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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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授業で何を学んだ？ ライブ授業では、「What（何が問題か）」「Where（どこが悪いか）」「Why（どうして悪いか）」「How（どのように解決するか）」という４つのプロセスを学びました。これらのステップは非常に腹落ちし、納得のいく内容でした。 自身の弱点は何？ 私自身、最初のアウトプットができないという弱点があるため、このプロセスを活用し、解像度を上げる工夫をしていきたいと考えています。 業務の課題を何で解消？ また、現在担当している人口減少対策の業務において、要因が複雑でどこから手を付けるべきか悩むことが多く、市町村担当者を巻き込んで一緒に課題を整理することの重要性を実感しました。 分析はどう進む？ 具体的には、まずはMECEの視点やクリティカルシンキングの手法を用い、何に取り組むべきかという問いの質を向上させるための課題洗い出しを進めます。さらに、学術研究論文などを参考にしながら、さまざまな仮説を立て、具体的な解決策を検討していく計画です。 計画の次の一歩は？ 今後は、６月下旬からの市町村訪問に向け、どの課題をテーマとして設定するかを明確にするとともに、必要なデータを集めていきます。管内市町村の総合計画や、人口減少対策の総合戦略を読み込み、どの課題が重要視され、どのような解決策を試みているのかを丁寧に把握し、U・Iターン者や若年層の視点も取り入れて足りない部分を洗い出し、施策の強化ポイントを明確にしていくつもりです。

仮説はどのように考える？ 仮説を考える際には、複数の仮説を立てることと、それぞれの仮説に網羅性を持たせることが重要です。また、反論を排除するためにも必要なデータを集め、仮説同士を比較検証できるようにすることを忘れてはいけません。 仮説定義はどうなってる？ ビジネスの現場における仮説とは、ある論点に対する仮の答えを示すものです。仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大別され、時間軸によって仮説の内容が変化します。 戦略はどう変化してる？ マーケティングにおいては、プロモーションの戦略がIT関連の技術発展によって大きく変動する現状を踏まえ、トレンドを正確に抑えることが重要です。同時に、顧客満足度を非常に高いレベルに引き上げることでブランド価値を高めることが求められます。 実施前に何を検証すべき？ 実際、分析の段階で仮説を立てずに作業してしまうことが多いと感じました。そのため、より網羅的に情報を確認するためにも、クリティカルシンキングを意識することが有効だと実感しています。これまでフレームワークの活用に対して懐疑的な面もありましたが、まずは基本に立ち返ることが大切だと感じました。 新施策の仮説検証は？ 新しい施策を進める際には、4Cの視点を取り入れて仮説を立て、その仮説に基づいて必要なデータを収集することが有効です。データ収集の際は、自己のバイアスに捉われることなく、網羅的な情報収集を心がけるよう努めています。

プロセスの問題をどう特定する？ プロセスの問題を明確にするためには、各プロセスを分解してそれぞれの率などを分析し、どこに問題があるのかを確認することが有効です。また、仮説を考える際には内部要因と外部要因の両方を考慮することで、視野を広げることができます。 A/Bテストの成功法は？ A/Bテストを行う際は、一つずつ要素を変えて精査することが重要です。時期的な要因に左右されないためにも、同じ期間に同様のターゲットに対してランダムに行うのが良いでしょう。複数の要素をテストしたい場合は、別の手法を検討する必要があります。 WEB広告でのA/Bテスト活用法 WEB広告においてもA/Bテストを活用し、広告の精度を高める努力を続けますが、時期や施策ごとに単に更新するだけではなく、施策展開から販売までのプロセスを分解し、どこに業務プロセスの問題があるかを分析することが重要です。 効果的な問題解決の取り組み方 解決策を決め打ちするのではなく、「What」「Where」「Why」「How」の各プロセスを意識的に取り組むことが求められます。問題解決のプロセスを意識的に取り組み、定着させることが必要です。 チームで知識を共有するには？ また、WEEK5の内容をチーム内に共有し、良い切り口を持てるように常にアンテナを張り、これと思ったことを書き留めることも大切です。年末に向けて打ち出す販促施策においても、A/Bテストを試みたいと思います。

理想の自分は何？ 自分のありたい姿やキャリアビジョンを明確に言葉にできたことは、大きな成果となりました。自律した社会人像を具体的に描き出せたことは、今後のキャリア面談や、組織内での人財像と一層合致させるための大きな一歩と実感しています。 学びはどう活かす？ また、講座を通じて学び方のクセや、学んだ内容を実務や日常にどう活かすかを振り返ることで、次に取るべき具体的なアクションが明確になりました。これまで蓄積した講座ノートを再整理することで、過去の学びが再接続され、次のステップが見えてくるとともに、体系的な学びが精神状態の安定やストレス軽減につながるという意外な発見もありました。 振り返りの仕組みは？ さらに、振り返りの重要性を実感して、今後はセルフ週報やAIを活用して、定期的に1週間の行動や思考をレビューする仕組みを整えたいと考えています。具体的には、毎週金曜日にMarkdown形式で記録したメモをもとに、自己認識と改善に役立てるルーチンを作るとともに、仕事のノートも同様の形式に統一して整理・再活用していく予定です。 成果をどう広げる？ こうした学びの効果は、次に受講する講座の選定や同僚への勧めにつながっており、今後はキャリアビジョンシートの更新に反映させるなど、さらなる活用を進めていきたいと考えています。これらのプロセスや取り組みをチーム内でも共有することで、全体の学びの質の向上にも寄与できればと期待しています。

