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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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ステップで何が分かる？ 問題解決のステップ「What」「Where」「Why」「How」を意識することで、頭の中を整理し、分析を実施しやすくなります。直感的に何が問題でどのように解決すべきかを考えがちですが、この手順を踏むことで、問題の本質を的確に捉え、解決策を導きやすくなります。 理想と現実はどう違う？ また、あるべき姿と現状とのギャップを定量的に示すことも非常に重要です。 企画策定はどう進む？ たとえば、規程の改正やガバナンスの運用に関する企画を策定する際には、企画の目的や解決すべき問題を問題解決のステップに沿って整理します。そして、あるべき姿と現状とのギャップを定量的に示すことで、企画の意義が伝わりやすくなり、賛同を得やすくなります。 スピードと注意点は？ 常に問題解決のステップを意識し、問題の本質を見極める力を養うとともに、課題を示すデータが整っているか確認することが大切です。一方で、業務のスピード感も求められるため、事前の分析が過剰にならないよう注意が必要です。

言語化はどう乗り越える？ 思考を言語化する難しさが一番印象に残りました。インプットすることよりも、言葉としてアウトプットする方が何倍も時間がかかり、やはり苦手だと感じました。思考が一気に進んでしまうため、一つ一つ区切っての設問が難しく感じます。これは、思考に迷いがあったり、プロセスが欠けていたり、明確になっていないことの表れなのではないかと思います。 外的要因にどう対処する？ 毎回、自分自身の仕事に当てはめる設問に最も苦労しています。現職場では、自分たちがコントロールできない外的要因のせいにする文化が強いです。全てが外的要因であったとしても、それを人的に覆す方法があるかもしれないという仮説思考でシナリオを考えたいと思います。 趣味としてスキルを磨く意義 求められていない業務なので、個人的な趣味の範囲で、自身のトレーニングや実践の場として職場を活用し、スキルを身につけたいです。もし、上司や組織が変わって求められることがあれば、能力を発揮できるように、鍛錬を続けていきたいと思います。

平均値の限界を知る データを分析する際、すぐに平均値を出してしまいがちですが、平均値には外れ値に弱いという特性があることを学びました。また、代表値には様々な種類があることも知り、今後データ分析を行う際には適切な手法を選ぶ必要があると感じました。 精緻な分析を行うには？ 収支分析では、単純平均を使用する場合と加重平均を使用する場合を考えることで、より精緻な分析が可能になります。こうした分析により、問題点の把握が促進され、より適切な打ち手を考えやすくなると思います。さらに、効果的なグラフを用いることで、分析結果を周囲に分かりやすく説明できるようになるでしょう。 グラフで何を伝える？ 分析を行う際には、常に顧客ごと、業種ごと、各部門や担当者ごとに適切な代表値を用いることを意識します。この結果、売上高や利益、経費、所属人数などが異なる場合でも、より合理的な比較が可能となります。また、分析結果を視覚的に分かりやすいグラフにすることで、事業部としての素早い意思決定にもつながると考えています。

データ分析の本質とは何か？ データ分析は「比較すること」が本質であり、常に「Apple to Apple」と適切なもの同士を比べる重要性を学びました。これを達成するためには、実際の分析に移る前に、分析の目的を明確にし、仮説を立てることが大切であると感じました。 仮説の質をどう改善する？ データ分析の前提整理や仮説を立てることには既に意識を持ちつつありますが、仮説の質にはまだ改善の余地があると考えています。データ分析を行った結果、自身の仮説が間違っていることに気づき、仮説を立て直すことが多々あります。経験を重ねることで一定の改善は見られるかもしれませんが、体系的に仮説を立てる方法を学びたいと思っています。 効果的な振り返り方法は？ 振り返りをきちんと行い、適切な比較対象が選ばれていたのか、仮説がしっかり立てられていたのか、データ分析の目的が明確に言語化されていたのかを確認することが重要です。脳内でチェックリストを作り、それを基に実践し、反復練習を積むことが必要であると感じています。

