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受講生学びのアーカイブ

〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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「データ・アナリティクス入門」

に関する学び

全1512件の振り返りを公開中

データ・アナリティクス入門

平均が変える、未来の数字管理術

平均は正しく使えてる？データを単に単純平均で見るだけでは、正確性を担保できないことを改めて実感しました。これまでなんとなく用いていた平均や標準偏差の意味と重要性を、言葉にして体系的に理解することができました。売上予測はどう見直す？自社内の売上管理や売上予測においては、幾何平均を用いることで、より正確な数字管理につながると考えています。また、事業部での契約金額の平均管理には、加重平均を活用することで、精度の高い管理が実現できると期待しています。この理解を私だけで留めず、チームメンバーにも共有し、皆で質の高いデータ管理と数字予測を行うことが重要だと考えます。他業界での活用はどう？他業界や他事業においては、どのような場面でこれらの手法が活用されるのか、さらなる工夫や応用が求められるでしょう。

30代男性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

固定観念を打破する新視点

固定観念はどう対処すべき？今週の講義では、マーケティング分野に関して既に知っている内容も多く取り上げられましたが、知識があるがゆえに陥りがちな固定観念に注意する必要があると感じました。これまでの経験から「おそらくこれが原因」と考えてしまう傾向がありましたが、フレームワークを活用し、自分が持っていない視点から再確認することの重要性を再認識しました。多角的判断はどう進める？また、マーケティング施策の検討時には、自社や自分自身の状況だけに注目しがちですが、競合や市場といった複数の観点から総合的な判断を行うことが大切だと実感しました。さらに、複数の選択肢の中から意思決定をする場合、判断基準を点数化し合計点で評価する方法が合理的であるとの知見も得たため、今後の実践で積極的に活用していきたいと考えています。

30代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

データ分析をもっと身近に感じよう

比較分析の考え方とは？分析とは比較であるという考え方には改めて納得しました。特にビジネスの現場では、目的に応じて分析のアウトプットが変わるため、前提条件の確認を怠らないよう心がけたいと思います。データ分析の意識法は？日常業務でデータに触れる機会が多いですが、まずは仮説や問いを立て、目的に沿った分析を意識したいです。データ分析自体を目的とせず、次の提案につながるアウトプットを目指します。仮説を立てる重要性について正しい仮説や問いを立てるためには、現状把握や周りとの意見交換を徹底し、怠らないようにします。ビジネスのゴールから逆算してデータ分析を行い、常に目的を忘れないようにします。また、データの整理や可視化についても学び、分析の全体的な流れをスムーズに進められるようにしていきたいです。

30代男性金融サービス次長

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データ・アナリティクス入門

こだわりすぎないMECEのヒント

MECEにこだわりすぎない理由は？ロジックツリーにおけるMECEについて学んだ際、一番印象に残ったのは「MECEにこだわりすぎないこと」という点でした。もちろん、詳細な分析は重要ですが、何のためにその分析軸を用いるのかという目的に合わせて、適切な粒度を決めることが大切だと感じました。調査課題はMECEか？また、調査を依頼されるクライアントの中には、調査自体に不慣れな場合も多く、最初から明確なマーケティング目的が定まっていないケースが見受けられます。そのため、調査目的や調査課題が必ずしもMECEになっていないことが多いです。こうした状況においては、クライアントの視点に立ち、ロジックツリーなどを用いた課題の可視化を行い、調査で明らかにすべき点を企画説明でしっかりと伝えることが重要だと考えています。

20代男性マーケティング、広告、販売一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

数字が語る成長ストーリー

どの指標で問題解決？顧客の行動をクリック率やコンバージョン率などの定量的指標で捉えることで、どのステップに主な問題があるかを把握できる点が非常に参考になりました。このアプローチにより、各プロセスのボトルネックを明確にし、改善点を正確に捉えることが可能となります。点数化と離脱はどう？また、各項目を点数化して意思決定を行う方法は大変勉強になりました。各指標にはそれぞれ長所と短所があるものの、複合的に判断することで、優先事項の認識を合わせ、定量的な基準を共有できると感じました。さらに、顧客がどのステップで離脱しているのかをファネルの視点から整理する手法は、成果に結び付けるための具体的なアクションプランを立てる上で非常に有用であり、今後の分析や社内での課題解決の手法として周知したいと考えています。

20代男性放送・メディア一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

比較で見える回収改善のカラクリ

分析の基本は？債権回収の分析にあたっては、「分析は比較である」「apple to apple」「生存者バイアスに気をつける」の三つのキーワードを常に意識しています。まずは、分析の目的を明確にし、全体像をビッグデータで可視化するところから始めます。現状評価はどう？具体的には、保有している債権全体と請求可能債権の集計を行い、過去からの変遷を比較することで現状の回収状態を評価します。その上で、改善が求められる債権セグメントを明らかにしていく方針です。集計イメージは？まずは集計のイメージを作成します。保有債権を請求可能なものとそうでないものに分類し、細分化した内容を表にまとめます。イメージが固まったらビッグデータを活用して集計を実施し、過去からの遷移表を作成して比較しやすい状態に整えます。

