データ・アナリティクス入門

知識整理で仕事のヒント発見!

再確認って何をする? 今週は、これまで学習した内容を再確認する機会となりました。改めて振り返ることで、比較の本質やプロセス(仮説)、5つの視点、3つのアプローチ、そして問題解決のステップについて整理することができました。 仕事でどう活かす? 仕事では必ず比較や問題解決が求められるため、先人の知恵であるフレームワークや考え方、問題解決のステップをうまく活用し、効率的かつ的確な分析を行いたいと考えています。また、これらの学びを部下の育成にも生かしていきたいと思いました。 知識定着は何が鍵? これまで学んできたフレームワークやステップを常に意識しながら業務に取り組むことが重要だと感じています。忘れがちな部分については、自分でまとめたメモを適宜振り返ることで、知識の定着を図っていきます。

クリティカルシンキング入門

誰でもわかる魅せる資料の秘訣

誰にも伝わるには? グラフや文字、色、強調といった要素が、魅せる資料作りにはとても大切だと実感しています。昔、ある教授から「幼稚園児でも理解できる資料を作りなさい」と言われて以来、専門用語を控え、誰にでもわかりやすく伝えることを意識してきました。今回の学習で、そのために必要な知識を改めて得ることができたと感じています。 多様な受け手対応は? 仕事ではドキュメントを多数作成するため、受け手は多様で情報も膨大です。今回学んだ内容を活かし、今まで以上に魅せる資料を意識し、発信できる文章や表現を心掛けたいと思います。まずは計画書の作成から、ユーザや上長、メンバーなど関係者全員にとってわかりやすい資料を目指し、さまざまな資料に触れながら、自分の情報感覚をアップデート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

仮説が切り拓く多彩な世界

どう仮説を活かす? 仮説を立てることで、物事に対して多角的なアプローチが可能になります。偏った考えに陥らず、さまざまな観点から状況を把握することにより、自分自身の理解を深めるとともに、他者を説得するための材料としても活用できるメリットがあります。例えば、「こうだったら、こうではないか?」や「その逆はどうか?」といった問いかけを行うことで、あらゆる角度から物事を捉える習慣を身につけることができます。 ビッグデータ検証は? ビッグデータを扱う際には、仮説の重要性が特に高まります。決めつけることなく、あらゆる可能性を念頭に置いて分析することで、物事の本質に迫ることができるのです。また、このアプローチは、他者への提案や情報の共有にも役立ち、柔軟な発想を促す大切な手法と言えるでしょう.

デザイン思考入門

実務に効く!学びの発見術

経営戦略って何かな? 今回の講義では、普段気付かなかった経営の視点や戦略の考え方を学ぶことができ、とても充実した時間を過ごすことができました。講義内容が実践的で、自分自身の業務や考え方にすぐに取り入れられる点が特に印象的でした。 教材はどのように活かす? また、受講中に提供される資料や課題を通じて、問題解決のプロセスを具体的かつ体系的に理解することができました。講師の話し方や解説も分かりやすく、内容が自然に頭に入ってくる工夫が随所に感じられました。 学びはキャリアにどう? 個々の事例や演習を通じて、自らの業務への応用可能性を実感できたことは、今後のキャリア形成に大いに役立つと確信しています。今後もこうした学びの場を通じて、自己成長を続けていきたいと感じました。

クリティカルシンキング入門

テレワーク時代の効果的コミュ力アップ法

主語と述語をどう整理する? 日本語は、その特性上、主語が省略されがちです。そのため、主語と述語を明確にし、文章を整理することが重要です。これは、上司への報告やメンバーへの指示の場で特に有効で、余計な補足を省いて端的に伝えることができます。また、テレワークなどでのチャットを通じた指示や依頼でも、意図を正確に伝えるために根拠を考えて話すことで説得力が向上します。 アジェンダをどう活用する? 会議などで事前に話す内容がわかっている場合は、アジェンダを基に問題点を整理し、言いたいことを明確にしておくことが重要です。候補が多数挙がった場合は、ピラミッドストラクチャーを利用して、特に重要な点に絞るように心がけるべきです。これは相手側の話を整理し、相手の言いたいことを理解する際にも役立ちます。

