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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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仮説はどう広がる？ フレームワークの視点を活用することで、仮説の幅を広げることができます。既存のデータを活用する方法と、新たにアンケートなどでデータを収集する方法の二つがあります。まずは自社や公表されているデータから問題を絞り込み、次に知りたいことを軸に必要なデータを集める流れが重要です。 急変時に何を検証？ あるデータが急に増減した場合、時間をかける前にまず仮説を立て、その仮説を裏付けるためにどのデータが必要かを検討しながら分析を開始することが求められます。ひとつのデータに固執せず、同時期の他のデータも合わせて確認することで、多角的な視点が得られるでしょう。 データ整理はどう進む？ 業界では多くの公表データが存在しますが、それぞれのデータに何が含まれているのかを把握できていないケースがしばしばあります。まずは各データの整理を行い、その上で社内に共有し、他部署とも同じ視点で把握するよう努めます。直感や経験に頼るだけでなく、データで検証するという姿勢を社内に広めていくことが大切です。

数字の意味は？ 数字だけが羅列されているデータは、そのままでは意味を把握しづらいと感じました。データを適切に加工することで、理解が深まると思います。 数値の分析法は？ 数値の分析にあたっては、代表値や散らばりに注目する必要があります。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、それぞれの状況に合わせた選択が求められると感じました。 年齢層の傾向は？ また、コミュニティ内の受講生の年齢層を考える場合、単純平均だけでなく、中央値や散らばりも分析することで、どの層にアプローチすべきか、またはまだ十分に届いていない層に合わせたサービス展開を検討できると考えました。 情報収集はどう？ 現状、年齢データを明確に把握する手段がないため、まずはアンケートの実施や入会時のデータ取得を通じて、年齢情報の収集が必要です。さらに、退会者数についても、単なる人数の推移のグラフではなく、どの時期に退会率が高いのかといった散らばりも視覚化することで、より具体的な分析が可能になると思います。

Ａ／Ｂテストとは？ Ａ／Ｂテストは、データ分析における「比較」の重要性を実感させる手法です。ランダムにサンプルを抽出することで、一定数の調査データから精度の高い結果が得られる点や、どの工程でボトルネックが発生しているか割合を算出できる点に実践的な可能性を感じました。 戦略の判断基準は？ 勤務先のイメージ戦略について、２つの側面のうちどちらを強調すべきかは感覚的には把握しているものの、エビデンスが不足しているため不安な面もあります。Ａ／Ｂテストを活用すれば、どちらがより効果的か明確に判断できるのではという期待から、早速ターゲティングサービスを提供する業者に同様のサービスがあるか確認する予定です。ただし、単純にＡかＢのどちらかだけではなく、両方を組み合わせた戦略が効果を高める可能性もあると考え、慎重な実施が必要だと感じています。そこでまずは広告代理店に相談し、業界の広報戦略が十分に実践されていない現状を踏まえた実証実験として、自社と共同で取り組める可能性を探るため、休み明けに連絡するつもりです。

グループワークで何が学べた？ グループワークを意識して課題に取り組む中で、学びの深さが増すことを実感しました。同じ問題に直面しても、それぞれ異なる思考プロセスが生まれる点に大変興味を抱きました。 ライブ講義で何が起きた？ 久しぶりに参加したライブ講義では、皆さんのチャットでの回答を楽しみながら、以前よりも積極的に意見を発信することができたように感じています。 考え方の違いはどう？ また、様々な考え方や感じ方が存在するため、分析の目的を明確にし、チーム内で思考プロセスを共有しながら進める重要性を再認識しました。直近の出来事をすぐに忘れてしまう傾向を考えると、記録をしっかりと残すことが大切だと感じました。 記録整理は本当に必要？ そのため、今後は毎回、分析の計画表を作成し記録することを意識します。Excelへのコメントだけでは後から内容が断片的に感じられることもあるため、チームメンバーと共に計画表のテンプレートを検討し、全員が情報を整理して共有できる仕組みを整えていきたいと思います。

