(51ページ目)

「データ・アナリティクス入門」

に関する学び

---

データ分析の基本を見直す データ分析の基本的な考え方として、「データ分析は比較である」、「データをどのように加工すると分かりやすいかを考える」、「データ分析の目的を明確化する」ことが重要であると認識しました。これまでの自身の業務を振り返り、反省しつつ、今後のデータ分析においてはこれらを忘れずに取り組むことが大切だと考えています。 どのように実績データを活用するか？ グループ各店の業務実績データ（定量・定性）の分析を通じて、それぞれの店舗の課題を抽出し、傾向を把握します。そして、課題解決に向けた戦略を立案する際には、データアナリティクス分野で学んだ知識を活かしたいと思っています。 学習した知識を実務にどう活かす？ この科目での学習を継続して実務に活かすためには、セミナー視聴やグループワークだけでなく、自主学習を行い、習熟度を高めていくことが必要です。そこで、平日の早朝30分から1時間、そして週末にも学習時間を確保し、理解を深めていく計画です。また、実業務においては、6週間後に学びきるまで待つのではなく、WEEK1から学んだことを即座に業務でアウトプットする意識を持ち、実践力を向上させたいと考えています。

仮説設定の重要性は？ 今回の講座では、データをただ眺めるのではなく、仮説を立てることの大切さを学びました。単純な平均値だけでなく、重みを考慮した加重平均やデータのばらつきを確認することで、ファクトを正しく把握する手法が身についたと感じています。 統計の意味をどう捉える？ これまでは加重平均や標準偏差といった言葉を聞くだけで、その意味を十分に理解できていませんでした。しかし、今回の講座を通して、実際にばらつきを見る体験ができたことで、データの変動の重要性を実感することができました。 販売実績はどう理解？ また、プロダクトごとの販売実績推移を分析する際には、属性別やレンジ別の分布を見ることで、どの層に受け入れられているのかを明確にし、施策の検討につなげることが可能であると感じました。分布のばらつきをしっかり確認することで、単なる傾向だけでなく、他の要因の影響も把握する助けになると気づかされました。 顧客分析に納得する？ さらに、これまでプロダクト別の顧客分析では、平均値や中央値に頼ることが多かったのですが、今後はばらつきの数値化を取り入れ、日々や月ごとの実績をより一層可視化していく必要性を感じました。

予測の意義は何か？ グラフを見る前に予測を立てる大切さが非常に印象に残りました。自分の予測と実際のデータとの差異を意識すると、「なぜこんなギャップがあるのだろう」という疑問が自然に湧き、分析を深堀りするうえで効果的であると感じました。予測と実績を比較するアプローチは、次にどのデータを詳しく見るべきかという方向性を明確にする上でも有用です。 平均値の限界は？ 従来、総量を人数で割って1人あたりの平均値を算出し、能率を評価していましたが、詳細に見るとその平均値だけではばらつきを十分に捉えられないことが分かりました。実際に細部まで分析すると、能率には大きな差異が存在していたため、平均値だけに頼るのは疑問が残ります。そこで、中央値を算出することで、平均値では見逃しがちな偏りを補完する方法を試してみようと思います。 中央値の有効性は？ また、標準偏差を用いて平均値からのばらつきを把握する手法もありますが、場合によっては中央値と比較するだけで十分な情報が得られる可能性もあります。今後は、業務の能率評価において、平均値のみならず中央値の使用意義を周知し、従来の考え方から新たな視点に変えていくことが重要だと感じています。

データの集約ってどうやる？ データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は？ また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは？ 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は？ さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。

