(68ページ目)

「データ・アナリティクス入門」

に関する学び

---

比較の基本を理解するには？ 分析の基本は、比較です。また、その比較対象を適切に選ぶこと（Apple to Apple）が重要です。本講義とは直接関係ありませんが、ライブ授業と動画学習では問いの立て方が全く異なると感じました。特に、自分は具体的な問いの立て方ばかりをしていたため、久しぶりに抽象的な問いをグループワークで考えることが新鮮な学びとなりました。これは非常に良い機会だったと感じています。 日々の分析で意識すべき点 日々さまざまな分析を実施していますが、比較対象を慎重に選ぶことを実践していきます。その実践の中で課題に感じたことを、常に解決していく姿勢を持ち続けます。具体的な場面が浮かばないこともありますが、これも基本的なこととして心に留めておきます。 多様な問いの立て方が必要？ Q2の通り、分析は日々実践しています。そして、その中で本講義で学んだことを実践しながら課題に対する行動計画を常に考えます。Q1の通り、今回は「問いの立て方」に気づきがありました。特に、日常的に従業員に対する問いが具体的なものばかりに偏っていたことを反省しています。これを是正し、従業員に多様な学びを提供できるようになりたいと思います。

数字理解のポイントは？ 普段使っている数字や計算方法について、その特徴や背景を十分に理解できていなかった自分にとって、今回の学びは大変勉強になりました。特に正規分布に関する説明は非常に納得感があり、「2SDルール」という用語もこれから意識して覚えていこうと思いました。また、IRRやCAGRが実は幾何平均を基にしているという事実に驚かされ、普段無意識にエクセルに計算を任せていたことを反省するきっかけとなりました。 代表値の選び方は？ さらに、代表値の適切な使い方についても理解が深まりました。単に「数値が高い」という結論だけでなく、目的に応じてどの代表値を選び、その値でどのように分析するかという視点が重要であると感じました。正規分布の意味を理解することで、数字の解釈がより具体的かつ論理的に進められるようになりました。 平均株価は正解か？ また、日経平均に関しては、株価の単純平均が株価の高い銘柄に左右されやすいため、全体の実情を十分に表現できていない側面があるという意見にも納得しました。皆さんの周りでは、単純平均と加重平均のどちらが用いられるか、または議論されるケースがどのようなケースか、興味深い点だと感じています。

仮説検討時、多角的視点は？ 仮説を検討する際は、思考の範囲を広げることが重要です。そのため、フレームワークや対概念を活用し、多角的な視点から仮説を立てる工夫を行っています。 A/Bテストで差は出る？ また、Howを考える段階でA/Bテストの手法が有効だと考えました。A/Bテストでは、従来の方法で実施するグループと新たな介入方法を採用するグループに分け、基準を統一して介入の違いだけを明確にし、効果の原因を特定できるようにします。 研修効果の確認は？ こうした手法は、社内研修の効果測定にも応用できると考えました。研修の開催形式（対面またはオンライン）、実施内容（座学中心かワークショップ中心か）、講師の伝達方法などでグループ分けを行い、研修後のアンケートやミニテストを通じて効果を検証する方法です。 入社研修、何が改善点？ 現状、私が担当している入社時研修は座学中心で、受講者同士の対話がほとんど見受けられません。そこで、講義内容に受講者間で対話ができる設問を追加し、対話の時間を設けるなど、ワークショップに近い形式へと徐々に変更していく計画です。まずは、会社概要の部分をクイズ形式にするなど、工夫を重ねる予定です。

データ分析で大切な視点とは？ データ分析における比較の重要性を学びました。特に、比較対象をゴールに対して適切に選定することの重要性を実感しました。また、目の前にあるデータだけで判断することの危うさも理解しました。これは生存者バイアスの影響です。存在しないデータを考慮することが大切であり、今目の前にあるデータだけで課題解決になるのか、一度立ち止まって考えることの重要性を感じました。 仕事の中でのデータ活用法 私の仕事は、様々な事業部門からのデータ分析依頼に対応することです。その際、依頼されたデータそのままに100%応えるのではなく、そのデータで本質的な課題が解決されるのか、他の視点から分析する余地がないか、など多方面の視点を持つことが求められます。また、新たなデータ取得も視野に入れ、依頼主とともに問題解決に向けて進めていきます。 視点を広げる提案の予定は？ 現在対応中の案件では、特定のデータソースを特定の視点から可視化していますが、これは単なる時短や作業効率改善だけではありません。事業部門の本質的な課題である収益性向上や利益改善に向けて、8月内に依頼元にヒアリングし、別の視点からのデータ活用を提案する予定です。

