データ・アナリティクス入門

仮説検証で未来を切り拓く一歩

なぜ仮説検証が必要? 今回の振り返りを通じ、まず仮説検証の重要性を再認識しました。数字を単に眺めるだけではなく、要素ごとに分解し、さまざまな仮説を立てながらデータを検証のツールとして活用する方法が有効だと感じました。また、比較を意識した分析を行うために、率や代表値を用いる手法が非常に効果的であるという考えにも改めて気づかされました。 実績把握で何が変わる? これらの学びは、月次実績の把握や事業計画の検討にも応用できます。過去の実績に基づいて仮説を立て、検証を重ねることで、次年度への具体的な打ち手が明確になっていくと実感しました。前年同月比や前年同期比を活用する手法も、現業務において引き続き継続し、より深い分析に結びつけたいと考えています。 復習と共有で成長は? また、ナノ単科の画面が見られなくなる前に、回帰分析や代表値の部分をしっかり復習し、自分の知識として定着させることが必要だと感じました。さらに、アウトプットの重要性を痛感したため、自ら立てた仮説や検証結果を周囲と共有し、意見を取り入れることで自身の成長を一層促進していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

小さな比較が大きな決断へ

分析の目的は何? 分析は、対象の比較を通して最終的な意思決定に役立てるためのプロセスです。まず、分析の目的をはっきりと定めることが大切です。その際、必要な要素の整理を行い、どのような切り口で分析を進めるかを考えます。 比較とグラフはどう? 具体的には、各要素を同じ尺度で比較できるよう配慮しながら、縦棒グラフや横棒グラフの使い分けに注意を払い、差異を視覚的に把握しやすい構成を目指します。数値データだけでなく、感覚的なスコアも、別の切り口を用いることで定量的に表現できる点が重要です。 柔軟な検討は必要? また、データ分析の依頼を受けた際は、まず目的に関する詳細なヒアリングを行い、分析に必要な各要素の分解や整理を丁寧に実施します。目の前のデータに固執することなく、柔軟な視点から検討することが求められます。 結果のまとめは? 最終的な分析結果のまとめにおいては、伝えたいメッセージに最も適したグラフやダッシュボードを選択することが鍵となります。こうした取り組みが、分析時に生じる躓きや失敗を解決するためのディスカッションに繋がっていくでしょう。

データ・アナリティクス入門

ナノ単科で見つける学びの扉

自分の学びを振り返る? 自分の言葉で学んだ内容を整理する機会が多く設けられており、復習の面でとても有意義でした。また、これまで習得してきた分析手法を再確認できた点も良かったです。ライブ授業の録画を用いた例題で、実際に手法を振り返るとともに、他の受講生のコメントからうまく言葉にできなかった点もしっかり復習できました。 分析と仮説はどう築く? 実務においては、まず「what」「where」「why」「how」のステップを踏みながらアンケート分析を行い、仮説検討の際にはフレームワークを活用して網羅的に考えることを重視したいと考えています。さらに、「選んで比較」を繰り返すことで、最終的に一つのストーリーとして筋を通す資料を作成できると思います。 実践経験はどう見る? 6月下旬から予定されている社内のアンケート分析において、これらの手法を実践していく所存です。一方で、実践経験が不足している点は課題と感じています。そこで、実務以外にも統計局のデータを用いて地域ごとの人口動向とその原因について検討するなど、さらなる練習機会を積極的に設けたいと思います。

クリティカルシンキング入門

数字が紡ぐ革新のストーリー

パターンはどう見る? 観測された事象データの相関比較から、背後に潜むパターンや特徴を発見し、未知の事象に対しては予測や仮説を立て、具体的な施策を検討しています。各プロセスでは、項目と事象の関係をブレークダウンして文字化することが重要であると考えています。 施策の領域は? また、ブレークダウンする際の項目数が多いほど、検討すべき施策の領域が広がるため、PDCAサイクルの回転回数を増やすことが可能となり、成功に近づけると感じています。 協業の効果は? この手法は、協業候補先企業の事業分析や、外部要因・内部要因の分析、事業戦略、シナジー効果などのスライド資料作成時にも有効です。具体的には、データを分解して対象企業の各販売業界ごとの比率を明確にし、各業界の今後の市場成長率との相関を基にした売上推移シミュレーションのデータ化やグラフ化が求められます。 結論はどうする? さらに、パワーポイント作成時は「結論-論拠×3」という構成を意識し、スライドメッセージと添付グラフの配置にも工夫を凝らすことで、論拠の濃度と伝わりやすさを向上させています。

