データ・アナリティクス入門

数字が語る驚きの実態

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。

クリティカルシンキング入門

振り返りから見えた伝えるコツ

日本語表現の見直しは? 日本語を正しく使うことの大切さを見直す機会となりました。主語や述語の関係を意識し、隠れた主語を明確にすることで、読み手に分かりやすく伝える文章作りに努めています。不要な語句を省くとともに、適切な表現や用語選びに注意を払っています。 正確な伝え方って? 口頭およびメールでのコミュニケーションにおいては、短時間で正確なやり取りを実現するため、主語の省略を避けるよう心がけています。これにより、相手に誤解を与えず、話の意図が明確に伝わるようになると実感しています。 説明資料はどう作成? また、説明資料の作成時には、全体の構造と流れ、具体性に重点を置いています。まず全体像を整理し、論理的な順序で情報を提示することで、読み手が内容を理解しやすくなるよう努めています。さらに、説明する理由や根拠を複数挙げることで、提案の実行容易性や得られる効用まで具体的に示すよう工夫しています。 伝え方の問題点は? 振り返ると、自分のコミュニケーションでは、話の主張がぼやけたり、主語の省略によって伝わりにくい部分があったことに気づきました。今後は、口頭での会話はもちろん、文章作成においても、事前に根拠や理由を整理し、論理的かつわかりやすい表現を心がけることで、より効果的なコミュニケーションを実現していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

実務で変わるデータの読み方

代表値の意味は? 代表値という概念について、これまであまり意識していなかった部分を学びました。データの種類や求める数値に応じて、平均値や中央値などを使い分け、全体の傾向を大まかに把握する考え方はとても実務的で役立つと感じました。 グラフの使い分けは? また、グラフの見せ方にも新たな発見がありました。これまで円グラフとヒストグラムを感覚的に使い分けていたのですが、なぜ今回のケースでヒストグラムが望ましいのかを言葉にする難しさを実感しました。ヒストグラムはデータのばらつきを視覚的に示すのに適しており、円グラフは各要素の割合を把握する用途に向いているという点で、両者の使い分けが明確になりました。 幾何平均って何? さらに、単純平均や加重平均については知っていたものの、「幾何平均」という概念は初めて知りました。比率や割合で変化するデータに対して、幾何平均の考え方を用いることで平均を算出する手法を、ケーススタディを通じて理解が深まりました。今後、将来予測や予算・売上の見込みを算定する際にも、この考え方は有効に活用できると感じています。 学びの振り返りは? このような抽象的な概念は、理解しているつもりでも実務で繰り返し使用しないと忘れがちであるため、資料作成や報告の際に今回学んだ内容を改めて振り返る時間を設けたいと思います。

データ・アナリティクス入門

数値とグラフで切り拓く現場力

平均値の違いは? 代表値の種類について学んだ内容はとても印象的でした。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値という4つの代表値の違いを理解することで、従来は感覚や指示に頼っていた数値の選択を、論理的かつ具体的に検証できるようになると感じました。今後は、各平均値の特徴を自分の言葉で説明できるよう意識しながら実務に活かしていきたいです。また、Excelの関数を活用して算出することで、より実践的な理解が深まると考えています。 標準偏差の意味は? 標準偏差に関しても、データのばらつきや密集度を数値で把握する有効な指標であることを学びました。従来、平均値だけに注目していた自分にとって、標準偏差を組み合わせて分析する視点は新鮮でした。これからは、データの分析や仮説の立案において、平均と標準偏差の両面からアプローチすることで、より説得力ある結論を導き出せるよう努めていきたいと思います。 グラフはどれを選ぶ? また、ヒストグラムについても初めて触れる機会があり、その有用性を実感しました。今まであまり業務で使用する機会がなかったグラフですが、各グラフの長所と短所を理解することで、情報の伝達方法の幅が広がると感じました。今後は、提案書などでどのグラフが何を効果的に表現できるのか、理由をもって選択できるよう、実践的に活用していきたいと思います。

マーケティング入門

顧客目線でビジネスを再発見する

マーケティング思考とは? 「マーケティングそのもの」よりも「マーケティング思考」とも言える思考回路について改めて理解しました。具体的には「出発点を顧客目線に置く」ということです。ライブ授業では自己紹介を通じて単なる自己アピールではなく、「相手に魅力を感じてもらえる」という視点の重要性を学びました。急なお題であったため、相手目線を欠いた話になってしまったことを反省し、日頃から「相手は何を求めているか」を考える癖を身につけるべきだと感じました。 家業に顧客思考をどう活かす? 事後動画では、セールスと比較することで、思考の出発点が「顧客ニーズ」であり、成果は「顧客満足」で測るべきだということを教わりました。 会社業務(海外人事企画・運営)に適用するには、経営陣の立場に立った思考展開が必要だと感じます。私は会社の顧客を経営陣であると理解しています。家業(寺・観光)に対しては、まず「顧客は誰か」を深く考え、彼らが求めるものをさまざまな切り口から洗い出していきたいと思っています。 日々の顧客目線の重要性 日頃から顧客目線を意識することが重要です。自分が顧客である立場の場合でも、一度経営側の目線に立ってみてから改めて顧客目線に戻ってみると、新たな視点が見えてくるかもしれません。家業については、実際に洗い出しを行ってみたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データで伝える!効果的なコミュニケーションの秘訣