新たな視点を得るには？ ナノ単科を受講して感じたことを共有します。このコースでは、多くの新しい視点や知識を得ることができました。特に、マーケティングの理論やフレームワークを学び、それを実際のビジネスにどう適用するかを考えることが非常に有益でした。 学びを実務にどう活かす？ 最も印象に残ったのは、具体的な事例を用いた学習方法です。このアプローチにより、抽象的な理論が実際のビジネスシーンでどのように機能するのか、より深く理解することができました。例えば、消費者心理の変化や市場の動向について学び、それを自社の戦略にどう取り入れるかという点が非常に実践的でした。 経験談から何を学ぶ？ また、講師の方々の経験談や具体的なアドバイスも大変参考になりました。理論だけでなく、実務での成功や失敗から学ぶことで、よりリアルな視点でビジネスを考えることができるようになりました。 ナノ単科を通じて得た知識やスキルは、今後のキャリアにも大いに役立つと感じています。このコースを受講して本当に良かったと思います。

分析とは何を指すのか？ 目的を明確にしないと、意味のないただの計算・数値になってしまいます。「分析」とは「比較」であり、比較の条件をそろえることが大事です。分析は考察までがセットです。この点を理解することで、意味のある数値やグラフの種類を適切に判断できるようになると思いました。 データをどう活用する？ 例えば、WEBサイトやSNSの効果測定では、数値が自動的に出てきますが、それをどう考察するかが重要です。また、アンケート結果の分析では、目的を整理してから項目や回答のさせ方を決めないと、分析できないデータや目的に合わないデータになってしまいます。 明確化の重要性 分析の目的・ゴールを明確化することを最重要視することが肝心です。目の前の数字の増減だけにとらわれず、分析手法やその後の考察までを意識してアンケート設計を行う必要があります。 学んだことをどう実践する？ 業務上、数値分析をする機会が度々あるので、今後は学んだことを意識しながら分析手法や報告内容を改善していきたいと思います。

問題解決の手法を学ぶ 今週は以下のことが学べました。 問題の原因を明らかにする方法として、プロセスを細分化する手法があります。解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それらの根拠を基に絞り込むことが重要です。また、A/Bテストについても学びました。これはシンプルで運用判断がしやすく、少ないリスクで改善ができるため、さまざまな場面で使用できると感じました。 A/Bテスト活用の予定 A/Bテストは10月に予定している実証実験でも活用する予定です。正しい検証結果を得るために、目的と仮説の明確化をチームで議論しようと思います。また、現状の問題を特定し、「what, where, why, how」の要素に分解して再考する計画です。 実証実験でのデータ取得設計 さらに、実証実験でどのようなデータを取得すべきかをもう一度考え直します。何が分かれば次のフェーズに進めるのかを踏まえた上で、データ取得設計を行います。アンケート設計も、目的を明確にして得たい情報が確実に得られるように構築します。

どうしてデータ加工が必要？ これまで、データ分析では単純平均や標準偏差、棒グラフ、散布図など、一般的な方法を用いてきました。しかし、集めたデータを適切に加工しなければ、想定していた答えや正確な結果を得るのは難しいと学びました。今後は、必要に応じて加重平均や中央値などをより効果的に活用していきたいと考えています。 どの指標が本当に有効？ また、単純平均や標準偏差だけに頼ると、データの見え方が一面的になりかねません。そのため、加重平均や幾何平均、中央値といった指標を取り入れ、どの指標がデータを最も適切に表しているのかを検証しながら分析を進めたいと思います。これまでとは異なる視点からデータが見えることを期待しています。 なぜ仮説検証が重要？ 特に、私の業務は問題解決のための分析とあるべき姿の考察の両面に関わるため、その時々で適切な仮説を立て、データの表し方を工夫することが求められます。状況に応じた分析手法を積極的に取り入れることで、より正確なデータ分析に繋げていきたいと思います。

