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データ ✕ 多い

に関する学び

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復習はどう進める？ これまでの学びを振り返り、今後のありたい姿と具体的な取り組みを体系的に整理できました。振り返りを進める中で、全ての内容を完全に洗い出せたわけではなく、すでに忘れてしまっている部分も多いことに気づきました。そのため、何度も繰り返し復習し、実践の中で活用することが大切だと感じています。 管理とサポートの課題は？ 私の業務は、製品の管理とサポートに関わるものです。サポート内容に対する不満と製品そのものへの不満があり、それぞれ解決すべき課題が異なります。また、即座に対処できるものと、投資や時間を要するものも混在しています。相関分析を活用して、不満の原因となる主要項目を特定し、優先順位をつけた上で対応していく意向です。 方向性のズレはなぜ？ これまでの学びの中で、方向性を見誤ったり着眼点がずれてしまうことがありました。そのズレが生じた原因を、経験や定性的なデータをもとに検証し確認する必要性を感じています。さまざまなフレームワークを活用し、仮説を立てたり目的を明確にすることが、今後の正確な分析に欠かせないと考えています。ただし、数値だけに頼ると誤った解釈につながる恐れがあるため、解説書や事例を通じて知識をさらに深めるよう努めたいと思います。

データ分析の意義は？ データ分析そのものが目的ではなく、What・Where・Why・Howの各ステップに沿って、イシューの設定、問題の特定、原因の分析、そして解決策の構築まで進めることの重要性を学びました。 課題解決の要点は？ また、課題解決とは現状のマイナス面を正常に近づけるだけでなく、将来のありたい姿に向けた戦略を立てることも含まれている点が新鮮な発見でした。 なぜ提案が浅く？ 内部監査の担当として実務を行う中で、課題の特定までは進むことができても、真の原因分析が困難で、改善提案が表面的になってしまうことが多いと感じています。今後は、原因をより深く掘り下げ、具体的な改善策を提案できるように努めたいと思います。また、提起する課題が現状の問題解消を目指すものなのか、将来のビジョンに向けたものなのかを明確に区別して提案できる力を養うことも目標にしています。 仮説検証のプロセスは？ What・Where・Why・Howの各場面で仮説を立て、その仮説をデータ分析により検証するプロセスを確実に実行したいと考えています。データ分析だけに留まらず、その他の情報も収集しながら、より深い原因分析と効果的な改善提案ができるよう、引き続き努めていきたいです。

思考の癖はどうして？ 人には思考の癖があり、考えやすいことや考えたいことを自然と考えてしまいます。これらは無意識に行われ、自分自身で制約を設けていることに気付かないことが多いです。しかし、「視点、視座、視野」の3つの視を意識することで、より広い思考を得ることができます。また、思考の偏りを防ぐために、問題を分解して考えるという手法も効果的です。 学びの活かし方は？ この学びは、いくつかの場面で活用できると感じています。たとえば、進行中のプロジェクトでのアイデア出しや、会議用のプレゼン資料を作成する際に役立ちます。また、部下からの提案を一緒に確認したり、データ分析を行う際には、何を知るための分析なのかを意識することで、全てのデータを解析しようという不必要な負担を避けることができます。 会議の進め方は？ さらに、自分が開催する打合せでは、冒頭で会議の目的を明確に伝え、出席者の共通認識を一致させた上で会議を開始することが重要です。会議のプレゼン資料を作成する際には、その資料が目的に合致しているか、議論すべき点に見落としがないかを客観的に確認します。そして、議論の場では「本当に？」「なぜ？」という視点を持ち込むことで、議論が一段と深まるようにリードします。

前提を間違えずに検証するには？ 平均年齢30才という言葉から、勝手に30才前後が多いと解釈してしまいました。仮説を立てて検証する際にも、前提を間違えると意味がないことを実感しました。データをビジュアル化することで、事実を正しく把握しやすくなり、様々な視点を得られることが体感できました。この誤認しやすい傾向を忘れず、丁寧に事実を把握することを意識したいと思います。自分の単純に判断しやすい癖を改めて感じました。 予測はどのように立てるべき？ グラフを作成する前に予測を立ててみることも重要です。事前に予測することで、想定と現実とのギャップを見つけやすくなり、課題箇所を把握しやすくなります。また、作業手順に意識を向け、グラフ作成時には特徴的な箇所を意識することも大事です。今まであまり意識してこなかった手順を意識し、ステップを可視化して実施することに努めたいと思います。 ビジュアル化がもたらす効果は？ 仮説検証は、正確な事実把握ができて初めて成り立つため、まずは身近な課題や過去の課題から事実把握のビジュアル化を実践し、確認していくことが大切です。正しい事実把握の習慣化を努め、課題を把握しやすいデータ加工とビジュアル化を念頭に作業を意識的に進めていきます。