どう始めるべき？ 分析を始める前に、まずは問題や課題、そして分析の目的を明確にすることが重要です。'What'、'Where'、'why'、'how'というステップを意識しながら、単に分析を進めるのではなく、実務にどのように反映させるかを考慮する姿勢が求められます。 何を優先すべき？ また、やみくもに分析を行うのではなく、分析はあくまで課題解決の手段であることを常に意識してください。業務上の課題を把握し、解決すべき内容ごとに優先順位を整理することが基本となります。このプロセスにおいても、'What'、'Where'、'why'、'how'の各ステップを丁寧に進めることが大切です。 どこを改善する？ 具体的な取り組みとしては、まず業務における課題のうち、分析によって解決が期待できるものを把握し、特に成果に影響を与える重要な課題を抽出します。次に、具体的なデータをシンプルに比較することで、改善のポイントを明確にし、一つでも実践可能な改善施策を実務に反映させることが成果につながります。

代表値とばらつきをどう見る？ 数値分析では、代表値とばらつきを組み合わせたアプローチを学びました。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が挙げられ、それぞれの特性―単純平均は外れ値に弱く、加重平均は比較対象ごとの重みを反映し、幾何平均は成長率の算出に使い、中央値は外れ値の影響を受けにくい―を理解することができました。また、ばらつきについては標準偏差を用いて平均からの離れ具合を把握します。 幾何平均を感じた理由は？ 特に、これまで触れる機会のなかった幾何平均の考え方が新鮮で、分析の幅を広げる一助となりました。 売上予測の具体策は？ 売上予測に関しては、過去の傾向をもとにばらつきが少ない項目と大きい項目を整理することで、予測に適した部分とそうでない部分とを区別し、ばらつきが大きい部分には詳細な傾向分析を行う手法を検討したいと考えています。また、ばらつきが小さい項目に対しては、実績値を入力することで自動的に予測を算出できる計算式を構築する仕組みの導入も模索する予定です。

MECEの考え方は？ 今回の学びでは、もれなくダブりなく（MECE）の考え方について理解が深まりました。適切な分類分けは結果を導くために重要ですが、目的は分類そのものではなく、問題の本質に迫ることである点を再認識しました。 分解手法の意義は？ また、MECEの分解手法として、層別分解と変数分解という二つの切り口を学びました。さまざまな分解パターンを把握しておくことで、より多角的に問題を分析し、核心に近づくことができると感じました。 ロジックの使い方は？ さらに、ロジックツリーはFMEAやFTAと同様の手法であると理解しました。とくに「営業利益を上げるためには？」という課題に対して、具体的な行動計画として落とし込む際に役立つと感じました。 プロジェクトで何を？ 各プロジェクトで同じ課題か異なる課題かを明確にするために、ロジックツリーを用いて自分なりに書き出してみることが有益であると気付きました。加えて、この手法はクライアントの課題抽出にも効果的に活用できると考えています。

平均と分布、どう考える？ データの平均値を見る際には、数値の散らばりも把握することが大切です。また、代表値を選定する時は、元データの傾向を十分に理解し、適切な判断を下す必要があります。やみくもな分析に陥らず、常に仮説を組み立てる姿勢が求められます。 分析法はどうあるべし？ 分析を進める際は、まず利用可能なフレームワークを用いて仮説を明確にし、必要なデータが不足している場合は自ら収集するなどの努力が必要です。数字の根拠に基づいたストーリー構築が重要であり、グラフを効果的に活用することで、視覚的にもデータの傾向を把握できます。 仮説はどこから？ リサーチの機会は多くありますが、その前プロセスを軽視せず、解決すべき問いと対応する仮説をしっかり持つことが肝心です。仮説検討時には、使えるフレームワークを積極的に取り入れることで、的確な分析が可能になります。 分析目的は何？ 何のための分析なのか、その目的を常に明確にしながら、説得力のあるストーリー作りに努めることが求められます。