ワークショップでの学びは？ 問題解決のステップについては以前聞いたことがありましたが、今回のワークショップではすぐに思いつかず、アイデアが発散してしまいました。学んだフレームワークを活用して思考する習慣をつけていきたいと思います。また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を行う際、層別分解は比較的考えやすいものの、変数分解は思いつきにくく、これについても日々練習が必要です。 コミュニケーションで注意することは？ 打ち合わせでは、意見が対立したり、言いたいことがうまく伝わらず、お互いのイメージが合わないことがあります。このような場面では、MECEを用いてブレスト（ブレインストーミング）すると、目線を揃えやすくなります。したがって、コミュニケーションツールとしても積極的に活用していきたいです。 お客様との認識をどう一致させる？ お客様にシステム開発の見積を提示する際、その作業内容や作業量を説明する必要があります。単なる金額の羅列ではイメージしにくいため、プロセスを分解したり、変数分解して説明することで、お客様との認識を一致させたいと思います。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決には明確なプロセスがあります。具体的には、What、Where、Why、Howの6つのステップがあり、この順番を守ることが重要です。まずは、なりたい姿と現状のギャップを把握することが分析の第一歩です。そして、解決方法を考える前に、現状で起きている問題の状況や原因を見つけることに時間をかける必要があります。 自分の思考の癖をどう活かす？ 私の場合、すぐに解決方法（How）に飛びがちです。しかし、自分の考え方の癖を知ることも問題解決において重要です。オープンデータから社会課題を洗い出すのが現在の業務ですが、仮説に対して問題を絞り込む際にロジックツリーが役立ちます。基本的にはチームで取り組むため、思考のプロセスを視覚化・言語化することで、情報共有を齟齬なく行えるようにしています。 データ分析で何を学びたい？ データ分析を体系的に学ぶことで、ロジカルに再現性のあるデータ分析に取り組みたいと思っています。特に、ロジックツリーを作る際には「手書き」を心がけたいと思います。紙に書くことで思考が整理され、重要事項には丸をつけたり矢印を使ったりすることで、優先順位を決めるのに役立ちます。

問題原因の探求方法は？ 問題の原因を探るためのポイントには、プロセスに分解するアプローチがあります。また、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込むことが重要です。例えば、クリック率やコンバージョン率の数値の原因を会社の戦略とそれ以外の要因（プラットフォームに起因するものなど）に分けて考えることが参考になります。 A/Bテストの効果は？ A/Bテストについては、1要素ずつ比較し、なるべく同じ期間でテストを行うことが推奨されます。同じ期間で行わなければ、季節や曜日、時間といった細かい違いによって比較が難しくなります。A/Bテストは広告キャンペーンでの活用が考えられ、広告のビジュアルを変えて検証することや、掲載場所を変えてコンバージョン率を比較することで、不要な場所への広告掲示を避け、コストカットにつなげることができます。 A/Bテストを今後活用するには？ 現在のところ、実際の仕事でA/Bテストを活用できる機会はありませんが、問題解決の方法として非常に効果的な検証方法であると感じています。今後、適用できる場面を見つけ出しながら、他の検証フレームワークも学んでいきたいと考えています。

平均値への新たな気づきは？ 私はこれまで、単純平均値、中央値、標準偏差については書籍を通じて知識を得ていましたが、加重平均や幾何平均の重要性について十分に理解していませんでした。特にビジネスにおけるこれらの"平均"の概念の重要性に気づかされました。単純平均値では、表層に現れる数字とユーザーの実感が一致しない場合があり、「平均値（単純平均値）はあまり使えない」という固定観念を持っていました。しかし、その観念は、自分自身が適切な活用方法を知らず、また選択できていないことに起因していると気づかされました。 加重平均がもたらす変化 これまでは単純平均値を用いて、少額製品の評価が難しいと感じ、売上の大きい少数の製品に解析の重点を置いていました。しかし、今後は加重平均値を用いた分析を行うことで、少額製品の販売単価にも注目し、損益分岐点を明確にすることができるのではないかと感じています。 来期計画に反映する方法は？ 現在、来期に向けた活動計画の策定を進めており、今回学んだ代表値の考え方を売上分析に反映させる予定です。これにより、前期とは異なるアプローチでデータを作成し、その結果を上位メンバー会議で審議する予定です。