優先順位をつけるためには？ 捨てるという行為は、優先順位をつけることを意味します。そのためには、現状を分析し、コスト対効果をデータとして明確に可視化することの重要性を学びました。しかし、売上や利益、品質など、具体的に何を目的や目標とするかを決定するノウハウは、別途必要だと感じました。 SES案件営業の新戦略とは？ まず、SES案件の営業戦略についてです。売上や利益の拡大、技術的な成長が期待できる顧客をターゲットにした営業活動や社員の採用、育成を行います。具体的には、既存の顧客に対して、企業の売上や成長率、自社の売上、人件費、利益額、それに要員一人当たりの売上や人件費、利益額を算出し、費用対効果を明確にします。そのうえで、営業活動やリソースの投入戦略を策定します。 エンジニアの生産性をどう向上？ 次に、エンジニアの生産性向上についてです。残業が多い社員やチームに対して、どのような作業に時間を注いでいるのかを可視化し、各作業の効果を確認します。そして、時間をかけるべき作業であるかを判断し、削減可能かどうかを検討しながら対策を考えることが重要です。このアプローチにより、無駄な作業を削減し、作業の優先順位を適切に設定することで、生産性の向上を図ります。

分析の本質を問う？ 分析においては、情報を分類し比較することが基本であり、目的は人が考えるものであると実感しました。データに存在しない要素についても推測しながら考える必要があり、戦闘機の例を通じてその重要性を感じました。仕事に活かすためには常に目的を忘れず、何のために分析を行っているのかを明確にし、仮説を常に立てることが求められます。また、仮説を立てる際にはラテラルシンキングの発想も必要だと感じています。 人事データの壁は？ 人事領域のデータを取り扱う際、定量化が難しい項目が多い点に気づきました。そのため、データの収集方法から見直し、定量データとして分析できるよう設計することが必要であると考えます。このアプローチにより、あいまいな感覚で当たりをつけるのではなく、常に仮説を持って検証を進めることができると感じました。 目的再確認の意義は？ さらに、データ分析を行うにあたり、何のために分析をするのかという目的を明確にすることが肝要です。目的に沿った設問項目の設定と、得られた結果からどういった提言を行うかをしっかりと考える力が必要だと感じました。分析すること自体が目的化しないよう、定期的に目的を振り返る時間を持つことも大切だと改めて思いました。

データ分析に必要なスタート地点は？ データ分析とは何かと問われたとき、私は即答できない自分に気づきました。しかし、week1で「分析とは比較である」という言葉に出会い、新たにスタート地点を明確にすることができました。これからは、自分が行おうとしている分析が「比較」になっているかどうか、自問自答できるようになりました。さらに、分析を行う目的をしっかりと確認し、自分が伝えたいことに合致した比較ができているかを常に問い続けることを忘れないようにしたいです。 結果的な「比較」に満足していませんか？ よくある例として、言われたままにデータを出すことが多かったのですが、特に期末には前期比や前年比を提示するだけで終わっていました。しかし、何を「比較」すればより実態や現状を明確に伝えることができるのかを考えるアイデアが必要だと感じています。 新しい発見へとつながる比較は？ たくさんのデータがある中で、売り上げの数字以外にも何か意味のある比較対象を見つけたいと思います。売り上げや数量、売り上げの多い顧客などは一般的な比較対象ですが、それ以外にどのような視点で比較すれば新しい発見につながるのか、色々な分析データを見ながら探していくつもりです。

分析の精度をどう？ 普段の分析では平均値に頼ることが多いですが、データのばらつきを十分に表現できない点が印象に残りました。標準偏差はこのばらつきを把握するための指標であり、分析の精度を高めるためにぜひ取り入れるべきだと感じています。業務ではすでにビジュアル化の手法を用いていますが、今後は標準偏差も活用していきたいと考えています。 採用分析の狙いは？ 採用状況の分析については、平均値だけではなく標準偏差を用いることで、応募者数や面接評価の個々のばらつきをしっかりと捉え、より詳細な傾向を分析する計画です。これにより、採用プロセスの安定性や特定の職種や部門における採用難易度の変動を明確に把握することが可能になります。その結果、より効果的な採用戦略の策定やリソース配分の最適化へとつなげることを目指しています。 計算環境はどう？ 現在は、最新の採用データを整理し、Excelなどのツールを用いて標準偏差を計算できるような環境を整えています。主要な指標である応募者数や面接評価の標準偏差を算出し、比較分析を実施する予定です。こうした分析結果を視覚化して定期報告に組み込むことで、より深い洞察を得られる体制を構築していきます。

