データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く成長の道しるべ

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。

データ・アナリティクス入門

数字と発想が織り成す学び

目的は何のため? 分析は、目的を明確にして「何のために行うのか」を意識しながらデータを取り出す必要があります。単にデータを抽出するだけでなく、複数の対象を同じ尺度で比較し、具体的な数値を導き出すことが重要です。 愛の価値は見つかる? また、「愛の値段」の算出方法は特に面白く、分析においてどの切り口や観点で取り組むかを工夫することの大切さを実感しました。普段あまり使用しない横棒グラフも、要素間の比較を行う際に試してみたいと感じています。 定量データは説得力? 加えて、数値化された定量データは説得力があり、誰にでも伝わるため、曖昧な点もきちんと数値化する習慣を身につけることが求められます。こうした分析手法は、得意先との商談、社内会議資料、さらには年度方針や計画の戦略立案など、さまざまな場面で活用できると感じています。 新たな視点を得る? 講義中の問いに対する回答を通じ、自分では気づかなかった多くの視点を知ることができました。その発想や観点を今後も取り入れながら、さらに深い分析に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

未来へつなぐ分析のヒント

分析の目的は何? データ分析では、まず目的を明確にし、その目的に沿った意味のあるデータを比較することが重要です。分析結果からどのような結論が導かれ、どんな提案が可能かを考えることが、真の意味でのデータ分析だと感じました。過去の例を参考にしながらも、今回の学びで分析の意味付けがはっきりし、今後の学習に自信を持って取り組めるようになりました。 予算と現状はどう? また、次年度の予算獲得に向けて、現在の業務状況を客観的に伝える手段として、このデータ分析のスキルを活かしていきたいと考えています。各業務には固有の課題が存在するため、業務ごとに目的を明確にし、その目的に必要なデータ項目を検討することで、具体的な分析が可能になると実感しています。 指摘課題をどう見直す? さらに、すでに上司から指摘されている課題にも取り組むため、まずはメンバーと課題を共有し、目的に沿ったデータ項目の検討を進める予定です。その際には、上司とも現状や仮説について事前に共有できる場を設け、目的を明確に提示できるよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

4Wで解く数字の真実

どんなゴールを目指す? 定量的なゴール設定が重要であり、何を分析するかについても決め打ちするのではなく、Who、What、Where、Whyといった4Wを活用して検討することが有効です。 視野のズレを感じた? これまで、自身が「これだ」と感じたデータ分析に取り組んだ際、上長との視点の違いが生じたことや、部下への指示の際にも同様の問題が見受けられた経験があります。 数値分析の進め方は? 現在進行中の案件はありませんが、今後商材別の売上比較を行う際には、アクセス数、転換率、客単価などの各要素を因数分解する手法が効果的だと考えます。また、アクセス数についても広告、自然流入、SNSなど、媒体ごとに分類することでより具体的な分析が可能になるでしょう。 顧客分析はどう活かす? さらに、新たなプロジェクトが始動する際には、顧客理解を深める目的で、売上、アクセス数、転換率、客単価といった要素の詳細な分析に取り組み、アクセス数をもたらす各媒体の数値も明確にすることで、現状を正確に把握できるようにしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

「成功と失敗の両面から学ぶ分析術」

分析の本質とは? 分析の本質は比較であるということを学びました。適切な比較対象を選ぶことが重要で、同じ基準で比較することが求められます。分析の目的を明確にし、何を明らかにしたいのかを考えた上で、それと比較するものを決めるようにしています。 生存者バイアスとは? また、生存者バイアスに引っ張られないように注意し、成功談だけでなく失敗談や隠れた事実にも目を向けるように努めています。新規プロジェクトやビジネスの検討の際には、比較対象を利用した分析を重視して提出しています。 口頭説明からの変化は? これまでは上司や他部門に説明する際に、数字や分析を用いずに口頭で説明することが多かったのですが、今後は分析結果をもとに対峙するように心がけます。休み明けに提出する会議資料や、副社長とのミーティング用資料でも早速この方針を実践するつもりです。 比較対象の導入はどうする? 事実の数字を列挙するだけでなく、その数字を示す必要がある理由や目的をまず考え、適切な比較対象を導入して分析し、説明できるよう取り組んでいきます。

