては、データを活用して顧客の課題解決を図っています。営業活動においても、新規顧客の案件獲得やリード獲得にデータを活用できると考えます。しかしながら、広告媒体や営業ツールの選定では、比較対象のデータがフェアに整わないことがあり、会社との相性も考慮する必要があるため、仮説の設定やデータの加工が難しいと感じています。 目的設定の重要性とは? そこで、目的をしっかりと設定することが重要です。顧客の要望をそのまま受け取るのではなく、意思決定や課題解決にどうつながるかを見極める必要があります。また、仮説の設定については、見えているデータ以外にも比較や仮説の対象となるものがないかを意識して考えることが求められます。

マーケティング入門

強み発見で切り拓く未来への道

自社の強みをどう捉える? ある実例を通して、対象となる顧客に自社のどのような強みを最適に組み合わせて提供するかが非常に重要であると感じました。そのため、主観的な観点に加え、客観的な視点から自社の強みを捉える必要性を実感しています。 市場の見極めは? 市場をセグメント分けし、各切り口から自社商品を検討することで、販促の手法の見直しや新たな商品開発につなげられると考えています。 セグメントをどう活かす? 今後は、セグメンテーションとポジショニングマップの活用を意識していきたいと思います。業務異動によりコンテンツ企画部門からは離れましたが、広報業務に関わる中で自社商品の発信にこれらの手法を取り入れることで、より効果的な情報提供が可能になると期待しています。 会議での発信は? 具体的には、自社商品のセグメンテーションや強みの洗い出し、ポジショニングマップの作成を行い、広報やコンテンツ企画に関わるメンバーとの会議で新たな発信方法を提案していくつもりです。 イベントで伝える? 来月に予定されているイベントなどの発信内容を検討する際にも、これらの手法を積極的に活用し、実践していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

実践が教える仮説検証の極意

検証手法は有効? 問題原因を明らかにし、仮説検証の手法を学びました。A/Bテストを活用して施策の比較を行い、検証条件を可能な限り統一することの重要性を実感しました。例えば、AM・PMや平日・休日といった環境の違いは、検証対象以外の要素が判断に影響を及ぼす可能性があるため、広告などではランダム表示を取り入れることで正確な評価ができると考えています。 現場実践と課題は? 業務の現場では、店舗出店など莫大な費用と時間を要するケースが多く、テスト環境の確保が難しいのが現状です。しかし、勤務状況や労務上の課題に関しては、実践の機会が得やすいため、身近な課題に対して継続的な取り組みを重ね、自身の中でフレームワークを構築していくことが重要だと思いました。 日々の計画はどう? また、仕事に限らず、収入と出費などの身近なテーマでも問題意識を持つことが大切です。まだ十分にMECEの視点で物事を分析できていないため、さまざまなケースにおける要素分析を行い、知識をストックしておく必要があると感じました。さらに、全体の時間軸を意識して日々の業務計画に落とし込むことで、突発的な対応を極力減らしていきたいと考えています。

アカウンティング入門

数字で見える経営の現実

無借金経営の何が魅力? 無借金経営のメリットとデメリットがイメージでき、事業を継続するために売上を伸ばす際は、負債と純資産のバランスを考慮した適切な投資が必要であると理解できました。また、業界やビジネス規模によってバランスシート(BS)の各項目のバランスが異なることがわかり、各社のBSを分析する前には、まず業界の特徴を把握する必要があると感じました。 BSと仕事の関連は? 現在の業務において直接活用する場面は少ないものの、自分の仕事が結果的にBSのどの部分(たとえば固定資産管理や在庫保有など)に関連しているかを意識してみたいと思います。さらに、所属する業界の特徴に基づいた分析を続け、他社との比較ができるようにスキルを高めたいと考えています。 業界特性はどんな? 業界によって固定資産と流動資産の割合や、負債と純資産の割合が大きく異なるため、まずは対象企業が属する業界の傾向を確認した上で、その企業のBSを見直し、特徴を捉えたいと考えています。また、BSの結果と損益計算書(PL)の結果との関連性、特に人件費などPLには反映されるがBSには現れにくい影響についても、より深く学んでいきたいと思いました。

戦略思考入門

仲間と共に未来を描く戦略法!

意見の相違はどう捉える? 同じ目的に向かっていても、意見が食い違うことがあります。ついつい意見の相違に着目したくなりますが、それに焦点をあてると視野が狭くなり、解決に至らない議論になることがあります。そこで、フレームワークを用いて現状と想定される変化を整理し、どの道筋が適しているかを明らかにしていく方法が有効です。 組織変化はどう整理する? 現在、社内情勢や組織の変化があり、ゴールを含めた道筋を描けていない状況があります。そのため、課全体を対象とせず、中長期のチーム計画立案にこの方法を活用したいと考えています。具体的には、PEST、3C、SWOTの順に現状を整理し、仮のゴールに向かう戦略を提示します。これにより、チームメンバーと納得のいく期間を過ごせるよう、実施計画を立てたいと思います。 計画共有はどう進める? 下半期の計画をフレームワークに当てはめて再確認し、これをメンバーと共有します。その際、「できる」「できない」ではなく、使い続けることを目指して、共有、フィードバック、修正を繰り返します。幸いにも、メンバーも同じ講義を受講しているため、フレームワークを活用し、共に定着につなげていきます。