効果的な伝え方とは? 学びになったと感じたことは、相手に伝えたいことを意識して、それに合わせたグラフや文章、イメージを使用することです。 具体的には、比較を行う際には棒グラフを、継続したものを示す場合には折れ線グラフを使用します。また、文章を印象に残りやすくするために、斜体や下線、色をつけたり、フォントを変えたりといった工夫を行います。さらに、捉え方や考え方に合わせたアイコンを表示して、イメージを掴みやすくすることも有効です。 読者を引きつけるには? 文章を書く際には、読んでもらうことを意識します。アイキャッチや興味を引く冒頭を用意し、全体のバランスや体裁を整えることが重要です。また、相手に合わせて文章の硬軟を調整します。これらのテクニックは、業務の様々な場面で役立ちます。指示を受けた業務の報告、顧客への提案、取引関係先への説明、社内への告知などで、相手に合わせて表示や文章を調整することで、伝えたいことを効果的に伝えることができます。 相手のニーズに応える表現 最後に、相手の価値感や状況に合った内容、表現を心がけます。何を達成したいのか、どんなことを望んでいるのか、相手がどの程度の知識を持っているのかを考慮し、関係性に合わせた表現をすることが大切です。これらを意識して、伝えたいことをしっかりと伝えていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データの切り口に迷ったら実践する方法

データ分析の切り口選びで何が見える? データの分け方によっては、見えてくる結果が異なることがあります。例えば、分解する切り口を誤ると、真の原因が発見できなくなることがあります。このとき、分解する切り口は「層別分解」「変数分解」「プロセス分解」の3つが有用です。これらの手法に慣れることが重要なので、自分で考えながら手を動かすことが大切です。 真の原因を探る鍵はどこに? 問題解決において真の原因を探る際には、データ分析を行いますが、その際には分解の切り口が誤っていないかどうかを確認する必要があります。また、お客様へのヒアリングの中でMECEおよび5W1Hを意識することで、真の原因や現状を把握する際に役立ちます。 問題解決にMECEはどう活用する? 問題の特定と分析において、問題を構成する要素を重複なく漏れなく分解することで全体像を把握しやすくなり、また問題の原因を特定する際に全ての可能性を考慮して整理することができます。業務プロセスの改善では、業務フローをMECEに分解することで効率化の余地を明確にします。データ分析とレポーティングでも、データをMECEに整理することで分析の精度を高め、クライアントにわかりやすく伝えることができます。加えて、プロジェクト管理ではプロジェクトのタスクをMECEに分解し、抜け漏れなく管理します。

データ・アナリティクス入門

多視点で挑む実験の力

A/Bテストは何が大事? A/Bテストの重要性を深く理解することができました。従来は、既存の手法でうまくいかなければ次の手法を試し、その結果を比較すればよいと考えていました。しかし、どちらか一方の仮説に固執することは、結果に対してあらかじめ決めつけるリスクにつながると実感しました。 仮説検証の新発見は? また、A/Bテストに沿った仮説検証を通して、仮説をより深く掘り下げるとともに、新たな着眼点を見つけやすいことにも気づきました。これにより、一方の仮説に偏ることなく、複数の視点から結果を検証する必要性を再認識しました。 言語化で何が整理できた? さらに、これまで問題解決に取り組む際、自然と「What、Where、Why、How」のステップで考えていたものの、言語化を通じて自分の思考が整理できたと感じます。特に、今回の学びから「Why」や「How」の視点が不足していることに気づき、A/Bテストを利用した検証プロセスを通して、データ分析を含めたより効果的な問題解決のアプローチを模索していきたいと考えました。 どう視野を広げる? 課題に取り組む中で、仮説や結果について決めつけがちな自分に気づくことができたため、今後はさまざまな観点から視野を広く持ち、仮説の立て方や分析方法を多角的に見直していく努力を続けたいと思います。

