クリティカルシンキング入門

会議の成功はイシュー特定から

打ち合わせで何を見る? 部門施策の進捗状況を確認し、課題を洗い出す際に、この学習内容は非常に役立つと感じました。特に、チームで打ち合わせをする際に、時折解決策から話が始まってしまう場合があるので、この点を改善したいと思います。最初にイシューを特定し、それをチーム全員で共有することが重要です。また、打ち合わせの中で常にイシューを意識し続けることも心がけたいです。 会議前後の準備は? まず、打ち合わせ前に自分なりにイシューを特定してから会議に臨むことが大切です。そのイシューをチーム全員が認識できるように、議事録やメモに残して共有することも忘れてはいけません。さらに、打ち合わせ中もイシューを一貫して押さえ続けるために、途中でメンバーに確認をすることが必要です。

クリティカルシンキング入門

学びを仕事に活かしたい!

読み手に合った文章とは? 読み手に合わせた文章作成を心がけることが大事です。 まず、伝えたいメッセージに応じた文章であるかを確認します。そして、文章が長くなりすぎていないか、体裁に問題がないかをチェックします。 グラフの選び方と整合性 グラフを使用する場合は、適切なグラフを選び、メッセージとの整合性を確認することが重要です。また、情報を順序よく提示し、読み手が内容を探さないようにする工夫が必要です。 良い文章を参考にする意義 次に、他の人が作成した文章を読んで良いところを積極的に取り入れることも有益です。これにより、自分自身の文章力を向上させることができます。 常に受け手にとってわかりやすく、読みたいと思える内容を心がけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

エクセルで紐解く学びのヒント

どんな分析で進める? これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。 どう観察すれば精度? また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。

データ・アナリティクス入門

納得を呼ぶ仮説とデータの魔法

仮説の種類は何? 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の2種類があると学びました。また、複数の仮説を立てることや、各仮説が網羅的にカバーされているかを確認する点がポイントとして挙げられています。 どんなデータが大切? さらに、分析や資料作成の際には、比較するためのデータ収集を行い、反論を排除する情報にまで踏み込むことが重要です。自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、あらゆる角度から納得感のある結論に導くために、仮説を立証するためのデータ収集と加工を繰り返すプロセスが必要だと感じました。また、報告や資料作成の際には、意識的に反論者の視点を取り入れることで、より説得力のある分析ができるようになると確信しています。

クリティカルシンキング入門

意図が伝わる資料作りの極意

どう伝えるのが正しい? SEとしてお客様向けの資料を作成する際、認識の齟齬が生じないよう合意を得る機会が多いことから、今回学んだ手法は大いに役立つと感じています。相手に伝えたい内容を正しく表現するため、適切なグラフやメッセージを用いて丁寧に資料を作成することで、自身の業務をより効率的に遂行できるでしょう。 情報整理はできていますか? 資料作成にあたっては、まず何を伝えたいのかを明確にし、必要な情報を十分に収集することが重要です。その上で、作成した資料が伝えたい内容と見せ方とで整合性が取れているかを念入りに確認する必要があります。決してなんとなく資料を作成せず、意図をしっかりと盛り込んだ丁寧な作業を心掛けることが求められます。

データ・アナリティクス入門

グラフで魅せる平均の真実

どの平均を採る? 平均という言葉一つをとっても、その状況にふさわしい計算方法を採用しなければ、意味をなさないと感じています。どの平均値を用いるべきか、またどの数値を算出すべきかを十分に理解し、それぞれに合った平均値を出すことが大切だと思います。さらに、グラフを活用することで、視覚的にわかりやすい情報提供ができると考えています。 ビッグデータの平均は? 実際のところ、現在の業務においては平均値を用いる場面はあまりありません。しかし、扱うデータ量が多いビッグデータの現場では、いずれ必要になると予想されます。その際には、どの平均を選択すべきかを慎重に検討し、わかりやすいグラフによってデータを効果的に提示していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データを活かす!視覚化テクニック入門