数字の意味は何だろう？ 分析のアプローチについては、ただ単に分析を進めるのではなく、数字に基づくストーリーを意識することの重要性を実感しました。統計データを見る際にも、平均値だけでなくばらつきを把握することで、より正確な判断ができると感じています。データ全体の傾向を理解した上で、平均、中央値、最頻値といった代表値から最も適切なものを選ぶことが大切です。 課題解決の鍵は？ また、顧客の課題に対して解決策を提案する場合、やみくもな分析ではなく、具体的な数字に裏打ちされたストーリーによって、提案の確度を高め、顧客の納得感につなげることが求められると考えています。顧客自身が「これなら解決できる」と信じ、実行に移していただくためには、具体的で説得力のある根拠が不可欠です。 戦略の軸は何か？ さらに、これからある不動産ブランドの戦略を分析する際には、まず「何を知りたいのか」という問題意識をはっきりさせ、最終的にどのような結論に導きたいのかを明確にすることから始めます。その上で、価格帯やエリア、スペックなど細かい情報に分解し、必要なデータが取得可能かどうか確認することが大切です。 仮説はどう練られる？ 次に、取得したデータをもとに、なぜその戦略が採用されているのかという仮説を立て、検証の優先順位をつけながら実態を深く理解していく流れが有効だと感じました。こうした手法を通して、現実に即した分析が行え、説得力のある結論に結びつくと確信しています。

講義はどう実感？ これまでの講義やワークを振り返る中で、思考が体系化され、頭の中がすっきりと整理された印象を受けました。いくつかのフレームワークについては既に知識がありましたが、実際の事例に当てはめて考えることで、ただ「知っている」段階から実際に使えるかどうかが別問題であることを実感しました。何度もアウトプットすることの大切さを改めて感じました。 契約データの見方は？ また、各種施策を検討する際には、過去の契約データを分析する場面が多くあります。その際、ロジックツリーを用いて漏れなくダブりなく問題を整理し、複数の仮説を立てることの重要性を再認識しました。特に、契約データの項目選定や社外データの活用といった、目的達成に必要な分析手法を実践する意義を感じています。 SQL学習の計画は？ 今後は、社内データを正確に取得するためにSQLの習得にも力を入れます。具体的には、オンライン講座を活用して4月から6月頃までに学習を完了させる予定です。 手書きの効果は？ さらに、ロジックツリーやその他のビジネスフレームワークについては、パソコン上で作業するのではなく、あえて手書きで取り組み、自分の中に定着しているかどうかを確認しながら実践していきたいと考えています。 アウトプットをどう伸ばす？ 実践的なデータ分析のアウトプット力を強化するため、関連する書籍や講座を活用し、9月までに数多くのアウトプットを経験して実力アップを目指していきます。

比較ってどう進める？ データ分析の根本は比較にあります。分析を行う際には、目的に応じた条件を揃えた比較対象を設定することが大切です。目的が明確であれば、適切な比較対象の選定が可能となり、分析の精度も向上します。 直感の表現は？ また、直感的な感覚を自分の言葉で言語化することも重要です。「なんとなく」という漠然とした感覚を具体的に説明できるようにすることで、分析結果に説得力が生まれます。 定性定量はどう？ 定量・定性の両面のデータを活用し、定量データの尺度の違いや特徴を把握することも必要です。さらに、分析の目的に合わせた可視化―例えばパーセンテージ表示やグラフ化―を行うことで、結果をより理解しやすく提示することが可能となります。 分析手順は何？ データの加工や分析のプロセスでは、まず目的の確認と仮説の立案を行い、その後に結論へと導く一連の手順が求められます。この流れをしっかりと実行することで、効果的な分析と説得力のある結論が導かれます。 活用場面で何をすべき？ 具体的な活用場面としては、営業やチームから依頼された市場データの提供、他社への施策提案、自社商品の価格検討などが挙げられます。これらの場面では、まず目的や期日などのゴールを明確に確認し、必要な条件を的確にヒアリングすることから始め、比較対象の設定、データの収集・加工・分析を実施します。最後に、分析の目的に沿った可視化手法を用いて、結論を提供することが求められます。

