クリティカルシンキング入門

読みたくなる!伝わるメッセージ術

伝わる文章の秘訣は? グラフやメール文章を作成する際、受け取り手にとって分かりやすい表現が重要であると改めて認識しました。ただし、いかに丁寧に作成しても、読まれなければ意味がなく、伝わらなければ業務の効率化にはつながらないと感じています。今後も、メッセージが正確に伝わる表示方法を常に意識していきたいと思います。 改善点をどう捉える? 仕事上、メールやスライド作成の機会が多いことから、今回の学びを活かして、受け手に注意や関心を持ってもらえるような工夫が必要です。まずは毎月配信するメールにおいて、タイトルや冒頭文の工夫、全体の構成や見やすさを意識しながら改善を図りたいと考えています。また、自分の作成したメールについて、変化や見やすさに関するフィードバックを受け、継続的にブラッシュアップしていく所存です。

データ・アナリティクス入門

探る仮説、見える可能性

仮説思考の意味は? 仮説思考の重要性について学びました。複数の仮説を立て、フレームを活用することで検証すべき論点を網羅的に整理できる点が印象的でした。仮説を証明するためのデータ収集では、支持するデータだけでなく、他の仮説を排除するための情報も集める必要があると理解しました。このプロセスにより、検証マインドが向上し、説得力が高まる好循環が生まれると感じました。 現場での工夫は? コンサルティングの現場では、プロジェクト開始時に既に大論点が明確な場合が多い中で、自ら複数の仮説を検討し、大論点を中論点や小論点に分解して検証ポイントを明確にする作業が求められます。また、上位者との壁打ちを通じて精度を高めることで、効率的な問題解決が実現できると実感しました。

データ・アナリティクス入門

グラフで魅せる平均の真実

どの平均を採る? 平均という言葉一つをとっても、その状況にふさわしい計算方法を採用しなければ、意味をなさないと感じています。どの平均値を用いるべきか、またどの数値を算出すべきかを十分に理解し、それぞれに合った平均値を出すことが大切だと思います。さらに、グラフを活用することで、視覚的にわかりやすい情報提供ができると考えています。 ビッグデータの平均は? 実際のところ、現在の業務においては平均値を用いる場面はあまりありません。しかし、扱うデータ量が多いビッグデータの現場では、いずれ必要になると予想されます。その際には、どの平均を選択すべきかを慎重に検討し、わかりやすいグラフによってデータを効果的に提示していきたいと思います。

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