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実践 ✕ データ分析

に関する学び

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データ分析の楽しさとは？ データの分析や加工を実際に自分で行えたことが非常に楽しかったです。Excelを使って学び直す経験も新鮮でした。データを複数の側面から切り分けることは久しぶりの学びでもありましたが、時間が限られているときにそれを実践するのは少し難しいと感じました。 数値を分解する面白さとは？ 数値を扱う重要性や面白さを日常業務で感じることは年に数回ありますが、数値を分解していくと、表面では見えてこなかった関連性や有意差が明らかになるため、とても興味深いです。さまざまな切り口で分析することもありますが、アイデアが浮かぶときと浮かばないときがあるように感じます。 グラフ活用の重要性は？ さらに、統計解析ソフトなどを利用すると、より面白い分析ができると思います。また、多様なグラフを作成することで、説得力のある説明が可能となると感じます。わかりやすく説明するためには、表よりもグラフの活用が重要だと思います。このような多様なグラフや可視化に関する技術も、データ分析とはまた異なる視点で学んでいくべきことだと思います。

実践と検証はどう感じた？ ライブ授業では、これまで学んできた内容の復習と実践演習ができた点がとても良かったです。データ分析においては、単純に数字を眺めるのではなく、比較を用いてしっかりと検証し、問題解決のプロセスに沿って取り組むことの大切さを実感しました。また、仮説を立ててからデータ収集を行い、やみくもな分析ではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを構築する重要性を改めて認識しました。 施策はどう整理する？ 今年度のマーケティング施策の振り返りにおいては、まず仮説をしっかりと立て、その後に問題解決のプロセスに沿って必要なデータを収集し、分析を進めています。さらに、来年度の施策を検討する際も、予め仮説を整え、後でデータ分析がしやすい状態で施策を実施する計画です。 仮説と比較で何が判明？ 現在、各メンバーに仮説の策定を依頼しており、分析に必要なデータを収集する段階へと進んでいます。集めたデータを比較することで、成果が出た施策の要因や、あまり効果が現れなかった理由について、具体的な考察を進めていく予定です。

ゴール設定はどう？ 分析のゴール設定を常に意識し、単にデータ分析が目的化しないように気をつけます。仮説を立て、比較を通じてゴールにたどり着くプロセスを重視し、適切なデータの平均などの指標を選んでいく必要性を感じています。また、比較箇所以外の条件を統一しながら原因箇所を明確に捉えることも大切だと考えています。 複雑データはどう扱う？ 人事業務では、多様な角度からのデータが関わるため、分析が目的となって袋小路に入ることが多かったと振り返ります。さまざまな要素が複雑に絡み合って事象が発生している点を念頭に置きつつ、常に分析のゴールを設定しそのゴールに向かって捉え続けること、そして仮説を立てる力を養うことを今後の課題にしたいと思います。 低評価の理由は？ まずはエンゲージメント向上を目的とした取り組みから始め、低い評価要素の抽出や、それぞれの項目に対して低評価の理由について仮説を立てながら分析を進めていきたいと考えています。さらに、数値の高い部署と低い部署を比較することで、より具体的かつ実践的な分析を行う方針です。

Ａ／Ｂテストとは？ Ａ／Ｂテストは、データ分析における「比較」の重要性を実感させる手法です。ランダムにサンプルを抽出することで、一定数の調査データから精度の高い結果が得られる点や、どの工程でボトルネックが発生しているか割合を算出できる点に実践的な可能性を感じました。 戦略の判断基準は？ 勤務先のイメージ戦略について、２つの側面のうちどちらを強調すべきかは感覚的には把握しているものの、エビデンスが不足しているため不安な面もあります。Ａ／Ｂテストを活用すれば、どちらがより効果的か明確に判断できるのではという期待から、早速ターゲティングサービスを提供する業者に同様のサービスがあるか確認する予定です。ただし、単純にＡかＢのどちらかだけではなく、両方を組み合わせた戦略が効果を高める可能性もあると考え、慎重な実施が必要だと感じています。そこでまずは広告代理店に相談し、業界の広報戦略が十分に実践されていない現状を踏まえた実証実験として、自社と共同で取り組める可能性を探るため、休み明けに連絡するつもりです。

どうして受講したの？ この講座を受講した理由は、自分が何のために学ぶのか、また今後どのように仕事に活かすかを明確にするためでした。受講を通じて、自らの目的を整理し、データ分析の知識を仕事に反映させるための考え方を身に付けることができたと実感しています。今後も積極的に学び、習得した知識を実践で活用していきたいと思います。 SNS分析はどう役立つ？ また、私の仕事にSNS分析を取り入れることで、顧客の声や市場のトレンドをリアルタイムで把握し、戦略に反映させることができると感じています。具体的には、投稿への反応を分析することで、ブランドイメージや顧客満足度の向上に向けた改善点を明確にできると考えています。 伝え方に自信はある？ さらに、自分が学んだ内容を同僚にもシェアし、職場全体でスキルを高める取り組みをしていきたいです。これからは、データ分析の基本である「比較なり」という格言を心に留め、どのような目的でどんなデータを集め、何を比較するのかという視点を常に意識しながら進めていく所存です。

