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「データ・アナリティクス入門」

に関する学び

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重要な三つのポイントとは？ 私が特に重要と感じた点について整理すると、次の三つが挙げられます。 まず、「分析は比較なり」という点です。物事を細分化して整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが求められます。また、具体的な比較対象や基準を設けることで、状態を把握しやすくなり、意思決定もしやすくなります。 データ分析の目的確認はなぜ大事？ 次に、「データ分析を始める前に目的の確認をすること」の重要性です。仮説を立てて取り組むことが強調され、目的と照らし合わせながら比較することで、目に見えない情報を想像しながらの分析が可能になります。 最後に、「Apple to Appleになっているか」の確認が重要です。不適切な比較対象を避け、意思決定に役立つ分析を行うよう心がけなければなりません。 グラフの可視化はどう変わる？ また、グラフの可視化においても学びがありました。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方を学び、「どんなデータを」「どう加工するとわかりやすいか」をより意識する必要があります。これを企画ごとのデータ分析に役立て、反響率や成約率、属性やエリアなど、比較すべき視点が今まで以上にあることに気づかされました。 実践にどう活かすか？ さらに、作成するグラフの可視化方法についても実践していきたいと感じました。分析の本質をチーム内で共有し、分析に取り組む前の目的の明確化を意識することが必要です。そのうえで、これまで出してきた分析指標が正しい比較だったのか、新しい視点はないかを見直し、より良い意思決定に役立つものにしていきたいと思います。 企画運営の課題を定量分析によって発見し、根拠のある提案ができるようにするために、まずは学びを実践していくことが大切だと感じました。

基本原則は理解できた？ 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた？ さらに、問題解決のプロセス（What・Where・Why・How）や分析のステップ（仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証）を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる？ 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった？ 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった？ また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。

分析の目的は何？ 分析とは、物事を具体的に明確化し、より良い意思決定へ結びつけるための手法です。より良い意思決定を行うには、まず目的をはっきりと定め、その達成に向けた具体的な比較対象や評価基準を設けることが重要です。 比較の意図は？ 目的に沿った比較対象を設定することで、分析結果の見せ方にもメリハリが生まれ、伝えたい意図を明確に示すことができます。データの比較やグラフの工夫により、情報を読みやすく、効果的に伝えることが可能となります。 事例の意味は？ たとえば、人事部門におけるデータ活用事例としては、以下のような取り組みが考えられます。制度導入効果の検証では、退職率や従業員満足度を過去の実績と比較し、制度の効果を測ります。入職・退職の動向把握では、社内や業界全体のトレンドを把握することが重要です。また、配置や異動の最適化、研修やスキル管理、エンゲージメントの可視化といった分野でも、データを基にした分析が行われています。 退職率の分析は？ 具体的に退職率の分析に取り組む場合、まず上司との認識を合わせ、分析の目的を明確にすることが必要です。目的としては、人材の流出抑制や制度改革の効果検証、さらには業界・社内の現状把握などが挙げられます。 比較基準はどこ？ 次に、自社内の過去の実績や、制度変更前後のデータ、同業界・同地域・同規模における最新のトレンド、さらには年齢や勤続年数といった属性別の変動など、具体的な基準を設定して比較を行います。 伝達方法は？ さらに、複数のグラフや推移グラフ、色付けやサイズ変更などを用いて、分析結果の意図をより明確に伝えることが求められます。このような取り組みを通して、目的に沿った分析を進めることが、より良い意思決定へとつながっていきます。

問題解決の基本ステップは？ 問題解決は段階的に考えることが重要です。まずは「What」として、何が問題なのかを明確にし、あるべき姿と現状を把握し、これについて周囲と合意を取ります。「Where」では問題がどこにあるのかを特定し、「Why」ではなぜその問題が起きているのかを分析します。そして「How」では、問題をどのように解決するかを考えます。 ロジックツリーで何が変わる？ ロジックツリー（MECE：もれなく・だぶりなく）は、問題を解決する際のWhere、Why、Howの各段階で有効に活用できることがわかりました。これを様々なシーンで使えるように、もっと積極的に取り入れていきたいと考えています。 問題をどう分解するか？ 問題を分解する方法には、層別分解と変数分解（掛け算）の2つがあります。これまで意識して使っていなかったので、状況に応じてこれらの方法をうまく引き出せるようにしたいです。 共通認識をどう持つ？ 計画やあるべき姿が明示されていないケースが多くあります。このため、まずロジックツリーを使って問題を以下のように切り分け、可視化し共通認識を持つことが大切です。解決策を提案する際にも、すぐに実現可能なことだけでなく、様々な解決案を考慮し、長期的に良い方向に進むための基礎となる資料を作成していきたいです。 MECEをどう活用する？ また、数値データでない分析においてはMECEを意識し、作業に取り掛かる前にWhatやWhereに時間をかけることが重要です。変数分解も選択肢として考慮し、「分析の本質は比較であり、意思決定のためのものである」という点を忘れずに実践していきます。今後は部下に教えることも視野に入れ、データを整理しながら作業するように心がけたいと思います。