仮説立てに必要な視点とは？ 仮説を立てる際には、先入観に囚われず、考えられるあらゆる要素を踏まえることが重要だと感じました。これまでの経験も無論大事ですが、現状のデータを新鮮な目で眺めることが重要だと思います。 仮説が抱える落とし穴は？ また、仮説とは自分で仮の答えを設定すること、という点についても非常に腑に落ちました。それというのも、仮説を立てたとしても、それが必ずしも現状の問題解決になっていないことがあるからです。 大学で得る成長とは？ 大学での学びについては、一般的には学生の成長にさほど寄与しないと指摘されることがあります。しかし、それが本当なのか、またそうだとしたら何が原因なのかを検証したいと考えています。 データ分析で何を探る？ 最初の仮説として、「大学での4年間は、何らかの形で学生の成長に貢献しているはず」という仮説を立て、大学内のあらゆるデータを分析していきます。 学生の成績変化をどう評価する？ 具体的には、入試の時の成績とGPAを比較し、著しく成績が伸びた学生をピックアップします。彼らにアンケートを実施し、4年間のパフォーマンスを学業、学業外活動、就職結果などの要素に分けて点数を付けてもらいます。 インタビューで何を聞く？ 最後に、各数値の典型的な学生をピックアップし、個別インタビューを行う予定です。

分析の視点を再確認する方法とは？ 前回の学びから、分析における視点として5つの要素、すなわち「インパクト」、「ギャップ」、「トレンド」、「ばらつき」、「パターン」に分けて考えることが有用であると再確認しました。数字をただ眺めるだけでは気づきが得にくい場合でも、目的に応じた適切な可視化を行うことで数字の意味を見出すことが容易になります。特に、可視化は自分の理解を深めるだけでなく、説明相手の理解や認識の統一にも役立つと感じました。 平均の取り方をどう活用する？ 普段の仕事でもデータを扱っており、どのような代表値を用いてその数字の塊を特徴づけて解釈するかを意識していましたが、この学びを通じてさらに細かな平均の取り方を再認識しました。特に幾何平均の活用については、施策立案や来期戦略、予算作成の際に大いに役立ちそうです。例えば、年間の応募推移を過去5年間にわたって見たときに、どのようにトレンドの推移を適切に抽出するかなどを具体的に考えることができました。 日々のKPI管理で使える可視化手法は？ また、日々のKPI管理についても適切な可視化が求められます。現在は折れ線グラフで推移を見ていますが、前年比や積み上げグラフなども必要かもしれません。ユーザーの行動を分析する際には、ヒストグラムを活用して傾向を掴むことも考えています。具体的には、インストールからコンバージョンまでの期間別ユーザー数を把握することで、より詳細な分析が可能になると考えています。

分析と言語化の重要性を再認識 これまで何となく行ってきた分析や可視化について、言語化や資料化がされてきました。しかし、改めて自分の言葉で説明しきれなかったのは、物事を一つひとつ深く考えることができていなかったからだと感じています。 目的を明確にすることが鍵 学びを忘れずに復習をし、アウトプットを続けていくためには、目的を明確にすることが重要です。そして、情報を分け、比較し、言語化することも大切です。曖昧に「分析してほしい」といった指示を出してしまうことも多く、その理由は頭の中にイメージがあるものの、それを伝えきらずに「分かるだろう」「伝わっているだろう」と甘えてしまっているからだと気づきました。 明確な指示のための工夫は？ さらに、目的やアウトプットが曖昧なまま思考を止めてしまうため、指示もあやふやになることに気付きました。依頼時には、目的、アウトプットのイメージ、期限、制約などをしっかり伝えることが必要です。 頭の中のイメージを形にする そのためには、まず自分の考えを言語化し、やるべきことが合っているのかや、伝えられた側が動けるのかをイメージすることが大切です。これにより自身としては、アウトプットを最低でも2回行うことになります。これまでより時間がかかるかもしれませんが、きちんと行い、それを繰り返すことで、早いアウトプットができるように訓練を積む計画です。この計画と想いを忘れないことが必要です。

問題解決の4ステップとは？ 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは？ また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか？ 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は？ 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。

平均値だけで大丈夫？ 今週の学習を通して、データを扱う際に平均値だけを確認するのは不十分であると改めて実感しました。平均値はデータの中心傾向を示すものの、ばらつき（分散や標準偏差）を反映していないため、データの特性を正しく理解するには中央値や最頻値など他の代表値も併せて確認する必要があると感じました。 グラフの選び方は？ また、データを直感的に把握するためには、単なる数値の羅列ではなく可視化が重要です。グラフの種類を適切に選ぶことで、データの傾向やパターンがより分かりやすくなります。時系列データには折れ線グラフ、カテゴリごとの比較には棒グラフ、割合を示す場合には円グラフなど、目的に応じた使い分けが求められると再認識しました。 代表値はどう使う？ 普段、さまざまな部署とデータ分析を行っている中で、平均値だけではなく他の代表値を用いることや、適切なグラフを選択することが業務に直結する重要な要素となっています。これまで平均値のみで示していたデータに対して、中央値や最頻値を加えることで、より正確な解釈につながると感じています。 今後どう進める？ 今後は、データを扱う際に平均値に偏らず、中央値や最頻値、分散などの情報も徹底的に確認します。また、他者が作成したデータや可視化についても、目的に適しているかどうかをチェックし、必要であれば適切な改善点を提案することで、誤った解釈を未然に防ぎ、正確な意思決定につなげていきたいと考えています。