フレームワーク活用は？ 課題に対して仮説を立てる際、4Pや3Cなどのフレームワークを活用することで、これまでの漠然としたアプローチから、より効率的かつ効果的な方法へと進化できることを実感しました。従来の方法と比べ、論理的に整理された仮説構築が可能になり、今後の取り組みに大きな期待を持っています。 客観データで見直す？ また、仮説思考においては、反論を排除せずに客観的なデータ収集を行い、都合の良い解釈にとらわれないことが重要だと学びました。仮説が間違っている可能性を認め、検証に基づいた見直しを行う姿勢が、正確な結論に繋がると感じています。 問題解決の切り口は？ 今後は、問題解決に向けて複数の仮説を立てる際、フレームワークを活用しながら様々な切り口で検討していきたいと思います。これまで何となく仮説を立てていた点を改め、より具体的かつ体系的なアプローチを心掛けるつもりです。 進行中の分析は？ 現在進行中のデータ分析に関しても、今回の学びを活かし、もう一度仮説を立て直して検証を行います。日々の業務において常に仮説と検証のプロセスを意識し、フレームワークの活用に習熟することで、より確かな成果を目指していきます。

仮説はどう検証する？ 仮説は必ずMESEの考え方に基づかなければならないと感じています。そのため、仮説の正しさを相手に伝えるには、最低でも３つ以上の観点から情報を比較し、各角度で検証する必要があります。また、万が一仮説が間違っている場合に備え、複数の仮説を用意することも重要です。 売上減の理由は？ 「なぜ売り上げが下がっているのか？」という問いについて、これまでのアプローチはある特定の数値を比較し、その数値を上げるための方法を提案するものでした。しかし、単に数値を比較するだけではなく、なぜその数値が下がっているのかという深い原因に目を向け、さらに詳細な仮説を立てて実証していく必要があると感じました。今後はロジカルツリーなどの思考ツールを活用し、原因の追求をより体系的に行いたいと考えています。 週次資料はどう整理する？ また、毎週作成している週次資料はこの手法を実際に試す良い機会だと感じています。週次資料における各項目の定義を再検討し、仮説構築に不可欠な基本的な指標が何であるかを明確にしていきたいです。さらに、月次と週次で使用する項目の見直しも併せて検討し、より精度の高い改善策を模索していきたいと考えています。

視覚的要素の活用法は？ 目は最高の分析ツールです。顧客へのプレゼンでは、すぐに理解できるグラフや表を用いることが重要です。特に、目の前にあるデータや事象にだけ引っ張られず、見えないものも比較対象として考慮することが肝心です。分析の着眼点としては、逆説的な発想を持ち、新たな仮説を立てられるようにすることで、重要な点を見落とさない思考を身につけることが求められます。 データ活用で成果を上げるには？ 現在の業務においては、データを活用して顧客の課題解決を図っています。営業活動においても、新規顧客の案件獲得やリード獲得にデータを活用できると考えます。しかしながら、広告媒体や営業ツールの選定では、比較対象のデータがフェアに整わないことがあり、会社との相性も考慮する必要があるため、仮説の設定やデータの加工が難しいと感じています。 目的設定の重要性とは？ そこで、目的をしっかりと設定することが重要です。顧客の要望をそのまま受け取るのではなく、意思決定や課題解決にどうつながるかを見極める必要があります。また、仮説の設定については、見えているデータ以外にも比較や仮説の対象となるものがないかを意識して考えることが求められます。

仮説の違いは何？ 仮説を立てる際に活用できるフレームワークについて、改めて学ぶ機会となりました。そこで、結論としての仮説と、問題解決のための仮説という2つの考え方があることを理解しました。また、問題解決プロセスにおいては「where（どこで）」「why（なぜ）」「how（どのように）」の視点を意識することが重要だと認識しました。 利用状況変化はなぜ？ 具体的な事例として、12月から1月にかけてサービスの利用状況が低下した際の対応を検討しました。結論の仮説としては、長期休暇中にサービスから離脱が起きたという点を重視しました。同時に、特に正月期間にユーザーの離脱、すなわちチャーンが発生した可能性に着目し、問題解決に向けた仮説を立てました。さらに、年末年始の背景を踏まえ、プッシュ通知などでログインを促す導線を作ることが有効ではないかという仮説も検討しました。 データで何が分かる？ 加えて、12月から1月のサービス利用状況について、デイリーベースでデータ分析を実施しました。離脱ユーザーの属性やこれまでの傾向を可視化するとともに、プッシュ通知などのお知らせがログインのフックとして機能するのかをテストする工程を経ました。