クリティカルシンキング入門

未来が変わる!私のナノ単科体験記

グラフや文章におけるメッセージの伝え方は? グラフを作成する際には、タイトル、表現、色使いをすべて用いて伝えたいメッセージを際立たせることが重要です。また、ビジネスライティングにおいても、メッセージの伝わりやすさを重視し、読み手にとって続きが気になるようなタイトルをつけ、要点が明確にまとまった文章構成を心掛ける必要があります。 資料作成時に考慮すべきポイントは? 資料作成時には、伝えたいポイントを明確にし、どのようなメッセージを主張したいのかを考えます。文章を書く際には、タイトルでメッセージ性が伝わるか、何を伝えたいのか、続きが読みたくなるかのどれか一つ以上の要素を持たせることが大切です。 効果を高める工夫とは? 色使いやタイトル、グラフの選定など、どの部分を際立たせるのか何も考えずに進めるのではなく、目的に合わせてメッセージがしっかり伝わるよう工夫することが必要です。文章を書く際にも必ず推敲し、タイトルや文章が読みやすく伝わりやすいかを検討し、相手のメリットとなる情報を2つ以上含めることを意識しましょう。

データ・アナリティクス入門

仮説から実践へ!データ分析の力

なぜ目的と仮説? データ分析を行う目的を明確にし、仮説を立てたうえで必要なデータを集める流れの重要性を改めて実感しました。分析作業に入る前にしっかりとした思考を持つこと、そして分析中はどのようなデータをどのように加工すれば分かりやすいか、また相手に伝わるかを常に意識することが大切だと感じています。さらに、生存バイアスや比較の公平さ(Apple to Appleでの分析)が保たれているかを、その都度確認することも忘れないようにしたいと思います。 どう見積もり比較? 最近は外部ベンダー選定の作業を経験し、見積もりを出してもらうための一連の流れが中心でした。そこで「出てきた見積もりをどのように比較すれば、今後の外部委託時に円滑な運用ができるのか」という観点から、今回学んだデータ分析の基礎的な考え方が早速役立つと感じました。 目的設定はどう? 今週の学習では特に疑問に思った点はなかったものの、今後のグループワークを通じ、目的と仮説をどのように設定しているのかについて、他の受講生の意見も伺ってみたいと思います。

クリティカルシンキング入門

視点を広げるための一歩

タスクの目的を深く理解するには? 現状、通常の業務で求められるタスクやミーティングでの意見求めに対し、その目的を深く理解していないことを再認識しました。すぐに手を動かしがちで、求められていることに対して表面的な理解に留まっています。そのため、何を求められているのかを明確に理解するために、熟考が必要だと感じました。 多角的な視点の重要性とは? グループワークを通じて、自分が一つの視点でしか考えていないこと、多角的な視点から物事を捉えられていないことに気づかされました。業務では、その場しのぎや自分にとって楽な考えに逃げがちな現状があります。まず、自分の考え方の癖を認識し、多角的な視点を意識して時間を費やすことが今後の課題です。 行動を開始する前に何を意識する? タスクやミーティングで意見を求められる際、すぐに行動を開始せず、まず目的を明確に理解した上で一旦立ち止まることを意識していきたいと考えています。また、自分には楽な考えに逃げる癖があることを認識し、様々な視点を試しに取り入れることを心がけたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データ分析で見えた成功と失敗の違い

