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データ ✕ 多い

に関する学び

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どうやってイシューを特定する？ 進め方としては、まず答えを出すべき問い、すなわちイシューを明確に特定します。その後、論理の枠組みを考え、主張を適切な根拠で支えるという基本の流れを踏むことが重要です。作業を進める中で、イシューを常に意識しながら進めるべきであり、過去にはイシューから逸脱したまま次の作業に移ってしまった経験があり、今後はその点の改善が求められます。 なぜ顧客評価に課題が？ また、顧客評価で問題が生じた場合や戦略がうまくいかない状況では、単なる対症療法にとどまらず、根本的な問題が何であるかを特定し、メンバー間で共有することが必要です。特に、エンジニアの方々と仕事をする際には、視点が異なることが多いため、まずは共通してイシューを明確にし、現在の状況と今後の方向性をしっかり合わせることが大切だと感じました。 どうやって情報整理をする？ さらに、各顧客ごとにイシューを特定し、現状理解のためにMECEやデータ分析を実施すること、そして顧客との面談前や会議での参加者間のゴール設定が求められます。資料作成の際は、まずデータを整理し、その後報告資料の構成を考え、スライドごとのメッセージを作成していくという流れを守り、順番を変えないように進めることが重要です。会議中もイシューから逸脱しない進行を意識することで、解決策へと着実に導くことができると感じました。

分析目的の共有は済んでいる？ 分析においては、まず目的をステークホルダーと共有し、判断の基準となる適切な比較対象を設定することが重要です。その後、グラフを用いて直感的に分析結果を把握できるように表現することが求められます。さらに、データが名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度のいずれに該当するかを確認し、適切に扱う必要があります。 顧客データは適切か？ 顧客情報の分析を依頼されることはよくあります。この際には、集計の目的をしっかりと理解し、対象となるデータが本当に適切であるかを確認してから分析を行うように心がけています。特に、分析結果が事前の予測から外れることがあります。その原因を探ると、対象外の顧客が対象データに含まれているという事例が多く存在します。 データグルーピングの確認 分析を行う際には、まず分析の目的と分析対象データの中身を事前に確認し、目的に対してデータの対象が適切であるかどうかを確認します。特に、データのグルーピングを行う際には、そのグルーピングが正しいかどうかを作業中でも確認することが重要です。提供されたデータには、抽出条件が不明確であったり、対象外のデータが混じっていたりすることが多いため、グルーピングの条件についてはステークホルダー間で共通認識を持つ必要があります。これを怠ると、分析をやり直すことになる可能性があります。

プロセス分解の重要性とは？ 問題の原因を探る方法として、プロセス分解が非常に有効である。例えば、広告であれば表示からクリック、クリックから申し込み（コンバージョン）といった形で細かく分解することができる。また、解決法（HOW）を検討する際にはA/Bテストが有効である。この方法では、比較対象以外の条件を揃え、目的を明確にすることが重要である。 数字だけではわからないことは？ 現在の企画管理業務では、出てきた数字だけで分析や判断をしてしまうことが多い。しかし、出てきた数字の要因がどこにあるのかを探るためには、細かいプロセス分解ができなくても、大枠でのプロセスに分けて見ることができるのではないかと考えた。今回の講義を通して、A/Bテストの有効性を学べたが、A/Bテストの範疇を超えた検証（生産プロセスの改善や販売における改善検証）のやり方についても学びたいと思った。 データ分析の効率化をどう進める？ 講義では、身近なデータを使ってプロセス分解を行う方法について触れられた。日々の業務におけるデータ分析のスピードアップや、分析に十分な時間を確保できているかを検証する必要を感じた。具体的には、データ収集、データ加工、分析、共有にそれぞれどれくらいの工数がかかっているのかを明確にし、さらに効率化して、より早く深い分析と共有を実践できる方法を探りたい。

比較の重要性をどう捉える？ 分析の本質は比較にあります。条件を揃えて比較することが重要であり、この際、目の前の情報に引っ張られないよう注意が必要です。また、目の前にないものについても、目的に照らして何と何を比較するべきかを見極めることが重要です。最終的に、分析によって明らかにしたいことを明確にし、その目的に沿った比較対象を選定することが求められます。 交渉をどう深める？ 私の場合、データを直接使用する仕事ではありません。しかし、交渉事の割合が多いため、この考え方を活用したいと考えています。例えば、説明や交渉時に事実を列挙することは重要ですが、それだけでなく、「もしそれがなかったらどうだろう？」といった異なる前提を考慮に入れた論理構成を加えることで、説明や交渉に深みを持たせたいと考えています。 分析に必要な視点とは？ 抑えるべきポイントは以下の通りです。まず、目的を明確にすることです。今までの行動パターンでは、調べて比較するというアクションをとっていましたが、結果的にただ彷徨い、同じ場所をぐるぐるしているだけでした。 見えない情報をどう扱う？ さらに、目に見えない情報も考慮する必要があります。目の前の情報だけで判断すると、ありきたりで的外れな結論に至ってしまうことがあります。正しい分析方法を身に付けたいと強く思っています。

