(19ページ目)

データ ✕ 収集

に関する学び

---

なぜ統計手法を重視？ 平均値だけでは数値のばらつきを捉えきれないと実感しました。仮説を立てる際、標準偏差や中央値など多様な統計手法を併用することが大切だと改めて感じます。また、データをビジュアル化することで仮説の精度が向上し、分析のアプローチ自体も変わり得る点が印象的でした。 どう評価を改善？ 今回のコンテンツ運用アンケートでは、これまで尖った意見や単一の数値に頼った評価に偏っていた部分を改善するヒントを得ました。今後は、仮説を明確に立てた上で、比較や傾向を意識した深いデータ分析を心がけていきたいと思います。 整理で何が見える？ さらに、既に収集しているアンケートデータの整理を実施し、情報の過不足を確認する予定です。初めてのデータビジュアル化にも挑戦し、その結果は次回以降の運用改善のための知見として、適切な知識管理ツールで整理していきます。

仮説思考はなぜ重要？ データ分析において仮説思考が重要であると実感しました。しかし、まだ完全に身についていないため、今後の業務の中で積極的に意識し、訓練していく必要があると感じています。理解したつもりでも、実際に言葉にして表現する際には苦労することもありました。 経験則から何が変わる？ 今回の学びを生かし、所属する部門で担当している市場動向や契約に関するデータの収集と分析に、従来の経験則に基づく判断から仮説思考に基づいた立案へとシフトしていきたいと考えています。 言語化はどうする？ さらに、言語化の訓練を重ねることで、仕事はもちろん日常生活においても仮説思考プロセスを意識して課題に取り組む習慣を身につけたいと思います。そして、適切な結論を導き出すために、さまざまなフレームワークや手法の活用を習慣化していく所存です。

どうして5視点が必要？ 今回の学習で特に印象に残ったのは、比較分析を行う際にプロセス（仮説）が必要であり、さらに5つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）と3つのアプローチ（グラフ、数字、数式）の存在が重要であるという点です。 進める分析手順は？ 分析のプロセスは、まず目的（問い）を明確にし、問いに対する仮説を立て、必要なデータを収集し、そのデータをもとに仮説を検証するという手順で進められます。これまで、どの視点を重視するかについて特に意識していなかった自分にとって、今後はこの5つの視点から必要なものを選び、意識的に分析を行う癖をつけることが大切だと感じました。 実務でどう活かす？ 仕事のあるゆるシーンにおいても、自分の考えや判断の根拠として分析を活用していきたいと思います。

仮説とフレームワークは？ 本講座では、問題解決のプロセスにおいて、スピードと精度を向上させるために、仮説を立てながら分析を試みる重要性を学びました。また、3Cや4Pといったフレームワークを効果的に活用する方法も理解できました。 必要データはどうする？ 仮説に基づいて必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得する必要があることも実感しました。既存のデータ分析にとどまらず、サーベイの実施などによって分析に不可欠な情報収集にも役立てることができると感じました。 多角的観点は何故？ さらに、分析の視点は単に数値やデータを検討するだけでなく、データ整備や企画立案の段階でも重要であるという気づきを得ました。今後、業務のあらゆる場面でこれらの視点を取り入れながら取り組んでいきたいと思います。

仮説の立て方を見直すには？ 今まで、データ分析において仮説から検証のプロセスをなんとなくで行っていたが、複数の仮説を立てることや、網羅性を持たせることはあまり意識していなかった。また、立てた仮説の検証だけでなく、反対の事象を裏付けるデータも収集することで、より説得力のある仮説検証ができる点も意識すべきだと感じた。 データ分析を業務にどう活かす？ 今後、業務でデータ分析を行う際には、仮説立てから検証までのプロセスを意識的に組み込むようにしたい。現在取り組んでいる運転資本の改善についても、問題がどこにあるのか（Where）を仮説立てし、既存のデータから分析を行うようにする。そして、Whereが特定できた後には、なぜその問題が生じたのか（Why）の仮説を立て、その仮説を立証するための分析方法を検討するつもりだ。

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。

全体像をどう把握？ これから新しい環境で活動するにあたり、まずはその全体像を俯瞰的に捉え、内外の状況を正確に理解することが大切だと感じています。現場では、どのようなデータが存在し、どの情報が不足しているのかを冷静に把握し、判断する必要があると考えます。 学びをどう生かす？ また、何かを深く理解するためには、自ら進んで情報を収集する行動が欠かせません。市場の動向を知るため、様々な知識を学び、疑問を持ちながら意見や改善ポイントを見出していく姿勢を大事にしたいと思います。今後は、積極的に学ぶ姿勢を発揮し、学んだ内容を具体的な行動に活かしていく所存です。