データ・アナリティクス入門

論理と実践で描く解決ストーリー

数値に隠れた真実は? 本単科で学んだ内容を振り返り、まず、データ分析は単なる数値の羅列ではなく、比較対象を明確にした上で、数値に裏付けられた論理的な問題解決の道筋を描くことが大切であると再認識しました。 問題解決の流れは? また、問題解決にあたっては、思いつきの分析ではなく、問題解決の4ステップを明確にし、解決までのストーリーをしっかりと立てて実行する必要性を学びました。健康経営推進でのKGIやKPIの設定、戦略の見直し、効果的な施策の検討、さらには働きやすさや働きがいの醸成に向けた取り組みとして、男性の育休取得率と女性活躍の相関関係の検証、介護と仕事の両立支援に関する現状把握と課題の抽出、効果検証といった事例を通して、その具体的なアプローチ方法が示されました。 効果的なスキル向上は? 加えて、Excelを用いた関数活用やグラフ作成のスキル向上、可視化資料を活かした説得力のあるプレゼンテーションの訓練が、実践的な分析や提案活動に直結する点も印象的でした。自分が出した解決案を俯瞰的に確認し、他者の意見を取り入れてブラッシュアップすることで、より実効性のある提案が実現できると感じました。

データ・アナリティクス入門

分析の核心に迫る!比較の極意とは?

比較の重要性とは? 分析の本質は比較にあります。比較を行う際には、比較対象の性質が揃っているかに注意することが重要です。例えば、長野県のりんごの生産量と青森県のりんごの生産量の比較は適切ですが、長野県のりんごの生産量と静岡県のお茶の生産量の比較は不適切です。上述の例は分かりやすく示しましたが、ビジネスにおいては見た目上は比較されていても、実際には比較対象が揃っていない場合がありますので注意が必要です。そのため、分析においては、どのようなデータを集めるのか、何と何を比較するのかという前段階が特に重要だと考えます。 顧客満足度データの活用法は? 普段、弊社のサービスに対する顧客満足度の分析を行っていますが、データは十分にあるものの、うまく活用できていない部分もありました。これまで適切な比較ができていたのかを振り返りたいと思っています。 分析チームの新たな取り組みは? 明日は分析チームでの会議があるため、今回学んだ視点「分析の本質は比較であり、比較対象を揃えること」をメンバーに共有します。次の分析においては、比較対象についてメンバー間で共通の認識を持ち、適切なアウトプットに近づけるよう努めます。

データ・アナリティクス入門

数字で見つける仮説と検証の旅

データ検証の重要性は? 総合的な演習を通じて、データをもとに仮説を立て、その後検証する一連のループを体験できました。単に数字を見るだけでなく、What、Where、Why、Howといった視点を意識してストーリーを組み立てる重要性を実感しました。 A/Bテストのポイントは? また、A/Bテストにおいては、比較対象以外のすべての条件をそろえることが非常に重要であると学びました。この考え方は、売上が変化した原因や理由を、経験則ではなくデータに基づいて示す際に大変役立つと感じました。 仮説検証の飛躍は? さらに、仮説から検証への流れを飛ばして結論に至ってしまう傾向があるため、他の可能性や選択肢がないかどうかも十分に検討する必要があると気づかされました。同時に、キャンペーンや広告の有効度を測る際には、測定したい内容以外の条件を同一にすることの徹底が求められるという点も大切だと感じました。 論理構築はどう? 最後に、分析やストーリー作成においては、What、Where、Why、Howを明確にすることで、より論理的で理解しやすい内容にまとめることが可能になると学びました。

データ・アナリティクス入門

データが語る合格ストーリー

分析の目的は何か? 分析とは、異なる対象を比較する作業です。データには量的なものと質的なものがあり、分析の目的に合わせた適切なデータ収集が求められます。何を明らかにしたいのかを事前に定めた上で、さまざまな方法を用いて分析を進めることが重要です。なお、データ分析は社会の多くの分野で幅広く活用されています。 国家試験の変数を探る? 学生の国家試験合格の可能性を推定する際には、各変数についてもれなく、かつ重複なく抽出する必要があります。例えば、地域診断の項目に基づいて情報収集を行い、理論モデルに従うと同時に、優先順位を踏まえた効率的なアセスメントが可能になると考えられます。 重みづけはどう考える? 具体的には、国家試験に合格した学生と不合格の学生を比較する際に、MICEによる変数の再検討が挙げられます。高校卒業時の成績、入学試験の方式や結果、入学から4年生までの全履修科目の評価、粗点、出席状況、提出物の遅滞や未提出、模擬試験の結果の推移、さらには国家試験対策講座の出席状況など、さまざまな要素を盛り込むことが考えられます。しかし、各要素の重みづけについては現状、疑問点が残る状況です。

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