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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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分析の方針をどう決める？ 分析は比較によって意味を持つため、何と比較するのかを明確に決めることが大切です。そのためには、分析の依頼を受けた際に徹底したヒアリングを行い、分析前に方針を確認することが重要です。 データ収集のポイントは？ データを収集する段階では、業種ごとの製品購入傾向に関する仮説を立て、どのような可能性があるかを考慮しながら分析を進める必要があります。データの結果をわかりやすく伝えるために、グラフを効果的に活用することも心掛けています。具体的には、比較をする際には棒グラフ、割合を示すには円グラフを選び、明示的な説明ができるように努めます。 過去の売り上げ分析は？ これまでの売り上げ実績を分析する際は、業種ごとの売り上げ傾向を細かく見ていきたいと考えています。これまでは月ごとの売り上げ傾向のみを漠然と見ていましたが、さらに業種ごとの人気機種の傾向も分析することで、今後の営業アプローチのヒントを得たいと思います。 必要なデータは何か？ まず、何を分析したいのかを洗い出し、そのために必要なデータを考えます。データを抽出した後、月ごとの製品売り上げ傾向や業種ごとの売り上げ傾向をグラフ化し、傾向分析を行います。わかりやすいアウトプットを心掛け、今後の営業活動に活かしていくことを目指しています。

A/Bテストは何が見える？ A/Bテストは、2つの施策を比較し、どちらがより適しているのかを実際のユーザー行動に基づいて判断する有効な手法です。アメリカ大統領選などの大規模な事例でも用いられている点が印象的で、仮説だけでなく実績に裏打ちされた評価がとても参考になりました。 演習で何を実感した？ また、演習を通じて、問題の各要素をステップごとに分解することで、どのデータを抽出すればよいかが具体的に見えてきます。こうしたプロセスは、原因の特定を容易にし、問題解決に向けた新たな視点を提供してくれました。 業務再構築はどう進める？ 社内業務の再構築にあたっては、まず課題を洗い出し分類した上で、それぞれの課題のどこに原因があるのかを要素ごとに分解して検証する方法が効果的だと感じました。Howに飛びつく前に、What、Where、Whyの各段階を踏むことで、より論理的に解決策を見いだすことができると思います。 原因探しで見つけたヒントは？ さらに、課題に対する取り組みでは、要素を段階ごとに書き出す過程が、問題自体の理解を深め、原因の特定に大いに役立ちました。その後、適切なフレームワークを用いて目的に沿った仮説を立て、多角的な視点から検討することで、より実践的な解析が可能になると実感しました。

分析の基本を確認？ この講座では、分析とは単にデータをそのまま受け入れるのではなく、要素を分類し比較する作業であることを学びました。現状を鵜呑みにするのではなく、多角的に考え、目的や仮説を明確に持って取り組む重要性が印象に残りました。 分類と比較の仕方は？ 具体的には、まず分析の基本として、データを分類することが必要だと再認識しました。そして、その分類された情報を比較することで、より深い理解が得られると感じました。さらに、明確な目的や仮説を持つことで、分析の取り組み方が一層意識的になり、有益な示唆が得られる可能性が高まると実感しました。 実務での分析戦略は？ また、現職の業務においては、クライアント向けのマーケティング戦略を立案する際、膨大なデータの中から適切な視点を見出し、効果的な分析を行うことが求められます。目的や仮説を明確に持ちながら、意識的な比較検証を進めていくことで、売上に貢献できるような分析手法を確立していきたいと考えています。 着眼点を模索中？ さらに、与えられたデータのどの部分に着目すべきか、どの分析手法を適用すべきかについては、まだ模索している部分もあります。今後は、理論を学びながら実務に直結する知識やスキルを身につけ、より具体的な分析ができるよう努力していきたいと思います。

分析の基本は比較にあり？ 「分析とは比較である」ということが、今まで感覚的に行っていた私にとって、必須であると改めて理解しました。また、多くの人の前でプレゼンテーションを行うため、データを分析する際には、まず「仮説」を構築した上でデータ加工に取り組んでいました。そのため、明確な目的や主張のない分析は行っていませんでしたが、一方で期待していた比較結果が得られなかった場合には、仮説を素直に見直すことの重要性を認識しました。 新しい業務への挑戦 普段の業務では、「分析とは比較である」という意識が習慣化しています。しかし、これから新しい業務に挑むにあたっても、この「比較」を意識し続けたいと考えています。特に、生存者バイアスのかかったデータに基づく業務になる可能性があるため、失われているデータとの比較を心がけたいと考えています。 成功と失敗事例の見極め あるプロジェクトでは協力業者の選定が多数必要となりますが、彼らが持参するのは成功事例が多いと予想されます。そのため、成功事例の裏に隠れている失敗事例を手に入れ、成功事例だけに基づいた「比較」に陥らないよう注意したいと思っています。直感的に考えたことを「仮説」とし、その後、生存者バイアスを避けた適切なデータを比較・分析し、プロジェクトの成功を目指したいと考えます。