仮説の整理はどう？ 問題解決のプロセスにおいては、「What」「Where」「Why」「How」といった仮説の立て方を4つのステップを通じて理解しました。また、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類に仮説を分類できることも学びました。特に、家具メーカーのWebマーケティングにおける指標へのアプローチは、私にとって非常に参考になりました。メーカーで働く身として、定量的なKPIを用いた費用対効果の分析の重要性を改めて認識しました。WEEK04では内容が難しくなってきましたが、総合演習や課題に取り組みつつ、学びを継続し、単位取得に向けて努めていきます。 マーケ戦略の実践は？ WEEK4で学んだ問題解決の仮説を職場で実践する予定です。「仮説思考をマーケティングに適用する」という視点から、3Cや4Pを効果的に利用し、リーダーシップではパッションを持つことを意識して行動したいと考えています。具体的には、ウイスキーの事例で、かつて高価とされていたウイスキーが、若者向けに手頃な缶製品として売上を拡大させた点を参考にしています。これは、今後の新商品の販売においても活用できると感じています。 未来予測の信頼は？ 過去のデータを基にした予測はAIに頼ることが多いですが、未来の予測、つまり仮説を立てる部分においては、人間の方が優位であると感じます。他大学では生成AIを使用する学生が増えており、Web上での期末試験にも対策が講じられていることを知りました。生成AIに対抗できるよう、自らの仮説構築や現場課題の抽出を迅速に行い、PDCAサイクルをスムーズに回していきたいと考えています。今回学んだ知見を活かして、12月の競馬のレース、特にデータが少ない馬のレース予測にも挑戦してみるつもりです。

仮説はなぜ重要？ データ分析は、ただ数字を羅列するだけではなく、自分なりの仮説を立て、その仮説を検証するための手段であると再認識しました。数字を見てもただの数字遊びになってしまうため、最初に明確な仮説を設定し、その仮説に基づいて分析を進めることが大切だと感じています。 過去比較はどう読み解く？ また、分析においては過去のデータとの比較が非常に重要です。たとえば、あるプロダクトの売れ行きが明確な季節変動を示している場合、過去の同時期や前年のデータと比較することで、その背景にある傾向に気づくことが可能になります。このような比較を通じて、何が影響しているのかを客観的に把握する意義を実感しました。 利用状況はどう見極め？ 自社プロダクトの販売実績や機能の利用状況の可視化にも、こうしたデータ分析の手法を取り入れています。毎月、売れ行きや利用状況を分析し自分なりの考察をまとめていますが、最近は単調になりがちで、より深い洞察が求められていると感じています。たとえば、「なぜ売れているのか、なぜ売れていないのか」、「なぜ機能が使われているのか、使われていないのか」といった真因を把握するために、属性や業界別の利用状況・売上トレンドを過去データと比較して分析できるスキルを身に着けていきたいと思います。 仮説検証で何が変わる？ さらに、データ分析を行う際は、まず自分なりの仮説を必ず設定することが基本です。たとえば、ある規模以上のお客様では機能利用率が高いが、規模が小さいお客様では逆の傾向があるといった仮説を最初に立てることで、その後の検証や分析がスムーズに進み、より多くの気づきを得ることができると考えています。これまで学んだ分析スキルを活用し、今後も実践的に取り組んでいきたいと思います。