本当に原因を掴めた？ クリティカルシンキングの動画を通して、問題が起こった際に分析せず「なんとなく」原因を特定し、「とりあえず」の解決策に飛びつくことが非効率であり生産性を下げるという点を再確認しました。 思考の見直しは？ 自分の思考偏りや思い込みに気付くとともに、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった観点から要素を分解し、数値などの客観的データに基づいて対応策を検討する必要があると実感しています。 前例に縛られている？ また、学校内のさまざまな業務では「前例踏襲」や「経験則」に頼る場面が多いと感じています。そこで、問題解決のためには客観的データに基づき、論理的かつクリティカルに考える文化を醸成することが、今の時代にふさわしく、生徒も教員も共に多く学べる環境作りにつながると考えています。 実践はどう進める？ 学んだ知識を実践に移すことが重要です。特に、これまであまり取り組んできなかったデータをグラフで示す方法にも積極的にチャレンジしていきたいと思います。 ツールの使い方は？ さらに、ロジックツリーを日常の思考訓練のツールとして活用していくつもりです。

データの見方はどうなる？ データの視点やグラフの表示形式が異なるだけで、見方が大きく変わることを実感しました。データ分析を行う際、まず仮説を立て、その仮説に基づいて情報を得るための切り口を考えたいと思います。逆に、他者が行ったデータ分析の結果を見るときは、その結果やグラフをそのまま信じるのではなく、見落としていることがないかを注意深く確認することを心掛けたいです。 顧客アンケートはどう見る？ 業務で顧客アンケートを分析する機会が多いため、分析時に複数の観点から試してみたいです。また、サービス改善を設計するときにも、データを根拠にした設計ができるように役立てたいです。特に定性的データ、つまり自由記述のデータをどのように分析していけばよいのか、これからさらに学んでいこうと思います。 定性と定量の使い分けは？ アンケート分析に関しては、事業部での週次ミーティングで報告することが多いため、その際には複数の観点からの分析結果を提示できるようにしたいです。また、定性的データの解釈に関しては、単独で分析するのではなく、定量的データと組み合わせて客観的に分析できるように努めたいと考えています。

どう深堀りすべき？ 分解のプロセスでは、目に見える事実だけに当てはまらず、常に疑問を持って深堀りすることが、課題の本質を把握する上で非常に重要であると理解しました。実際の業務ではスピードが求められるため、予想通りのデータが出ると次のステップへと急ぎがちですが、一度立ち止まって、より深く検証する姿勢を大切にしていきたいと思います。 真実をどう捉える？ また、品質不具合や設備のトラブルにおける再発防止の取り組みにこの分析を活用しています。結論ありきの報告が多く、グラフの見方などを深く疑っていなかった点に気付きました。今後は、別の切り口から事象を捉えることで、これまで見過ごしていた現実を明らかにできないかという問いを持つように努めたいと考えています。 原因究明の本質は？ 過去の経験から、品質不具合や設備トラブルの原因を掘り下げることで、根本原因が共通しているケースが多いと感じています。特に、ある地域では、事象の特定は得意である一方、原因究明が軽視されがちな傾向があるため、日々の業務の中でさらに踏み込んだ分析を実践し、原因究明の体質を根付かせたいと再認識しました。

比較で何を学ぶ？ 分析は、比較するところから始まります。ただ単に集計結果をまとめるだけではなく、そこから得られる示唆を示したり、グラフ化して見やすく提示することが求められます。また、分析はあくまで手段であるため、常に分析の目的に立ち返り、手段自体が目的にならないよう注意する必要があります。比較対象としては、目に見えるデータや得やすいデータだけでなく、見えにくい側面も含めて選定することが大切です。 目的設定はどうする？ そのため、データをエクセルで加工する前に、まず十分な時間をかけて目的や比較対象を明確にすることが重要です。目的をはっきりさせることで、分析結果の妥当性や有用性を高めることにつながり、関係者の意見を取り入れるなどして、慎重に検討する姿勢が求められます。 何を紙に書く？ また、分析を始める前に、目的、比較対象、仮説などを紙に書き出しておくとよいでしょう。作業中は都度その紙を見返し、目的から逸れないよう気をつけます。目的があいまいなまま設定されることが多いため、必要に応じて、事前にまとめた事項を見直しながら分析を進めることが効果的だと考えます。