なぜ手法を再確認？ 今回の学習では、問題解決のステップ（What/Where/Why/How）に沿って、各段階でどのようなアクションを取るべきかを再確認することができました。普段の業務でも同様の手法を取り入れていますが、今回の具体例を通じて現状の見直しに役立つと感じました。 適切な分解は何故？ また、ロジックツリーに取り組む際、すべての要素を漏れなくダブりなく洗い出そうとするあまり、時間をかけすぎてしまう傾向があることを改めて実感しました。特に末端の階層にこだわりすぎず、適切なレベルで分解するというアドバイスは大きな気づきとなりました。 現業務の解析はどう？ 現在の業務では、顧客へのサービス提供に際してコスト試算や自部署の予算計画、実績の分析を行っています。例えば、コスト試算においては提供価格、原価、販管費といった大枠から、さらに細かい費目に分解して検証していますが、構成要素をツリー状に分解するという手法は初めての体験でした。今回の学びを現業務にも活かせると考えています。 次の改善策は何？ 今後は、自部署における予算計画、実績把握、コスト試算のプロセスに、ツリー状の分析手法を取り入れてみます。一度試してみて、試算の妥当性や課題の特定にどのような効果があるかを検証していきたいと思います。

効果検証を改善するには？ 今週の講義内容は、すでに実践していることをさらにブラッシュアップして継続する必要があると感じました。特に効果検証については、ノイズを排除しきれずにABテスト自体が難しい場合や、施策の実施数が多く、全ての分析を物理的に行うことが困難な場合があります。 デジタル時代のデータ分析とは？ デジタル領域では、質よりもスピードが重要な場面が多くありますので、完璧なデータ分析に固執しすぎないことも心掛けたいです。データ分析はあくまで結果を出すための一つの手段に過ぎず、それ自体を目的としないことが大切だと再認識しました。 仮説思考を磨くために何が必要か？ また、仮説思考を鍛えるためには、思考力を磨くことが最も重要だと感じました。情報を集めたり事象を分析しているだけでは、思考の精度は上がりません。本当に必要な情報を見極めるために、何のために情報を集めるのかを自分の頭で考えるトレーニングが必要です。 行動で成果を生み出す方法は？ さらに、答えを持っている人に対して自分の仮説を試してみることも大事です。不正解でも良いので、アウトプットする機会を増やし、トライアンドエラーを繰り返すことが重要です。成果は行動することでしか生み出せないため、とにかく積極的にアクションを起こすことが求められます。

データ整理は安心？ データの切り出し方について、以前は数字が欲しいならこれといった感覚で扱っていたため、具体的に整理する作業が非常に有意義でした。成長率の求め方についても久しぶりに見直し、これまで間違った計算方法を用いていたことに気づけたのは大きな収穫です。 分布分析の効果は？ 定量分析の手法として、代表値と分布に注目し、データをビジュアル化してより理解しやすくする方法を学びました。平均値が外れ値の影響を受けやすいという点に加え、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値や、標準偏差を用いた散らばりの把握、さらにはヒストグラムでばらつきを表現するテクニックが印象に残りました。 データ活用の秘訣は？ また、ECにおける購入者分析や売上、アクセス解析にこの知識を活かせると感じました。特に、複数の商材を取り扱う場合のデータ集計処理について、最終的に求める数値や、それをどのようにビジュアル化すれば良いのかを意識したデータ分析ができるようになりました。 感覚から論拠に？ これまで感覚的に行っていたデータ処理について、なぜその手法を用いるのかを説明できるようになり、自信がつきました。今後は月次のアクセス状況の説明にも、より論拠をもって提案し、販売方針や経営判断に結びつけていければと考えています。