データ分析の本質とは何か？ データ分析は「比較すること」が本質であり、常に「Apple to Apple」と適切なもの同士を比べる重要性を学びました。これを達成するためには、実際の分析に移る前に、分析の目的を明確にし、仮説を立てることが大切であると感じました。 仮説の質をどう改善する？ データ分析の前提整理や仮説を立てることには既に意識を持ちつつありますが、仮説の質にはまだ改善の余地があると考えています。データ分析を行った結果、自身の仮説が間違っていることに気づき、仮説を立て直すことが多々あります。経験を重ねることで一定の改善は見られるかもしれませんが、体系的に仮説を立てる方法を学びたいと思っています。 効果的な振り返り方法は？ 振り返りをきちんと行い、適切な比較対象が選ばれていたのか、仮説がしっかり立てられていたのか、データ分析の目的が明確に言語化されていたのかを確認することが重要です。脳内でチェックリストを作り、それを基に実践し、反復練習を積むことが必要であると感じています。

思考の偏りをどう減らす？ 普段から思考が偏らないように意識しているものの、自分のアウトプットには偏りが多いことに気づきました。その偏りを減らすために、複数人でのディスカッションは有用だと思いますが、一人の時でもそれを実践できるように努力を重ねていきたいです。 クリティカルシンキングの実践法は？ 私は仕事の中で顧客のデータを扱うことが多く、そのデータを分析してインサイトを導出する際に思考の偏りが現れることがあります。ディスカッションを通じてその偏りをある程度排除できますが、会議の時間をより効率的に使うためにも、個人レベルでクリティカルシンキングを実践し、思考の偏りを排除することが重要だと感じました。 日常で能力を活用するには？ 私は仕事の中での能力活用を目指しているため、普段の生活の中からクリティカルシンキングの練習をしたいと考えています。ニュースを見たりネット記事を読んだりする際に、一度取り入れた情報を反芻し、より幅広い視点で考え直すことで、それが達成できると思います。

物事を捨てる選択は正しいか？ 戦略的に物事を捨てることの重要性を再認識しました。業務において「捨てる」という選択は、可能性を手放すことと同義になる場合もあります。しかし、実践演習で経験したように、ROIなどの定量的指標を用いて優先順位をつけることが重要だと感じました。 顧客の優先順位をどう付ける？ 実践演習で学んだ内容を活かして、顧客の優先順位付けを行い、どの顧客を優先的に訪問することで営業利益を最大化できるかを考えたいと思います。これまでは、過去の売上や顧客の規模で大まかに仕分けをしていましたが、今後は他の数値を参考にしながら、ROIを高めるために組織運営を進めていきたいと考えています。 データ分析で得られるものは？ 数値分析を進めるにあたり、社内でどのようなデータが利用可能か、またどのように計算できるかを一次情報に基づいて分析したいと思います。さらに、現在行っている業務やサービスを洗い出し、無駄や不要なものが残っていないかをゼロベースで再検討していきたいと考えています。

日々の意思決定は？ 業務で日常的に行っている意思決定も、「分析」の結果であるということに気づいた。また、より早く、より良い意思決定を行うためには、「データ」の性質を理解し、効果的な比較を行い、他者が納得しやすいようにグラフ等を使用する必要があることを学んだ。 なぜ運用を変えるのか？ 業務効率化を進めるため、新しい運用を推進することが日常的にある。その際、従来のやり方を変えたくないメンバーも多いが、以下のプロセスを踏むことで業務効率化をスムーズに進められるようになると思う。 まず、なぜ運用を変更した方がいいのかをしっかり分析する。そして、反対メンバーが理解し納得しやすいように、グラフ等も活用しながら分析結果を提示する。 学んだ内容をどう活かす？ まずはWEEK6までの学習の中で、「分析手法」「データの性質」「それぞれのグラフの特徴」をしっかり自分の身につける。そして、WEEK6までで学んだ内容をすぐに実践に取り入れ、上司やメンバーを巻き込み、業務効率化を達成していく。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

数字の裏を見る？ 数字をただ眺めるだけでなく、何を調べたいのか、どの点が重要かを事前に考える習慣が身についたと感じています。事前にどのようなデータが必要か、どんな情報がありそうかを予測し、仮説を立てることの大切さを、実際の分析を通じて実感できました。 売上の謎は？ また、売上の上昇や下降といった大枠だけを把握した後、次のステップとして自ら仮説を立て、複数のデータを組み合わせて検証する練習にも取り組んでいます。データ分析専門のチームが示す資料をそのまま受け入れるのではなく、自己の視点でデータを比較検討することに注力しています。 実践の手順は？ 具体的には、以下の手順で実践しています： ①　週明けに発表される週次予約情報や売上実績を前週と比較し、自分なりの考察を深める。 ②　得たデータを企画書に盛り込み、提出する。 ③　これらの実践にあたり、必要なデータの提供をデータ分析チームに依頼してみる。 これらの取り組みを通じ、分析力の向上を実感できています。

手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。