なぜ多角的に見る？ データ分析は、ただデータを見るだけでなく、さまざまな角度から比較し、分析することが重要だと感じました。数字にまとめたり、数式を用いて関係性を明らかにしたりすることで、隠れた事実に気付くことができます。また、代表値や分布、平均値と標準偏差など、基礎的な手法を通じてデータ全体の傾向を掴むことが効果的です。 どの代表値が適切？ 社内で扱うデータはボリュームが大きいことが多いため、比較の際には代表値に注目する場面が多かったです。これまでは直感的に平均値や中央値を代表値としていたものの、データ全体の特徴を踏まえてどの代表値を採用すべきか再検討する必要があると学びました。さらに、業務ではデータをマトリックスにまとめたり、グラフや分布図にして視覚的に把握できる形に変換することで、数字が伝える実態をより明確に捉えることができると実感しました。 何を比較検証すべき？ 大量のデータを取り扱う際は、さまざまな代表値の算出方法を試すこと、また平均値においても単純平均以外のパターンが存在することを忘れずに検証することが大切だと感じました。データを可視化する際には、「何を見たいのか」「どこを比較するのか」といった目的を明確にした上で、見たい事象が浮かび上がるよう工夫することが、今後の分析業務において重要なポイントだと再認識しました。

お金の視点、どう捉える？ 改めて会社内のさまざまな活動を、お金の動きという視点で捉えるという考え方が新鮮で、とても興味深く感じました。社内のデータやその基になる活動を詳しく調べる中で、実は自分たちの会社についてあまり知られていない部分が多いことに気付かされました。今後は、何事においてもお金の流れという側面を意識して理解を深める習慣をつけたいと思います。 事業部比較はなぜ？ 現在、複数の事業を展開する自社において、事業部別の事業構造や実態を比較把握するプロジェクトに取り組んでいます。このプロジェクトの内容は、改めて自社の活動をお金の動きの観点から理解するという視点と直結していると感じました。特に、私たちの企業は設備投資をあまり必要としない労働集約型であり、人材が最も重要な資産であることから、その活動を金銭面でも検証してみたいと考えています。 活動はどう検証する？ まずは、どのような活動が行われているのかを明確に列挙する必要があります。続いて、それらを体系的に整理し、活動の目的や実態、課題などを明らかにした上で、金銭的な要素も加えていくつもりです。人的資本経営という視点では、誰が誰に対してどのような目的でどんな活動をしているのかをすべて定量化するのは難しいものの、可能な限り数値で表せるよう努めていきたいと思います。

平均値の理解とは何か？ データ分析において、平均値という言葉に惑わされ、その中身を詳しく見ることを怠りがちだったことに気づかされました。改めて、目的を無視した代表値の活用が良い分析結果につながらないと感じました。平均値にも加重平均や幾何平均など様々な種類があり、それらの算出方法を学べたのはとても良かったです。 代表値への新たな挑戦 現在、自分が理解したつもりでいる部分が多いと考えています。今後は、他の練習問題にも挑戦し、世の中に溢れている代表値がどのように算出されているのかを更に考えられるように努めたいです。 分析結果をどう伝えるか？ データを分析し加工することによって、相手に何を伝えたいのかを明確にし、グラフや代表値の算出を行いたいと思いました。また、公的データでも分かりやすい平均値だけを提示して受け取り手の印象に強く残す手法がありますが、代表値の裏側にあるデータの分布を調査した上で、そのデータから何が言えるのかをしっかり考えたいと思います。 データ加工で心掛けること 以下の点を心がけます： - 加工データの裏側を考える癖をつける - 自分でデータを加工し、伝えたいことが伝わるようにする - データ加工の前に必ず要件定義を行う - 様々な平均値の算出方法について、仕組みや成り立ちを理解する

分析の基本は比較にあり？ 「分析とは比較である」ということが、今まで感覚的に行っていた私にとって、必須であると改めて理解しました。また、多くの人の前でプレゼンテーションを行うため、データを分析する際には、まず「仮説」を構築した上でデータ加工に取り組んでいました。そのため、明確な目的や主張のない分析は行っていませんでしたが、一方で期待していた比較結果が得られなかった場合には、仮説を素直に見直すことの重要性を認識しました。 新しい業務への挑戦 普段の業務では、「分析とは比較である」という意識が習慣化しています。しかし、これから新しい業務に挑むにあたっても、この「比較」を意識し続けたいと考えています。特に、生存者バイアスのかかったデータに基づく業務になる可能性があるため、失われているデータとの比較を心がけたいと考えています。 成功と失敗事例の見極め あるプロジェクトでは協力業者の選定が多数必要となりますが、彼らが持参するのは成功事例が多いと予想されます。そのため、成功事例の裏に隠れている失敗事例を手に入れ、成功事例だけに基づいた「比較」に陥らないよう注意したいと思っています。直感的に考えたことを「仮説」とし、その後、生存者バイアスを避けた適切なデータを比較・分析し、プロジェクトの成功を目指したいと考えます。