データ・アナリティクス入門

比較が導く分かりやすい分析

比較の意義は何? 分析の基本は「比較」にあると改めて感じました。比較を行う際は、条件や前提を揃えることが重要です。何のために分析を行い、どのようなデータをどのように加工するのか明確に考えることで、ただ単にグラフを作成するだけでは不十分な分析から、有意義な知見を引き出せると理解しました。 誰のデータを扱う? また「誰の」「何のための」「どんなデータ」を扱うのかということをしっかりイメージすることが、ケースごとに最適な見せ方を検討する上で不可欠です。目的に合わせた具体的な仮説を立て、関係者全員で共通認識を持つことが、説得力ある分析につながると感じました。 目的と仮説はどう? さらに、作業に入る前に分析の「目的」と想定される「仮説」を明確にすることが重要です。以前はただタイトルをつけるだけで済ませていましたが、グラフから確認したい事柄を明記することで、チーム内での認識が統一され、より精度の高い分析ができるようになりました。目的に合わせ、比較対象の前提条件を整理してから作業を開始する手法は、今後の分析においても大変有効だと再認識しました。

戦略思考入門

最短距離で目指す戦略術とは

独自性はなぜ必要? ゴールに向かって最短距離で到達するためには、何をやるか、何をやらないかを選択し、他の人が真似しにくい独自性を持つことが重要であると再認識しました。また、戦略には計画的戦略と創発的な戦略があるという新たな視点も得ることができました。今後は、これらの理解を自分の言葉で他者に伝えられるようになりたいです。 戦略策定の鍵は何? 自部署の下期の戦略策定に関しては、まず上期の状況を分析し、継続することとやめることを選択することから始めたいと思います。各項目ごとにデータを比較し、どこに要因があるのか、なぜそうなったのかを考察します。その後、目的達成のための他の選択肢やルートも検討し、なぜそれを選んだのかをしっかりと説明できるようにしたいです。 本質はどう見極める? また、思考を深めるためには、考えを言語化し、なぜそう思ったのか、それを思う根拠を明確にすることが大切だと考えています。その上で、本当にその選択肢が必要かどうかを再度検討していく習慣をつけたいです。施策から入ってしまう自分の癖を意識し、今後改善していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

多視点比較で広がる学びの世界

比較の意義は? 分析の要点は、比較にあるという点が非常に印象深かったです。動画と同様に、特定の企業を導入するという目的が先行しがちで、その情報をもとに比較対象を探すことが多かったため、ディスカッションを通してさまざまな視点が存在することを学びました。今後の学習では、固定概念にとらわれず、他の選択肢についてもしっかりと検討することが必要だと感じています。 異なる視点は? また、前述の通り、導入の目的が一方に偏る傾向があったため、別の視点も重要であると再認識しました。自分自身の考えだけに依存するのではなく、異なる問題意識や視点も考慮しながら、比較を進める際に他の検討要素がないか常に意識するよう努めたいと思います。 検証はどうする? さらに、提案時にはイシューを軸にして比較の正しさを検証し、どのグラフが正確な情報を伝えられるかを熟考することが不可欠だと感じています。ブレインストーミングで生成AIを活用し、他の視点が得られないか確認すること、そして上司にこまめに相談して要点に漏れがないかチェックする姿勢も大切だと実感しています。

データ・アナリティクス入門

分解で見えた解決のヒント

進行中の問題は何? プロジェクトの進行において問題が発生した場合、まずはプロセスをできるだけ詳細に分解し、ボトルネックを見つけ出すことで原因を明確にし、解決策の糸口を探していきたいと考えています。 複数原因はどう整理? 一方で、原因が複数存在する場合には、さまざまな対策案を検討する必要があります。実際の業務ではA/Bテストの実施が少ないかもしれませんが、実施する際には1要素ずつ、できる限り条件を揃えて行うことを心掛けたいと思います。 全体像はどう掴む? また、問題の原因を探索する際には、プロセスを細かく分けることでボトルネックに注目し、問題の全体像を把握するよう努めます。 評価基準は納得? さらに、解決策を検討する場合は、適切な判断基準を設定した上で各案の評価を行います。その際、判断基準の重要性や重み付けについても十分に考慮しながら進めることが重要だと考えています。 A/Bテストはどう実施? A/Bテストについては、条件を一致させた上で1要素ずつ実施するようにし、比較が効果的に行えるよう留意していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