クリティカルシンキング入門

文章が読みやすく、キャッチーで親しみやすいタイトルを考えました。 仕事と日常で役立つ!実践的な日本語力養成

日本語を正しく使うには? 日本語を正しく使うためには、主語と述語がつながっているか、隠れた主語がないか、主語が途中で変わっていないかを確認することが重要です。これは、文章全体を俯瞰して評価することにもつながります。 効果的なメール送信法は? メールを送信する際には、社内外問わず文章を正しく使うことを意識し、送る前に再確認するようにしています。打合せの際には、目的を明確にし、自分が発言するときにはトップダウンを意識します。さらに、根拠をわかりやすく説明できるように心掛けています。議事録においても、結論など決まったことをまず記載し、会議に出席できなかった人でも内容を把握できるようにします。また、適切な順序で情報を整理することも大切です。 日常での表現スキル向上法は? 日常的に意識することとして、日本語を正しく使い、読みやすい短い文にすることを挙げています。具体的には、主語と述語がつながっているか、隠れた主語がないか、主語が途中で変わっていないか、一文が長くなっていないかをチェックリストとして確認します。これを、いつでも確認できるように会社のPCのデスクトップに貼っておき、日常的に見直すようにしています。 プライベートでも有効活用? これは仕事だけでなく、プライベートでも相手に伝わりやすい文章を常に意識するためです。

データ・アナリティクス入門

実践力が輝く!学びの現場改革

3Cの分析方法は? 3Cは、事業環境を多面的に捉えるためのフレームワークです。Customer(市場・顧客)、Competitor(競合)、Company(自社)の3つの視点から状況を分析し、事業戦略を立案する際の参考にします。 4Pで何を判断? 一方、4Pは3Cの自社部分をより詳細に検討するためのツールとなります。Product(製品)、Price(価格)、Place(場所)、Promotion(プロモーション)の4つの要素を軸に、どのようにサービスの良さを顧客に訴求するかを分析するために活用されます。 現場の課題は? 観光客にとっては、免税手続きの所要時間が短い中で対面式のアンケートや、時間を要するインタビューは取り組みにくい方法と言えるでしょう。また、クレームが発生した際には、最低でも1名の通訳が苦情対応のため常駐しなければならず、現場では実質的に人員が減る状況となります。 改善策はどうする? これまでのアンケート調査は一度のみ実施しており、対面で紙に選択肢を記入していただく方法にはお客様に抵抗があると感じました。今後はデジタル形式で「後ほど実施していただいても構いません」と伝え、アンケートに協力していただいた方々には次回利用可能なショッピングクーポンを提供することで、対応の改善を図ろうと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で市場予測する力が身についた

問題解決の手順とは? 問題解決の手順として、What→Where→Why→Howの流れに沿い、データを基に判断してステップを進めるフレームワークや分析手法を学びました。 特に、データを扱う際には、平均だけでなく、標準偏差や中央値など、適切な表現方法を用いることが重要であると理解しました。 ロジカルな判断を支える方法は? 3Cや4Pなど、論理的に判断するためのフレームワークも学びました。これにより、何か判断基準や切り口を持って考えたり、仮説を立てることができるようになりました。 市場分析のアプローチをどう変えた? 市場分析についても学びました。以前は既存のデータから何かを導き出そうとしましたが、今は自ら立てた仮説から始め、データを比較分析するという方法に切り替えました。 また、「豪州の顧客は〇〇を求めているため、このエリアにも需要があるだろう」という仮説を基に、市場の価格や利回りを分析したいと考えています。この仮説を例にして、Where〜Howまでの仮説検証を行い、加重平均やフレームワークの有効性を試したいです。 結果の共有と学びの深化を目指して 結果を部内に発表し、自らの考え方としてしっかりと習得することを目指しています。講座のワークや動画も見返しながら、さらに理解を深めていきたいと思っています。

クリティカルシンキング入門

効果的な伝え方を学び施策提案に自信がついた理由

資料作成の基本ステップとは? 相手に伝えたい内容を効果的に伝える資料の作成方法を学びました。以下のポイントに基づいて説明します。 まず、伝えたい内容を一文にまとめ、しっかりとフレーズ化します。そして、フレーズ化した内容の根拠としてデータを順番に提示し、相手に情報を探させないようにします。さらに、データの見せ方についても工夫し、適切なグラフや表を用いることで、伝えたい内容を明確に表現します。フォントの大きさや色、太さなどにも注意を払い、丁寧にスライドを作成する必要があります。また、相手に読んでもらうために見出しを工夫することも重要です。 新規人事施策への応用は? この方法は、新規人事施策の立案時に活用できそうです。施策を上司に説明する際や、役員・経営層向けの説明時にも役立ちます。さらに、社内承認取得後に社員向けおよび社外向けに開示する際の説明でも、この手法を効果的に使うことが期待されます。 スライド作成の設計図は? スライドを作成する際には、まず設計図を作ります。最も伝えたい内容や決裁を取得したい内容を一文にまとめ、フレーズ化します。その後、フレーズ化した内容の根拠となるデータを順番に提示します。データの見せ方も工夫し、伝えたい内容に合わせて効果的なグラフや表を用いることで、相手に理解されやすいスライドを作成します。

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