データ・アナリティクス入門

比較で磨かれる成長のヒント

分析の目的は何? 分析する目的を明確にすることが大切だと感じました。また、分析は単独で行うのではなく、比較を行う意識を持つことで、勝手な判断による自己評価を避けることができると思います。何を基準に良し悪しを判断するか、きちんと意識する必要があると再認識しました。 実績の評価はどう? 営業という仕事では、実績と活動量が重視されます。実績の評価は、単に個人目標の達成度だけでなく、他者との比較によりその良し悪しが明らかになる点を考慮する必要があります。このような考え方を取り入れることで、従来とは異なった質の高い振り返りが可能になり、今後の成長につながると感じました。

データ・アナリティクス入門

繰り返し検証で磨く納得力

仮説検証の意義は? 仮説を立て、その仮説を実際に検証することが重要です。検証方法や使用するデータに誤りがないかを確かめることで、より具体的な仮説が作成でき、仮説の精度が向上していくことが分かりました。 検証繰り返しは大丈夫? これまでの分析では、仮説に基づく作業は行ってきたものの、同じ仮説を繰り返し検証する取り組みは十分でなかったように感じます。仮説に誤りがないかしっかりと確認することで、具体的かつ精度の高い仮説が作成でき、説明する相手に納得感を与える報告が可能になると考えます。そのため、今後の分析作業ではこの考え方を意識し、検証作業を繰り返すことが重要です。

データ・アナリティクス入門

分析で気づく新たな視点: データ比較の重要性

データ分析での思考法とは? 「分析は比較なり」という言葉が印象的でした。これまで、データ分析といえばすぐに数値を操作してパーセンテージを計算し、グラフを作成することだと思い込んでいました。ですが、何より思考の部分が重要であることを教えてもらい、とても参考になりました。 オープンデータの課題はどう洗い出す? 現在、私は行政のオープンデータから課題を洗い出す仕事に取り組んでいます。規模が大きいデータを前にして、どこから手を付ければよいのか途方に暮れることもありました。しかし「まずは比較」のアプローチを念頭に置き、データを俯瞰して眺めることを実践してみようと思います。

データ・アナリティクス入門

実情を活かす多角的分析のすすめ

目的や進め方は整っていますか? 分析に取り組む際は、まず目的や進め方を明確にし、関係者と認識を合わせることが重要だと学びました。また、1人で行う場合でも、フレームワークを活用して多角的な視点から分析し、偏りのない結果を目指すことが大切だと感じています。 今後の計画は具体的? 今後は、目的と求めるアウトプットをしっかりと定めた上で、データだけでなく現場の実情も踏まえた多角的な分析を実施していきたいです。各部門の意見を取り入れながら、What・Where・Why・Howの各ステップを丁寧に行き来することで、根拠ある改善提案へとつなげていくことを目指します。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数値の物語

平均と標準偏差は何が違う? 普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。 背景にある要因を探る? また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。

データ・アナリティクス入門

仮説が紡ぐ学びの物語

フレームワーク利用は効果的? フレームワークを活用することで、単純な情報だけでは十分に特定できない要素が増えてくる中、考えを整理するための有益な補助となると実感しました。無闇に考えを巡らせるのではなく、分析の目的を明確にすることが何より大切だと改めて感じました。 仮説検証の秘訣は? また、分析におけるストーリー作りが、仮説の検証に非常に役立つことも理解できました。仕事においても、成果という仮説を検証するプロセスと重なる部分があり、同じ仕組みが働いているように思えました。一方で、仮説の幅を広げるためには、明確な目標設定が不可欠であるという点も改めて認識しました。

データ・アナリティクス入門

平均じゃ見えない真の学び

数値の変化、どう捉える? 普段、教材の活用数値を過年度で比較する機会が多いのですが、昨年と数値に大きな変化が見られなかった場合は、深掘りした分析に至らないことが多かったです。しかし、各属性ごとの活用状況について、単なる平均値だけでなく分布の度合いにも注目することで、より詳細な比較が可能になると感じました。 平均値の選び方は? また、単純平均に頼らず、状況や条件に応じた5つのパターンを使い分けることで、正確な平均値を求める手法が有効だと思います。ただ、具体的にどのパターンを用いるか、その判断基準については、今後の検討課題として捉えていこうと考えています。

データ・アナリティクス入門

データが語る平均の真実

平均計算のアプローチは? 平均の取り方やデータのばらつきを様々な方法で検証することで、より正確な分析が可能になると実感しました。ビジネスにおいて平均値が用いられる場合も、その計算方法や元となるデータの内容をしっかり確認する必要があると考えています。 データ集計の工夫は? また、ERP導入時に用いられるデータ集計機能について、顧客と集計方法を決定する際に今回学んだ考え方が非常に参考になると思いました。さらに、見積提示の際に平均工数を算出する必要がある場合、要件によって結果にばらつきが出るため、算出方法を工夫しながら検討する必要があると感じています。

データ・アナリティクス入門

全体像から未来を創る学び

全体像をどう把握? これから新しい環境で活動するにあたり、まずはその全体像を俯瞰的に捉え、内外の状況を正確に理解することが大切だと感じています。現場では、どのようなデータが存在し、どの情報が不足しているのかを冷静に把握し、判断する必要があると考えます。 学びをどう生かす? また、何かを深く理解するためには、自ら進んで情報を収集する行動が欠かせません。市場の動向を知るため、様々な知識を学び、疑問を持ちながら意見や改善ポイントを見出していく姿勢を大事にしたいと思います。今後は、積極的に学ぶ姿勢を発揮し、学んだ内容を具体的な行動に活かしていく所存です。

データ・アナリティクス入門

目的と仮説で拓くEC成功ストーリー

目的は明確? 私は自社ECサイトの制作に携わっており、グーグルアナリティクスやその他のアクセス解析ツールを用いて分析を行う機会があります。その際、まず目的と仮説を明確にし、データに向き合う前に自分自身やチームメンバーと共有することが重要であると実感しています。 分析報告は納得? また、分析結果を報告する際にも、目的や仮説を伝えるように心がけています。これまでデータそのものとそこから読み取れる情報、そしてそれに基づく提案を中心に報告していましたが、仮説も合わせて示すことで、第三者にとってより理解しやすく納得のいく内容になることに気づきました。

データ・アナリティクス入門

原価分析で挑む学びの力

学びの成果は何か? 全体を振り返ると、学んだ内容について、しっかり理解できた部分と、まだ定着が十分でない部分があると感じました。本コースで学習した知識を、繰り返しの学習と実践を通じて自分のスキルとして定着させるため、今後も継続的に取り組んでいきたいと思います。 原価分析の活用は? また、現在従事している原価分析の業務において、今回習得した分析手法を活かしていきたいと考えています。自社の原価から浮かび上がる課題や、原価算出方法における問題点を、自分なりに洗い出し、経営陣へ根拠を持った提案を行うことで、業務の改善につなげていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

一人じゃ見えないチームの力

一人分析はどんな落とし穴? 課題に対して自分ひとりで分析を実施すると、見落としや重複が生じ、MECEが保たれなくなる恐れがあると感じました。そこで、分析の前段階で依頼者や他社と情報整理を共有し、確認しながら進めることが有効ではないかと思います。 フレーム活用で目標達成は? また、ロジックツリーやその他のフレームワークを活用することで、製品の売上目標達成に向けた現状分析や必要なアクションの抽出に役立つと考えます。現状の情報整理や今後のアクション計画について、関係者と相談しながら、実施可能な施策を具体的に検討していくことが重要だと実感しました。

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