40代男性金融サービス課長

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データ・アナリティクス入門

実務に効くプロセス分解の秘訣

どこで分割すべき？今週はプロセスに分けて分析する方法を学びました。Web解析の基本知識があるため、内容は理解しやすかったです。特に、Web以外の分野でプロセスに分解して分析する場合、どの段階で分割するかが非常に重要だと感じました。効果的でないプロセス分割をしてしまうと、いかに情報を分析しても課題解決に結びつく情報提供ができなくなるため、プロセスの分離設計が不可欠だと実感しました。 A/Bテストはどう？また、A/Bテストについては実施が必要だとは思いつつも、実務ではリソース不足などの理由で２パターンの検証が難しいケースが多いと感じています。そのため、実務ベースでは別の手法を模索する必要があると考えます。勉強のために、実際に行われたA/Bテストの具体的な事例があれば、ぜひ共有いただきたいです。

50代女性人材派遣・人材紹介一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く未来への一歩

仮説の検証方法は？現状を十分に把握した上で、合理的な仮説の構築と、4Pなどのフレームワークを使って効率的に仮説を検証することの重要性を学びました。また、仮説思考の本質は、単なる対症療法ではなく、問題の根本原因を正確に特定する点にあるという理解に至りました。環境理解と改善の極意は？さらに、環境理解と自身の役割把握を早期に行い、仮説検証で得た知見をもとに継続的な改善を重ねることが大切であると実感しました。周囲との連携を密にし、学び続ける姿勢が成果と成長を支える基盤となると感じています。柔軟な変化への対応は？加えて、変化に柔軟に対応しながら自律的に行動することの重要性を再認識しました。この学びを日々の業務に活かし、実戦で経験を積んでいくことで、より高い成果を目指していきたいと思います。

20代女性経営コンサルティング一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

数値と成長が紡ぐ学びの物語

代表値の使い分けは？今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。数値の視覚化は？業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。成長率評価はどう？一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

50代女性部長

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データ・アナリティクス入門

なぜから始まる問題解決の旅

なぜ問題を多角的に見る？何か問題を見つけたとき、私はまず「なぜ」から考え始める習慣がありました。しかし、目についた問題だけにとどまらず、「何が問題か」や「どこに問題があるのか」を俯瞰的に把握することで、より適切な判断へとつながると感じています。そのため、ロジックツリーを活用し、全体を漏れなく整理する方法を取り入れることで、原因や最適な解決策を見出す意識を持つようにしています。どう改善策を探る？また、たとえば営業利益が想定を下回っている新サービスについては、結果を細かく分解して原因を探る試みを行いたいと考えています。販促に過度な投資が行われているのか、客単価が低いのか、固定費が目標値を超えているのかなど、広い視点で状況を確認することで、改善すべき点を具体的に見つけ出すことを目指しています。

30代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

整理の魔法！ロジックツリー術

全体像はどう把握？ロジックツリーを用いることで、全体を俯瞰して物事を捉え、抜け漏れなく整理する手法を学びました。同時に、細かく分割する過程で目的そのものに偏らず、重要な要素を見逃さないバランス感覚の大切さも実感しました。学びをどう応用する？これらの学びは、データ移行のプランニング時のプロセス分割や、データ分析において対象項目の洗い出しと重要度付け、プロジェクト体制の整理、また予算計画時の項目洗い出しなど、業務のさまざまな場面で応用できると考えています。具体策はどう実行？具体的な行動としては、まずスコープを決定する際にチェックツールを活用して抜け漏れがないかを確認し、プロセス整理の際にはロジックツリーを使って複雑な要素を分かりやすく簡素化する取り組みを行っていきたいと思います。

30代男性病院／ヘルスケア課長

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データ・アナリティクス入門

仮説で魅せる数値の物語

どの視点で分析？分析とは、ただ数字を集計するだけではなく、何と比較するかという視点が不可欠だと再認識しました。目的に基づいた仮説を立て、どの視点で比較・検証するかを明確にすることで、ただのデータ集積ではなく、有意義な分析に繋がると感じます。集計や加工だけで「分析」と思い込むことなく、次のアクションへ結び付く示唆を導き出すことが重要だと改めて実感しました。営業改善の秘訣は？私自身は、営業活動の可視化を通じて、効率的かつ効果的な施策による受注促進と新規売上拡大を目指しています。単なるデータ化に留まらず、商材や手法、営業担当者ごとの活動とその成果を比較し、成功要因と課題を把握することが求められます。その上で、結果に直結する施策を見出すため、今後も具体的な比較分析に努めていきたいと考えています。

40代女性アウトソーシング/オフショア課長

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