営業部門と協働し、データ分析の切り口を探る学び

定量分析で何が重要? 定量分析の重要性と、分析では比較や仮説、目的が重要であることを学びました。実務においては仮説を立てる能力や、分析において適切な切り口を見つけることが求められます。このためには、分析対象に対して強い興味を持つことが大切だと感じました。 問合せ増加の施策検討 現在、私は担当しているWEBサイトからの問い合わせ数を増やすための施策検討を行っています。問合せの生データやサイトのアクセスログなど、使用可能なデータは整っています。また、SFAデータを分析し、2025年度の営業施策を検討中です。こちらについてもSFAデータにアクセスできる状況にあり、今後加工は必要ですが、元データは揃っています。 SFAデータ分析の進め方 まずは、SFAデータの分析から着手する予定です。SFAデータには多くの分析切り口が存在しますので、目的や仮説を明確にするために、いきなり手を動かすのではなく、営業部門の担当者を巻き込むことにします。具体的にはどういった分析が求められるのか、現場で役立つかどうかを相談することが大切だと考えています。

データ・アナリティクス入門

分析目的を明確に!データ活用の極意

分析の目的設定はなぜ重要? 「分析とは比較なり」が今回の講義の究極のゴールであるが、それだけでは不十分である。分析の目的をしっかり設定し、自分なりに仮説を立て、それに必要なデータを用意することが重要だ。また、適したグラフを選ぶことも必要である。 結果を伝えるための見せ方とは? 分析の目的を念頭に置きつつ、最終的にはデータ分析を基に説明や説得を行うため、見せ方にも気を配る必要があると感じた。 データ分析の活用方法は? 現在、保証契約のデータを分析している。目的は、経営陣に過去の実績を報告することと、顧客に実績を示すパンフレットを作成することである。それぞれの目的を追求すると、保証契約制度を推進する施策の検討や実績アピールによる利用促進が考えられる。これらの目的を念頭に、どのデータを分析すべきか、どう表現すべきかを考えることが大切だ。 記憶に残る工夫はどうする? 目的に立ち返ることを忘れないようにしたい。具体的には、PCの壁紙や手帳など、日常的に目にするものに「分析とは比較なり」と記入しておき、記憶のフックを作りたいと思う。

アカウンティング入門

B/Sで読み解く新規事業のヒント

B/Sの内訳はどう? B/Sは、企業が資金をどのように使い、どのように調達しているかを示すもので、流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産の5つの項目に分けられます。流動資産は1年以内に現金化できる資産、固定資産は1年以内に現金化できない資産を意味します。これらを通して、企業のビジネスモデルや他社との違い、そして成熟度合いが読み取れるため、安定した事業展開をしている企業は負債の比率が高い傾向にあるとも考えられます。 新規事業のヒントは? 今回の学びを、新規事業提案に活かしたいと考えています。全く異なる業態への展開も視野に入れるため、どのような資産の組み合わせが望ましいのか、他社の事例を参考にしながら検討材料にしたいと思います。 自社B/Sの見直しは? まずは自社のB/Sを読み解くことから始めます。自社がどのような事業を展開しているのかを把握し、必要な資産や費用を洗い出します。そのうえで、自分が描く構想と実際のB/Sを比較し、もし乖離があった場合には何が不足しているのかを振り返り、将来的な新規事業に役立てたいと考えています。

アカウンティング入門

数字の裏に潜む経営のヒント

B/SやP/Sの基本を確認? P/Sの当期純利益がB/S上の純資産に該当することや、B/Sを見る際にはまず5つのパーツの大きさを比較することを学びました。その上で、何に資金が多く使われているのか、必要な資金が増加していないか、そして倒産のリスクがないかを確認する視点が非常に役立ちました。 減価償却はどう違う? また、減価償却の方法として定率法と定額法の違いについても理解を深めることができました。計算方法や適用する状況について具体的に把握できたため、今後の実務にも役立つと感じました。 新規取引はどのように? さらに、新規取引の検討においては、取引先のB/Sを自分なりにイメージし、構造を捉えることが重要であるという点に気づかされました。学んだ内容を踏まえ、本質的な強みや潜在的なリスクを見極める視点を持つことが、信頼できる取引関係の構築につながると実感しています。 対話で方向性は? 最後に、取引先の担当者と会社の強みや、目指すべき方向性について対話を重ねることが、相互理解を深め、より良い関係を築く上で非常に有効だと学びました。
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