なぜ「why」から考える？ 自分は、どうしても思考のプロセスで「why」から入ってしまう癖があることに気づきました。たとえば、なぜ入会したのかという疑問が、いつも最初に浮かんでしまいます。 いつからwhyを深掘り？ しかし、いきなり「why」に注目して分析を進めると、アンケート回答などの定性的な情報に頼ることになってしまいます。そこで、適切なタイミングで「why」を深掘りするための前提として、まずは「what」や「where」といった要素を整理できるようにしたいと考えています。 どうして結果は変わる？ たとえば、売上目標に対する進捗状況が良い場合や悪い場合において、どうしてそのような結果になったのかを分析し、次の施策を立てる場面では、最初に「なぜ」から入り込むのではなく、まず「what」や「where」を明確にしてから「why」にアプローチすることが重要です。具体的には、ロジックツリーを活用して事業を構造的に分解し、問題の起因部分を明確にする方法を取り入れることが有効だと考えています。

データ分析の初め方とは？ データ分析を開始する際、何も考えずに「とりあえず」データを引っ張ってくることが多いと感じていました。しかし、何を知りたくて、何の目的で分析を行うのかを明確にすることの重要性を改めて認識しました。特に、課題がある場合、その課題の根本を探るためには、MECEを意識して質の良い仮説を立てることが大切だと気付きました。 チームの課題をどう把握する？ 毎週提出されるデータを見て、課題がどこにあるのか、そしてその課題に対する現在の立場やGAPを見つけるようにしています。まず、チームとしての課題や目標を確認することが重要です。これが明確になって初めて、どのデータを用い、どのように分析（比較）するのが適切であるかが理解できる気がします。 他社のフレームをどう活用する？ 現在、特に明確な課題や問題があるわけではないので、よりよくするために現状と目標を比較しようと考えています。その際には、自社だけでなく、他社や市場で行われている同様の分析フレームを参照することも役立つでしょう。

効果的な仮説立案方法とは？ 仮説を立てる際には、3C（市場・顧客、競合、自社）と4P（商品、価格、場所、プロモーション）のフレームワークを使うことで、網羅的に考えることができます。その後、仮説を立案し、事実に基づいて仮説を絞り込む必要があります。仮説は結論の仮説と問題解決の仮説に分類できます。 データ整理のメリットは？ 仮説検証の際に、自分の仮説を多く立てることができるようになります。また、手持ちのデータがどのフレームワークに関するものかを整理できるようになると、プロジェクトを始める際に手持ちのデータの種類と不足しているデータを把握できます。特に、自社や顧客については理解が深まっているものの、競合のデータについては入手が難しいため、今後の課題として力を入れたいと考えています。 不動産PJでの仮説思考は？ 不動産に関わるプロジェクトを行っているため、海外の宅地購入や新規事業のPJを評価する際にも同様の仮説思考が役立ちます。特にエリア性と価格妥当性に対する理解を深めておきたいと思います。

各要素をどう捉える？ 分析の肝は、漏れなくダブりなく各要素を洗い出し、比較することで見えてくる事象から仮説を立てる楽しさにあると実感しました。一方で、効率的で分かりやすいツールの習得がまだ十分でないため、その点を今後解消していきたいと考えています。 売上拡大はどう実現？ まず、売上拡大のための各種施策の打ち出しが必要です。また、お客様の行動を分析することでアプローチ方法の見直しが求められます。現状の自社商品の強みや弱みを把握し、適正な人員配置や営業行動計画、業務プロセスの見直しを実施するためには、関係各所のリーダーと連携することが重要です。 育成と戦略の見直しは？ さらに、スタッフ育成においては、早期に戦力となっていただくための教育制度の見直しを進め、会社の方針や営業目標を浸透させる努力が必要です。加えて、マーケティング施策の見直しでは、離脱要因を特定し改善を図るとともに、他社の事例研究も欠かせません。最後に、営業戦略の再検討を行い、何が効果的であるのかを見直すことが求められます。