データはどう活かす? データは単にビジュアル化すれば良いわけではなく、用途に応じて適切に使わなければなりません。また、単にグラフに表現された情報だけでなく、その背後や空白の部分からも情報を見つけ出すことができます。さらに、TPOに合わせて代表値の取り方や計算方法が変わりますが、その結果だけで仮説を導き出すことはできません。 難業務の可視化方法は? 現状、私が携わっている業務ではデータを利用したり、数値化・グラフ化する機会があまりないため、自分の業務に適用するのが非常に難しいと感じています。反対に、数値化やグラフ化が難しい業務をどのように工夫して視覚的に示すことができるのか、そうした方法について学びたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

全体を俯瞰!課題解決のヒント

課題洗い出しはどう? プログラムの課題に対応するため、まず各課題を柱として設定し、対応策を洗い出します。その際、最終的に改善点にたどり着くよう、課題を段階的に広げながらまとめます。作業が完了した後は、全体を俯瞰して漏れがないかを確認することが大切です。 上司への説明ポイントは? 上司へ説明する際は、まず主語と述語の関係を十分に確認し、一度文章化してから自分自身で見直します。また、業務上の問題点や改善点の分析時には、全体の状況を俯瞰し、的確なイシューを見極めた上でツリー形式に整理して書き出すことが求められます。その分析結果については、主語と述語に明確に注意しながら、400字程度の文書にまとめるよう努めています。

データ・アナリティクス入門

分析で気づく新たな視点: データ比較の重要性

データ分析での思考法とは? 「分析は比較なり」という言葉が印象的でした。これまで、データ分析といえばすぐに数値を操作してパーセンテージを計算し、グラフを作成することだと思い込んでいました。ですが、何より思考の部分が重要であることを教えてもらい、とても参考になりました。 オープンデータの課題はどう洗い出す? 現在、私は行政のオープンデータから課題を洗い出す仕事に取り組んでいます。規模が大きいデータを前にして、どこから手を付ければよいのか途方に暮れることもありました。しかし「まずは比較」のアプローチを念頭に置き、データを俯瞰して眺めることを実践してみようと思います。

データ・アナリティクス入門

全体像から未来を創る学び

全体像をどう把握? これから新しい環境で活動するにあたり、まずはその全体像を俯瞰的に捉え、内外の状況を正確に理解することが大切だと感じています。現場では、どのようなデータが存在し、どの情報が不足しているのかを冷静に把握し、判断する必要があると考えます。 学びをどう生かす? また、何かを深く理解するためには、自ら進んで情報を収集する行動が欠かせません。市場の動向を知るため、様々な知識を学び、疑問を持ちながら意見や改善ポイントを見出していく姿勢を大事にしたいと思います。今後は、積極的に学ぶ姿勢を発揮し、学んだ内容を具体的な行動に活かしていく所存です。

データ・アナリティクス入門

目的と仮説で拓くEC成功ストーリー

目的は明確? 私は自社ECサイトの制作に携わっており、グーグルアナリティクスやその他のアクセス解析ツールを用いて分析を行う機会があります。その際、まず目的と仮説を明確にし、データに向き合う前に自分自身やチームメンバーと共有することが重要であると実感しています。 分析報告は納得? また、分析結果を報告する際にも、目的や仮説を伝えるように心がけています。これまでデータそのものとそこから読み取れる情報、そしてそれに基づく提案を中心に報告していましたが、仮説も合わせて示すことで、第三者にとってより理解しやすく納得のいく内容になることに気づきました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自分らしく切り拓くキャリアの真実

キャリア診断って何? 私は自分自身のキャリアについて、キャリア・アンカーとキャリア・サバイバルの両面を試してみました。キャリア・アンカーの診断結果は「全般管理コンピタンス」と示されました。直接聞くのは難しいですが、職場の方との雑談レベルで意見を伺おうと思っています。 サバイバル戦略はどう? また、キャリア・サバイバルについては、以前のプロジェクト移動時に無意識のうちに実践していた部分もあります。現プロジェクトのシステムが運用開始された後、別のプロジェクトへの異動に際し、改めてこの手法を試してみる予定です。

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