データ分析の初め方とは？ データ分析を始める際、最初に注意すべき点は、いきなり「How」に飛びつくのではなく、まず原因を特定することが重要です。また、何を理想的な状態とし、そのギャップをどう見なすか、関係者との合意を得ておくことが肝心です。 MECEの概念とその活用法 MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の概念については、有意義な切り口で切り分けることが大切ですが、乱用には注意が必要です。 データ分析の精度を高めるには？ データ整理とデータ分析の違いや、分析の精度と説得力の関係については、明確な理解が求められます。例えば、データ分析がどのケースにより合致するかも考慮すべきです。現状から改善を目指すケース、あるいは未来に向けた戦略的なケース、それぞれに適したアプローチがあります。また、需要予測と異常検知といった異なるケースでの適用の違いも理解しておくと役立ちます。 ケースAの分析方法は？ ケースAでは、例えばWEBサイトからの問い合わせデータや営業がSFAに入力した案件データを分析することが考えられます。現状の問い合わせ数に基づき、来期の目標やポテンシャルを過去のデータから算出するために変数分解を行います。 ケースBでの説得力あるストーリーの構築法 一方、ケースBでは、例えばグループウェアの切り替えに際し、役員を説得するためのデータ準備が求められます。説得力のあるストーリーを構築するために、現実的に入手可能なデータを調べることが重要となります。 具体的な結果を得るために これらのポイントを踏まえ、データ分析の取り組みを進めることで、より具体的で説得力のある結果を得ることができます。

どうプロセスを分解する？ どこに問題があるかを明確にするため、プロセスを段階ごとに分解することが重要です。まず、問題発生箇所（Where）を複数の切り口で特定し、それぞれに対してABテストを実施することで仮説検証を行います。こうした手法は、効率的なコストパフォーマンスに寄与すると同時に、その後の具体的な取り組み（HOW）を事実に基づいて策定するために欠かせません。 どうデータを把握する？ 私は製薬会社でMRを担当しており、担当エリアの製品が伸び悩んでいる状況をデータ分析によって明確に把握しました。売上や市場シェアの推移を詳細に検証することで、次のアクションに向けた具体的な問題点の特定が可能となりました。たとえ、担当者固有の感覚や直感に頼りがちな部分があっても、事実ベースの行動こそが仮説検証を丁寧に進める鍵であると実感しています。 何が効果的なABテスト？ 具体的なABテストとしては、Aパターンではメディカル専門部署との同行訪問を実施し、Bパターンでは他施設での成功事例を共有する取り組みを行いました。一定期間のテストを経て、どちらのアプローチがより効果的であったかを定量的に評価し、その結果を基盤に最適な施策をエリア全体に展開する方向性を見出すことができました。 どう成長を促進する？ 担当エリアの製品成長を促進するための手順は、まず現状把握として売上や市場シェアを分析し、成長が停滞している顧客層を見定めることから始まります。次に、影響力のあるキーパーソンや波及効果の大きい対象をリストアップした上で、仮説を設定しABテストを実施します。その後、テスト結果を定量的に比較し、最も効果が高い施策をエリア全体に適用し、次のアクションに反映させるという流れで進めています。

どう問題解決する？ 問題解決の基本プロセスとして、「What → Where → Why → How」の4つのSTEPを学びました。プロセスを細かく分解し、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性を強く感じました。日常の業務において、これらのステップをいくつも行き来しながら問題の原因を探る手法は、非常に実践的だと実感しました。 視点を変える意義は？ また、仮説を立てる際には、問題に関わりがありそうな要素だけでなく、それ以外の視点にも目を向ける考え方が有益だと学びました。対概念で物事を考えるアプローチは、固定概念に囚われず幅広い視野で問題解決に取り組む姿勢を養うための大切なポイントです。 ABテストの真意は？ さらに、ABテストを活用して施策の効果を比較し、条件を揃えた上でデータを分析するプロセスは、仮説検証の精度を高める上で非常に有効だと感じました。仮説を実践しながら効果を測定し、次のアクションにつなげる一連の流れは、今後の分析業務にも大いに役立つと思います。 離脱理由は何か？ 加えて、ファネル分析によってユーザーの利用段階を明確に分解し、どのプロセスで離脱が生じているかを把握する手法も印象的でした。漏斗のように段階ごとに数値を追うことで、課題がどこにあるのかを具体的に把握できる点は、現場での運用改善に直結する大切な視点です。 実践で成長する？ 全体として、これらのアプローチを繰り返し実践することで、柔軟かつ論理的な問題解決能力を養えると感じました。定量分析やアンケートを活用し、他者の視点も取り入れた説得力のある提案や、チーム目標の設定など、今後の実務や運用計画にも直結する内容で、非常に有意義な学びとなりました。