a/bテストはどう？ 複数の打ち手が存在する場合、どの選択肢が有効かを判断する上で、a/bテストを活用する方法が効果的です。現状、すぐに取り入れられる業務は思いつかないものの、WEBサイトを活用した効果測定が必要な際には、積極的にこの手法を取り入れていきたいと考えています。 自己訓練の意義は？ また、業務に限らず日常生活においても、what-where-why-howの視点を意識して自己訓練を重ねることで、分析能力の向上が期待できると感じています。 障害分析はどう？ さらに、このwhat-where-why-howの手法は、障害分析から品質向上のための打ち手を検討する業務において、非常に有用です。さまざまなデータを収集し、仮説を立てながら具体的な対策を検討し、実践していくというプロセスは、日常業務においても積極的に取り入れていく所存です。 対象選定の方法は？ まずは、打ち手が必要な対象の選定から始めたいと考えています。現状、日々さまざまな障害が発生しているため、効率よりもまずは障害が削減できる対象を明確にした上で、詳細な分析に取り組んでいくつもりです。そして、学んだ内容を個人のスキルに留めず、職場全体で共有することで、社内の共通ノウハウとして全体のレベルアップにつなげたいと思います。

問題解決の難しさに気づく 実践演習を通じて、私は問題特定の際に表面上の情報だけを処理しがちで、問題解決のステップを踏むことが難しいと理解しました。これにより、課題を適切に提起できることが限られていることにも気づかされました。MECEやロジックツリーという言葉は知識として持っていましたが、具体的に活用したことはありませんでした。しかし、MECEはデータを重複なく、漏れなく整理する考え方で、実務でも非常に有効であると感じ、直ちに活用したいと思いました。 新視点での顧客セグメンテーション 実務において、顧客セグメンテーションを考える際、これまでは年齢、性別、居住地などの従来の基準に頼っていました。しかし、MECEの考え方を用いることで、新しい視点からセグメンテーションを検討し、より優れた分析ができる可能性を探りたいと考えています。 新手法の有効性は？ 新たな顧客セグメンテーションの手法として、まず取引頻度と勤務先の業種という二つの基準を用いて分析を進めてみます。この二つでセグメンテーションを行い、既存の分析手法と比較することで、その有効性を検証したいと考えています。現時点では、取引頻度や業種に関するデータの分布を十分に把握していないため、まずはどの基準で分類を行うのか、データを確認していきたいと思います。

ロジックとMECEの意義は？ 今回、ロジックツリーとMECEの考え方の重要性を学びました。実際の業務ではロジックツリーを使用していますが、MECEについては十分に意識できておらず、その結果、抜け漏れや重複が生じることがありました。今後は生成AIを活用し、漏れやダブりがないかを確認していきたいと考えています。 問い合わせ対応の真意は？ また、ユーザーからの問い合わせに対しては、単に表面的な対応にとどまらず、ユーザーが抱えている本質的な問題をしっかりと把握することの大切さを再認識しました。たとえば、ユーザーから「椅子が壊れたから直してほしい」と依頼があった場合、単に椅子を修理するだけでなく、一体何に困っているのか（What）、どの部分が壊れているのか（Where）、なぜ壊れてしまったのか（Why）、そして今後の対策（How）についても考え、包括的に対応することが求められます。 本質追求はどうする？ さらに、ロジックツリーを活用して、ユーザーが本当に必要としていることをWhatの視点で明確に考え、抜け漏れがないかを網羅的に確認する視点を持つことが重要だと感じました。思考の順序は、最初にWhat、次にWhere、そしてWhyの順に進めることを意識し、具体的かつ論理的な対応を心がけたいと思います。

予測を立てる重要性は？ グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す？ 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）や散らばり（標準偏差）のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは？ 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題（目的・問い）となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点（インパクト・ギャップ・トレンド等）を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

どの分析方法が有効？ 問題を特定する際のアプローチについて、分類や分解の手法、考え方の基本を身につけることで、さまざまな課題に対してゼロから悩むことなく、正しい分析を進められると実感しました。学習の中ではプロセスの分解に重点を置いていましたが、他の方法についても幅広く覚えておきたいと考えています。 提案の見直しは必要？ 実業務においては、顧客への提案で解決策ありきで進めてしまうケースがあり、都合の良い分析になってしまうことがあります。こうした提案は初めは良い印象を与えるかもしれませんが、本質的な課題解決にはつながらず、長期的には評価を下げるリスクがあるため、業務の進め方を見直す必要があると感じました。まずは、これまで学んだ分析のステップに基づき、客観的かつ正確な分析を実行した上で、最適な解決策を提案することが重要だと思います。 行動計画はどう決める？ 具体的な行動としては、実業務で特定のサービスに依存せず、客観的で正確なデータ分析を徹底し、複数の選択肢を比較検討することが求められます。そして、適切な判断基準を設定して最適な解決策を提案することを意識します。加えて、提案後の振り返りを行い、実施した解決策の効果をデータで検証する仕組みを整えることで、継続的に提案の機会を創出できると考えています。