目的はっきり？ 分析を始める際、いきなり具体的な点に飛び込むのではなく、まず目的やあるべき姿を明確に言語化することの大切さを改めて感じました。そうすることで、意味のない分析に陥るリスクを避け、論理的かつ効果的な提案が生まれると考えます。 全体像は捉えられる？ また、分析の過程では、ある事象が存在する場合と存在しない場合とを比較する手法の有用性や、あまり細部にこだわりすぎず全体像を捉えることの重要性についても学びました。問題解決には、現状の不備を解消して基準に近づけるアプローチと、現状からさらにプラスへと発展させるアプローチの二種類があることを認識しました。 差異は数値化できる？ 特に「あるべき姿との差異を数値化」する観点は、実際の課題解決において具体的な提案をすぐに導き出せる非常に有用な方法だと感じました。例えば、社員アンケートなどから各部署毎に学びたい内容を集計し、その結果を踏まえて適切な研修会の実施を提案する、といったアプローチが現実に通用するものだと理解しました。

平均値の限界は？ 平均値は計算が容易で意味も通じやすいことからよく用いられますが、ばらつきの情報が考慮されていないため、正しい情報を得る上では限界があります。代表値だけではデータ全体を俯瞰し、妥当性を確認するのが難しいため、データのビジュアライズ化が重要だと感じます。 なぜ見せる工夫が必要？ 受領したデータの全体像を把握するため、代表値の算出に加え、ビジュアライズ化を実施することにしています。普段はExcelを使用し、関数を活用して代表値を手軽に算出しているため、この作業の頻度は高いです。しかし、ビジュアライズ化は目的を踏まえた「見せ方」を検討する過程があるため、どうしても敬遠しがちです。そこで、この工程も積極的に実施するよう努めています。 効率化はどのように？ また、代表値の算出を効率化するために、算出用の雛形シートを作成し、使い回せるように準備しておきます。ビジュアライズ化については、データ確認結果を部内で共有する際に、誰にでも説明しやすい資料作成を心がけています。

MECEの重要性は何か？ 頭の中だけで何となくMECEになっていると思っても、実際には抜け漏れがあることが結構あると感じました。ロジックツリーを使うことで、他者にも伝えやすくなり、指摘をもらう際にも感覚ではなく論理的な議論になりやすくなる点は非常に有効だと思います。 プレゼント企画にどう活かす？ 特にプレゼント企画などは使用する機会が多く、担当者それぞれのアイデアを取捨選択しながら決めることが多かったですが、ロジックツリーを活用すれば、その場限りのアイデアだけに頼らずに決定するフローを作成できます。その結果、蓄積・分析も容易になるでしょう。 企画立案での活用とは？ 次回の企画立案時には、ロジックツリーをたたき台として作成し、提案することで、メンバー全員がロジカルに議論を進められるようにしたいと考えています。また、MECEの考え方を自身の視点として忘れないようにするとともに、メンバーの企画や提案に対するフィードバック項目の一つとして、全員で意識できるように努めたいと思います。

分析の目的は何？ 分析というと、どうしても難しい印象を受けがちですが、肝心なのは「何のために分析を行うか」という目的を明確にすることです。比較対象があることで、解決へのステップ―What（何が問題か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が起きたのか）、How（どう対応するか）―に沿って検証することができ、チーム内での適切な意思決定へとつながります。 現状はどう把握する？ データを用いて現状を整理し、仮説を立てながら次の施策を練る作業は、目的があいまいな場合に迷走しやすくなります。目的と手段が混在すれば、正しい分析ができなくなるだけでなく、最終的なゴールが見えなくなってしまいます。そのため、チーム内で「何のために何を行うのか」を改めて明確化し、共有することが必要だと感じました。 担当は誰になる？ また、チームの各メンバーが理解に齟齬を持たないようにし、誰が何を担当するのかをはっきりさせることが、全体の当事者意識を高め、効率的な取り組みに繋がると考えます。