なぜ問題が起こる？ 問題がなぜ発生したのか、またどこに問題が潜んでいるのかを明確にする手法として、まずはプロセスを分解し各段階での問題点を洗い出す方法と、複数の選択肢から重要な判断基準に基づいて根拠をもって絞り込む方法の２つが考えられます。 A/Bテストは本当に有効？ また、A/Bテストを活用し、事前の仮説に基づいて曜日や時間などの条件を揃えて検証を行う手法は、運用や判断がしやすいこと、低コストで少ない工数で実施できること、さらにはリスクが低いというメリットがあります。 検証のサイクルはどうなる？ 具体的な流れとしては、まず目的を設定し、その目的に沿った重要なポイントについて仮説を立て、実際に検証を行い、結果を評価するというサイクルを回していくことが有効です。 資料とフォローはどう？ さらに、説明会用の資料作成においては、２パターンの資料を用意してどちらがより申込みに繋がるかを比較する方法が、今後の資料作成に活かせると感じました。同様に、顧客へのアプローチについても、電話フォローとメールフォローのどちらが効果的かを実感だけでなく数値として検証することで、より合理的な業務運営が実現できると考えています。

シンプル化の秘訣は？ 「ロジックツリー」と「MECE」には、考え方やビジュアルがシンプルで分かりやすいという印象を受けました。混沌とした状況下で課題が見えにくいと感じるとき、ただ箇条書きにするのではなく、階層化や図示を行うことで、頭の中をすっきり整理できると思います。また、MECEの使い方においては、突き詰め過ぎることが必ずしも良くないというアドバイスが非常に参考になりました。 伝達工夫はどうする？ 「ロジックツリー」と「MECE」は、自分自身の業務整理だけでなく、後輩への指導やグループ内での問題解決にも役立てたいと考えています。普段、口頭やメールだけで意思伝達を済ませがちな点を反省し、今回学んだ手法を取り入れて、相手により正確に意図を伝える工夫をしていきます。 見える化はなぜ？ 所属する営業グループでは、週2回のミーティングで各個人やグループ全体の課題を共有しています。そこで今回学んだ思考法を活用し、課題を見える化することで、より分かりやすく整理できると感じています。また、私個人としても、週末にリラックスした時間を設けながら紙にロジックツリーを書き出し、課題を整理する試みを行いたいと思います。

分析の精度をどう？ 普段の分析では平均値に頼ることが多いですが、データのばらつきを十分に表現できない点が印象に残りました。標準偏差はこのばらつきを把握するための指標であり、分析の精度を高めるためにぜひ取り入れるべきだと感じています。業務ではすでにビジュアル化の手法を用いていますが、今後は標準偏差も活用していきたいと考えています。 採用分析の狙いは？ 採用状況の分析については、平均値だけではなく標準偏差を用いることで、応募者数や面接評価の個々のばらつきをしっかりと捉え、より詳細な傾向を分析する計画です。これにより、採用プロセスの安定性や特定の職種や部門における採用難易度の変動を明確に把握することが可能になります。その結果、より効果的な採用戦略の策定やリソース配分の最適化へとつなげることを目指しています。 計算環境はどう？ 現在は、最新の採用データを整理し、Excelなどのツールを用いて標準偏差を計算できるような環境を整えています。主要な指標である応募者数や面接評価の標準偏差を算出し、比較分析を実施する予定です。こうした分析結果を視覚化して定期報告に組み込むことで、より深い洞察を得られる体制を構築していきます。

学習で視野が広がる？ 総合演習に取り組む中で、初めてGミュージックスクールのデータに触れたときと比べ、自分の視野が大きく広がっていると実感しました。これまでの学習を通じて、データ分析のポイントを確実に押さえ、次に何を考えるべきか、また欠けている視点がないかをフレームワークに沿って自然に意識できるようになったためです。さらに、これまで実務で流れとして扱っていたA/Bテストについても、改めてそのメリットや得られる効果をビジネス視点から伝えることの大切さを感じました。 着眼点はどう磨く？ WEEK5では、ビジネスにおける着眼点というスキルが一層磨かれたと感じています。What～Where～といった問いを自然に実行し、効果的な切り口を見つける方法が身についたと考えています。マーケティングリサーチの現場で大量のデータを扱う中、良い切り口を見失いがちで、時には無意味な分析に陥ることもありました。今後は、仮説を立て、それを検証するために必要なデータを収集し、適切な切り口で分析する意識をより一層強くしていきたいと思います。また、否定的な仮説や大きく外れた仮説であっても、それらが分析のプロセスにおいて無駄ではないことを実感しました。