マーケティング入門

商品魅力を引き出すヒント

商品の特徴はどう伝わる? 商品が顧客に選ばれない理由の一つとして、中身が伝わらず、使い方がわからないことが挙げられる。商品の特徴をしっかりとイメージできなければ、他の競合商品との差別化やお得感が感じられず、手に取ってもらえないということを学んだ。 今の商品は基準満たす? そのため、商品の中身や使い方、便利さを商品名やパッケージで効果的に伝えなければ、商品の魅力は十分に伝わらない。今手がけている商品がこの基準を満たしているか、改めて考察する必要がある。 使い方の検討はどう? まず、ターゲットを明確に決め、その後どのように使うのかをしっかりと検討することが大切だ。そして、それらの用途や魅力を商品名やパッケージに適切に反映させる方法を模索していきたいと考える。

データ・アナリティクス入門

業務の壁、ロジックツリーで突破

現状の課題は何? 現状の業務はマンパワーに依存しており、その結果としてメンバーが常に疲弊していると感じています。これまでいろいろ検討してきましたが、改めて状況を客観的に把握するため、今回学んだロジックツリーを用いて現状の課題を書き出そうと思いました。また、問題点が十分に認識されず、日々のルーチン業務に流されがちなため、what/where/why/howを意識し、積極的に問題提起を行いたいと考えています。 解決策はどう考える? すぐに業務に結び付けるためには訓練が必要だと感じています。そのため、教材で示されたコツや留意点を参考に、身近な問題解決にロジックツリーを活用する取り組みを始めます。さらに、解決の切り口となる項目をできるだけ多く洗い出すよう努めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

色と図で感じる学びの魅力

視覚情報はどう伝わる? 図やグラフ、そして適切なフォントや色の組み合わせを用いることで、視覚的な情報提供が格段に分かりやすくなりました。資料や提案書などのビジュアル面で、伝えたい内容に合わせた表現が実現できたため、閲覧者への効果的なアプローチを実感できました。 新しい気づきは何? また、従来のビジネスライティングでは意識されにくかったアイキャッチやリード文といった視点にも新たな気づきを得ました。今後は、相手に何を理解してほしいかを考えながら、適切なグラフやフォント、色の選択を意識して活用し、伝わりやすい文章作成に努めたいと考えています。特に社内資料や顧客への提案書、アピールメールなど、相手にとって分かりやすい情報提示を行うことを直ちに実践していく所存です。

データ・アナリティクス入門

角度変えて見つける学びの真髄

多角的に見る大切さは? 物事は一方向からだけではなく、さまざまな角度から捉えることで本質に迫ることができます。一つのデータだけでなく、多くの情報を比較検討しながら分析を進める必要があり、見極める力を養うことが大切です。 データ活用のポイントは? 定量データを扱うことが多い中で、そのデータをどう活かすかを常に検討することが求められます。正確なデータの取り扱いをはじめ、集めた情報を蓄積し、前後の変化を比較することが、分析力向上の基礎となります。 数字のパワーを知る? また、分析により提案が有力な判断材料となるよう、数字の扱い方や活用方法にも工夫が必要です。数字が持つパワーは、その扱い方次第で大きく変わるため、具体的な活用策を考えることが重要です。

データ・アナリティクス入門

データの裏付けで説得力アップ

データ分析の本質は? コンサル業におけるデータ処理では、これまで感覚で平均値や中央値、さらには円グラフや棒グラフの選択を行ってきました。しかし、平均値だけではデータのばらつきや分布の特徴が十分に表現されないため、標準偏差のような指標を用いることで、データが平均値付近に集中しているのか、ばらつきが大きいのかを把握することができます。また、ヒストグラムや円グラフといったビジュアル化ツールは、データの全体像を直感的に理解するのに役立ちます。 成果向上はどう実現? 今後は、根拠に基づいた値の選択やグラフの作成を行うことで、自己のパフォーマンス向上はもちろん、ジュニアメンバーへの指導においても説得力のあるアドバイスが可能になると感じています。

データ・アナリティクス入門

エクセルで紐解く学びのヒント

どんな分析で進める? これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。 どう観察すれば精度? また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。

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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