仮説はどう捉える？ これまでの演習よりも多くのデータに触れる機会があったため、ただデータを見るだけではなく、まず「こういう仮説があるのではないか？」という視点を持って取り組むことが重要だと実感しました。また、仮説は一つに固執せず、他の可能性も網羅的に考えることで、思いつきに頼らないアプローチができると感じました。 PDF加工の落とし穴は？ 一方で、PDFデータの加工には非常に頼りになる一面があるものの、誤認識により表の数字が間違うケースもあったため、過信せずに慎重に取り扱う必要があると痛感しました。 数字整理はどうする？ ファネル分析とABテストは、どちらもすぐに実践できる手法として役立つと感じました。ファネル分析では、業務フローの数字が断片的にしか取得されていない現状を踏まえて、業務フローを整理し、必要なデータを集めてファネル化することが求められます。 仮説検証は進んでる？ また、ABテストでは、うまくいっていない点に対して仮説を立て、比べるべき内容を明確にして、結果が確認できるデータを準備することが大切です。これらの手法を同時期にテストし、比較検証することで、より精度の高い分析が可能になると感じました。 分析の意義は何？ さらに、なぜファネル分析やABテストが必要なのか、その意義を自分なりに言語化することも重要です。今週学んだ内容を整理し、データアナリティクスの重要性を前提として、具体的な提案にまとめる作業は大変有意義でした。 実践の意味は何？ 最後に、実データに毎日触れてトライアンドエラーを重ねることが、さらなる改善点の発見につながると実感しました。これからも、日々の実践を通じて知見を深めていきたいと思います。

どんな仮説が必要？ 仮説とは「ある論点に対する仮の答え」であり、答えである以上、いい加減な内容では通用しないと実感しました。どのような仮説を立てるかが極めて重要であり、良い仮説を構築する方法について疑問が生じました。 原因をどう究明？ また、課題解決の仮説は、単に「どこに問題があるか」と考えるだけでなく、問題箇所が特定できた場合でも、その原因を十分に掘り下げるプロセスが不可欠であると感じました。徹底した分析によって、問題の本質に迫ることが大切だと思います。 反論はどう除外？ さらに、仮説はそれ自体以外の反論を排除しながら構築すべきだと考えます。まずは対象となる事象（What）を明確にしたうえで、問題の所在（Where）を適切に分解し、抜け漏れのない形で仮説を立てないと、説得力を持った論点整理は難しいのではないかと感じました。 対応をどう構築？ 加えて、ある事象に対して対応時間が長期化しているという問題を例に考えると、What自体は把握できているものの、問題の具体的な所在（Where）に対する仮説が立てられていない現状があります。問題点をMECEに分解しながら仮説を検証するためにも、現場の実情を踏まえてまずは動いてみるというアプローチも一つの方法ではないかと思います。 試行で見える答え？ こうした見解から、動きながら仮説を立ててみる方法が有効なのか、またその過程で優れたインタビューの実施にも注力する必要があるのではないかと考えています。同じように、受講している皆さんもどこに問題があるのか（Where）の見極めに悩まれているのではないでしょうか。まずは実際に動きながら仮説を試してみることが、より良い解決策へとつながると感じました。

問題解決の新しいアプローチとは？ 「What」「Where」「Why」「How」のステップについて、私はこれまで問題解決を漠然とした情報から考えていました。しかし、本講座でこの方法を学んだことで、漏れなく深く考えることができると感じ、印象に残りました。 問題解決には「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチが効果的です。私にはこの考え方があまり馴染みがなかったのですが、このように捉えると急に思考がスッと整理され、考えやすくなりました。これは非常に印象的でした。 新たに学んだ「MECE」の重要性 今週の学習では、新しいことが多く、一つとして「MECE」という言葉を初めて知りました。データの切り分け方の基本として非常に重要であり、生きたデータを整備する上で欠かせないと理解しました。実務での適用はまだこれからですが、曖昧さを排除するために「その他」を効果的に使うコツを学び、使える時が来たら活用していきたいと思います。 ギャップ分析をM&Aにどう活かす？ 「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチを、私の仕事である事業承継型M&Aコンサルティングにどう生かせるか検討しています。例えば、買い手候補の選定においてシナジー効果を考慮しながら、売り手会社が目指す「ありたい姿」とのギャップを埋めるような選定を進めることが可能だと感じています。 データ分析での工夫はある？ ロジックツリーやMECEについては、私の現職ではデータ分析で具体的に使用する場面が少ないと感じました。ただし、M&A後の支援においては、各事業ごとのデータを分析する際、上司から指示を受けてロジックツリーを活用した経験があります。今後も内部プロジェクトや会議で役立てたいと考えています。