データ比較の意味は？ データの比較を通して、その意味合いを見出す手法として、数字に集約する方法とビジュアル化する方法の２つのアプローチがあることを学びました。 代表値の選び方は？ 数字に集約する手法では、まず代表値に着目します。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、さらには中央値が挙げられます。また、データのばらつきを評価するためには標準偏差を利用するのが有用です。どの手法を採用するかは、単に数値を並べるのではなく、各数値が持つ意味合いを十分に考慮した上で、目的に見合った適切な評価方法を選択することが重要です。 評価手法は何だろ？ 成長率や進捗率の評価では、場合によっては幾何平均が適していることもあります。ただし、実際の業務においては、単純平均や標準偏差による評価が一般的に用いられるケースが多いです。評価の目的やデータの意味合いによっては、中央値や幾何平均も選択肢に入れて、適切な評価手法を考慮する必要があります。 グラフ選びはどうする？ また、データのビジュアル化にあたっても、まずその目的を明確にし、適したグラフなどの表現方法を検討することが大切です。目的に合わせたデータの加工や表示の手法を選ぶことで、情報をより具体的かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。

売上予測の計画をどう立てる？ 売上予測においては、過去の事例や他社、海外の事例と比較しながら計画を立てることが重要です。実績が更新されるたびにその計画との比較を通じて事業の進捗を評価し、改善策を議論しています。このことから、「分析は比較なり」という定義はやはり真理だと感じています。また、扱うデータの理解を深め、その知見をステークホルダーと共有するためには、アウトプットの整理と見せ方を適切に選ぶ必要があります。 分析計画表はどのように工夫する？ 分析を進める際には、毎回分析計画表を記載し、目的に合わせた分析手法を選択して言語化した上で作業を進めています。しかし、どのデータをどのように加工して用いるかにはあまり触れていないことが多いと感じました。そのため、テンプレートを見直し、自分以外の人がその分析の思考プロセスを理解しやすくするよう工夫が必要です。 新たなデータ分析のアプローチは？ 具体的には、現在のテンプレートでは実際に分析に用いたものしか記載されておらず、選択可能なデータの種類とその選択理由、分析手法の採用理由を明確化するような構成に変更する予定です。新たなデータを分析する場合、そのデータの特性や限界を適切に確認し、分析結果とともに共有することが重要だと考えています。

直感は信頼できる？ 普段の仕事やデータを扱う際、経験や直感に頼った仮説が基本であったことを改めて実感しました。データ分析そのものではなく、むしろデータ収集の段階で不足している点が原因だったと考えています。この経験が、部門費などの予算策定時における変化の捉え方を再見直すきっかけとなりました。 予算根拠は正確か？ 部門費の策定根拠や、今後の設備投資に関する理由付けについては、未来を見据えた考察が十分でなかったと感じています。何か異変があった場合の修理費用が予算に計上されず、過去の事例や頻度を確認することで、適正な管理につながる一手段としたいと思います。 委託実態はどうだ？ 請負会社に業務を委託している現状では、作業の安定性はもちろん、雇用期間が短期に終わる点にも課題を感じています。労働内容に加え、職場環境も影響していると考え、既に委託から10年が経過している案件も多いことから、改めて状況把握から始めたいと思います。 記録整備は必要？ 具体的には、請負会社で働く方々の実務経験年数や年齢層などの基本情報の収集を行い、当社を離れる理由なども可能な限り情報として集める予定です。また、設備投資に関しては、過去の作業記録のデータベース化が未実施であるため、そこから着手する方針です。

目的の明確性は？ 分析を進める上で大切な点は、まず目的を明確にし、全体像を把握することです。その後、大項目から中項目、小項目へと細分化しながら、漏れや重複がないよう注意深く分解します。また、問題点を捉える際には、現状が正常な状態に達していない場合と、正常な状態であってもあるべき姿とのギャップが存在する場合という違いに着目することが重要だと学びました。 債権回収の現場は？ 債権回収の現場では、入金約束が取れたグループとそうでないグループに分け、ロジックツリーを用いて分類を実施しました。性別、年代、連絡先の有無などを集計し、各要素の違いを比較検証した結果、入金約束を取れたグループでは特定の時間帯、特に朝8時台に件数が多い傾向が見られました。この事実を踏まえ、これまで連絡が不足していた可能性について仮説を立て、今後のヒアリングで更に検証していく予定です。 データ分類の進め方は？ データ入手の段階では、まず全体像を把握し、その上で影響が大きい部分を特定するために丁寧に分類を進めました。さらに、複数の仮説を構築してから集計を細分化し、一つずつ検証するプロセスが重要であると感じました。昨年との比較を行うことで、変化や傾向を明確にしながら、次の対策に活かしていきます。