真因分析の切り口とは? 真因を分析するためには、複数の切り口で分析する必要があります。切り口は、仮説を検証するために適した分け方であるかを事前に確認し、単純に分けるのではなく、目的を明確に設定しなければなりません。仮に仮説が立証できなくても、それは失敗ではなく、仮説が間違っていたことを発見できたと前向きに考えるべきです。 業務の違いはどこに? 私は日常業務で、結果が出ている取引先と結果が出ていない取引先の違いを分析しています。これまでとは異なる切り口を増やして分析を行いたいと考えています。例えば、店主の年齢、社員数、業務品質の良し悪し、取引高の規模といった要素で分析すると、効率的な行動や指導方法に繋がるかもしれません。 効率的な行動を導く分析手法は? 直近のデータを元に、自走化のレベル分け、販売率、顧客数の規模別に分析し、更に年齢、会社人数、業務品質別に分けて分析を行いました。結果が出ていない層に対しては、一定期間共通の働きかけを実施し、その変化を分析することで、次回の検証に繋げていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説と会議で拓く未来戦略

テスト実施に何が大事? ABテストについては、これまで営業部門で実施した結果を共有した経験がありますが、今回主体的に実施する際の留意点を改めて学びました。特に、テストを行う際には目的と仮説を明確にし、しっかりとした検証項目を設定することが重要だと感じました。今後の新規事業展開において、これらのポイントを意識して進めていきたいと思います。 評価の選定はどうする? また、複数の解決策を効果と費用のXY軸で評価した経験から、評価基準をさらに1~2項目増やし、数値化することで、総合評価に基づいた優先実施策の選定に取り組んでみたいと考えています。評価基準を選定する際にブレインストーミングを交えた議論を行う過程も楽しみです。 会議計画の進め方は? さらに、月次の経営会議において、各営業部門が問題抽出、原因究明、解決策の洗い出し、実施試作の選定、アクションプランの作成、進捗共有という一連のプロセスを推進する会議計画を策定することを提案し、年度内に効果検証を実施する案についても、社内で相談を進めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説実証で未来を切り拓く

どうやって目的を決める? 目的や目標を明確に定めた上で、必要な判断を下すための着眼点を学ぶことができました。事象におけるステップや因果関係を意識し、まずは分析の仮説を立て、その後実際のデータ解析を通じて検証しながら、問題を絞り込む手法が有効であると理解しました。 どう検証すれば確実? 問題解決型の業務においては、事前に予想される因果関係を各種ツールを用いて整理し、データで検証することで、より正確な判断を短時間で行うことが可能だと感じています。一方、課題創造型の業務では、目的と背景を基にツールなどを活用して仮説を組み立て、実践と検証を繰り返すことで、より良い業務実施につなげる方法があると考えます。 どう計画を固める? 改めて、まずはしっかりと目的と目標を決めることが重要だと感じました。関係者を巻き込み、十分な時間をかけて納得のいくプランを作り上げ、その上で複数の仮説を立てる必要があります。また、各種分析手法を実践する中で自分のスキルと経験を徐々に深め、より多角的な判断ができるようになりたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

なぜ?が鍵!明確目標のデータ分析

比較って本当に必要? ナノ単科の講座を受講して、データ分析における比較の大切さや、目的を明確にする意識が身につきました。分析とは、単に数値を眺めるだけではなく、何を見せたいのかという目的を持って行うものだと感じました。 なぜ条件を揃える? 講座では、同じものを比較する際に条件を揃えることや、なんとなく行っていた作業を言語化して知識として整理する重要性について学びました。また、各手法を選ぶ理由に「なぜ」を問う習慣が、より精度の高い分析に繋がると実感しました。 分析をどう活かす? 顧客データを基にした採用分析や、改善施策の振り返り、マーケットの動向を踏まえた戦略策定など、具体的な課題特定のプロセスを通じて、分析の実務的な活用方法についても深く考えることができました。 理由は何だろう? さらに、普段の業務においても、ただ感覚に頼るのではなく「ここを見せたいからこのグラフを使う」「ここで比較するために条件を合わせる」といった、明確な理由付けを意識してデータを扱うことの重要性を再確認する機会となりました。

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