AB分析の学びとは？ AB分析の考え方を学んだことは非常に参考になりました。以前の職場でGoogle Analyticsを使って広告を打っていた時、状況や変更条件を明確にせず、場当たり的に行動していたことを反省しています。 仮説を立てる重要性を知る また、問題解決の過程で仮説を立てることの重要性も学びました。これまではなんとなくデータを集め、目的が薄いままに対応策を練ることが多かったため、今回の学習でその姿勢を改める必要があると感じました。 長期的な効果検証の可能性 さらに学んだこととして、数か月単位で施策を変更するのは難しいものの、一年から数年単位で効果を検証することは可能かもしれないということです。例えば、入学後のパフォーマンスを分析して入試の内容を変える、といった具体例が上げられます。 必要なデータをどう見極める？ 現在、大学内で取得しているデータについて、真に必要なものは何か、また不足しているものは何かを見極めたいと考えています。学生生活の構成要素を学業やサークル活動、就職だけでなく、より多くの要素に分解することで、学生のリアルな状況がより理解できるのではないかと思っています。

仮説構築フレームワークの活用法は？ 仮説構築のフレームワーク（3Cや4P）を課題解決に活用し、実際に使うことで自分の思考のクセを理解しました。このフレームワークは何度も活用して定着させることが大切だと感じました。また、手元にデータがあるとすぐに分析を始めるのではなく、まず複数の仮説を立ててからデータを用いて検証する順番を強く意識する必要があると学びました。これは、私がデータがあるとすぐに分析に取り掛かるクセがあるためです。 依頼元とのコミュニケーションの重要性 各事業の依頼に対しては、目の前のデータだけで解決するのではなく、本質的な課題を見極めるために依頼元とコミュニケーションをとりながら仮説を立てていくことの重要性を感じました。今回学んだフレームワークを活用し、事業ごとに複数のフレームワークを使い分けながら仮説を広げていくつもりです。 伴走案件への仮説思考の応用法は？ 来週から複数の伴走案件が始まる予定なので、課題に対して広い視野を持ちながら仮説の幅を広げていきます。多くの案件を同時に進行する中で、関心や問題意識を向上させると共に、課題の深掘りに差が出ないよう、仮説思考を実践していきたいと思います。

どうして分解が有効？ 様々な要素に分解して仮説を組み立て、データを意識した点はとても良いと思います。具体的な業界事例に当てはめて考えることで、理解がさらに深まるでしょう。 具体例はどう映る？ 仮説を立てる際には、具体的な業界やビジネスシーンの例を考えると、思考がより深まります。また、データを検証する際にどのようなツールや手法を用いると効果的かを検討することも大切です。 実践で活かすには？ 実際のビジネス状況で仮説検証をどう活用するかを考え、具体的に練習することが求められます。引き続き、さまざまな角度から課題を検討してみましょう。 なぜ幅広い視野？ 課題は狭い視野だけでなく、幅広い角度で網羅的に考える必要があります。そうしないと、本当の課題を見落としてしまう恐れがあるため、どのようなデータで検証できるかもしっかりと検討することが重要です。 共有はどう役立つ？ 自分の考えに固執せず、要素の重要性を周囲と共有しながら多角的に検討していくことが必要です。そして、どのように検証すべきか、またどの項目を指標として設定すべきかを同時に整理していくことが求められていると感じました。

視野はなぜ狭く？ 全回のライブ授業を通じて、自分の傾向が明確になりました。経験則の範疇で物事を考えてしまうために、視野が狭くなっていることを実感するとともに、かつて学んだ内容も十分に活かしきれていないことが分かりました。 見える化に何を感じ？ 授業で取り入れられていたプロセスやビジュアル化の工夫は、自分の思考の幅を広げるヒントになりました。一旦自分の発想を見える化することで、整理もしやすくなると感じました。 戦略はどこへ向か？ 業務において、データ分析から戦略策定への取り組みは欠かせないため、今回の学びを活かしながら注意点を整理し、実際に見直していきたいと思います。実績データを時系列で比較するなど、どの視点に重点を置くべきか、どこまで深堀りすべきか、その必要性を常に問い直す姿勢で取り組むことが大切だと感じました。 図解は何の助け？ 今後は、初期段階からのビジュアル化を心がけ、振り返りながら適切な切り口や判断基準を繰り返し検討していきたいと思います。また、これまであまり活用してこなかったグラフ化にも意識的に取り組み、仮説も含めた考察を関係者と共有し、ディスカッションへと発展させていきたいです。