ビジネス定量分析（後編）
「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。 前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。 後編となる本コースでは、グラフの見せ方、数字の使い方、そして数値の関係性を見抜く上で必要となる数式化の基本を解説していきます。 物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。 ※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。 「前編」を視聴していない方は、以下より視聴ください。 ・ビジネス定量分析（前編） https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/f64e4ff5/learn/steps/36653 ※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
会員限定
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
51人の振り返り
kawaguchi_k
コンサルタント
仮説の構築に活用したい。今までは、定量データと定性データは主張の根拠の両翼のような捉え方をしており、仮説の根拠を定性分析で行い、仮説の検証を定量分析で行うという観点は非常に参考になった。意識して活用したい
sninoue
営業
定性分析を用いれば、ビジネスに関する新しいフレームワークやプロセスを作り上げることが可能になる。営業職で定量分析が多く、定性分析プロセスを学べた。インタビューも分析に使えるため実践でも活かします
e-s-y
その他
定量分析は良く実施するが定量分析は経験がない。今回学んだことを参考に試してみたい。
taki1990066
経営・経営企画
定性分析も活用して仮説の深掘りと新たな発見に活かします。
kanbetakahiro
メーカー技術・研究・開発
定量的でない分析に有効
1171042
マーケティング
定性分析の目的は仮説の構築であり、適切な相手を選んで自由度の高い質問から深い情報を集める事であり領域に馴染みが無かったり新しい領域を調査する場合に有用である。
yudai0917
販売・サービス・事務
定性分析を軽んじていたが見直した
eizi_suzuki
販売・サービス・事務
定性分析と定量分析の使い分けが分かった
rutaka
営業
定性分析を理解することができた。
nicox_808
メーカー技術・研究・開発
仮説の根拠を定性分析，仮説の検証を定量分析と書いているコメントが一番役に立った
okamura256
IT・WEB・エンジニア
日頃、行っているのであるが、理論立ててなかったので、改めて学習内容を踏まえて実行してみます。
example-ace
人事・労務・法務
分析手法は概ね理解した。
フレームワーク化は難しそうだが、トライしてみたい。
r_30
販売・サービス・事務
ありがとうございました。
k-toru
人事・労務・法務
仮説の構築を行う際に参考にしたい。
rikaga
金融・不動産 関連職
定量分析と定性分析をわかりやすく理解できました。
avio-honda
その他
定性分析は数字を使わない分析という認識でしかなかったが、仮説の構築という目的ということを理解できたのは前進である。
mofmof-ky
その他
定量分析と定性分析の違いがわかりやすく理解できた。
sonodera1202
人事・労務・法務
定性分析によって経験などのバイアスから解放されファクトにちかい分析結果を得られるので、時代によって変化する人関係の分析（新入社員は会社に何を求めるか？など）に活用できそうだ。
rakirate
建設・土木 関連職
定量分析と定性分析の両方を行うことで、違った視点で分析できるため、両面で考えていくようにしたい。
tm_onp
販売・サービス・事務
仮説の構築に活用したい。今までは、定量データと定性データは主張の根拠の両翼のような捉え方をしており、仮説の根拠を定性分析で行い、仮説の検証を定量分析で行うという観点は非常に参考になった。意識して活用したい
ma-asahi
営業
仮説の構築に活用できるよう勉強していきたい。
aqueous
メーカー技術・研究・開発
定性分析はXPSやXRDにおいて構造状態推定で、数値化しにくいことを調べる際に考えるものなのではないか?
masashi1025
営業
定性分析を実施するためには、どれだけ深く広くインタビューをして要求者のニーズやシーズを引き出す事が重要だと感じた。つまり
質問技法も成功するための大きな要因であると思う。
masakichi_dc
経営・経営企画
定量分析と定性分析の差、定性分析の概要、具体的な分析手法等基礎的な知識をつけるものと理解。引き続き実践に向けて取り組んでいきたい。
juonjog
その他
自分の業務で定性分析できるような対象が思い浮かばないが、定量分析をしているだけでは出てこない要素（現場の意見を聞いたりする）を発見できるかもしれないと思いました。
natu0712
その他
日常業務で事務ミス分析をするので、役立てたい。
syujirou
経営・経営企画
仕組み作りの際に、定性分析を用いることで、説得力のあるプランが作れることが分かった。
フレームワークにしたり、データを用いることでプランに客観性が増し、より賛同が得やすくなると思う。
hayashi-p
メーカー技術・研究・開発
定性調査で出た意見をもとに仮説を立てる。
定量調査で仮説を検証する。
定性調査では少ないターゲットを対象にする為、
どういう人に意見を聞くか？調査対象の選定が大切だと感じた。
kawakami_ppes
人事・労務・法務
研修の受講者アンケートを自由記述で取った際、どのようにまとめるべきか迷うことが多いので、コーディングによる分析手法を使ってみようと思いました。
axtyu
IT・WEB・エンジニア
訂正分析を用いてデータを収集し、仮説を確立する
ibiuna
資材・購買・物流
コーディングという新たな手法が学べてよかった。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
理解できました。
定性・定量の両軸で考えていきます。
どうしても数値化して報告と言ったことを求められるので結論はそうかもしれませんが、そこに至る過程でしっかり定性を意識していきます。
orioti
その他
アンケートの自由記載欄について，傾向までは判っていてもフレームワークまでは落とし切れていなかった。
纏めていくことで，経時変化を追えるデータになりうると判りました。
morimotoa
営業
事柄により、定量分析と併用して活用する。
chekiy
その他
業務では、顧客アンケートの自由記述をコーディングし、定性分析を行い、自社商品の強み弱みなどの分析に役立てたい。
yhirota
営業
定性分析と定量分析などの違いが理解できた。今後活用したい。
t_nakamura11
メーカー技術・研究・開発
定性分析はコード別に分類する事で分析ができるため定量分析と使い分けして行く
kuma_quma_cuma
メーカー技術・研究・開発
コーディング作業に時間がかかりそうだったが、AIを活用できそうに感じた。
chikako_k
IT・WEB・エンジニア
定量的な分析の方が身近です。
ymatyu
経営・経営企画
定性分析は数字を使わない分析という認識でしかなかったが、仮説の構築という目的ということを理解できたのは前進である。
ichi_t
経営・経営企画
定性分析の疑問2点、単なる印象と言われて説得力を持てなくなることと、どの程度の人数から意見を集めればいいかという点が示されて、とてもよかった。また、他の人も自分と同じところで躓いていることが分かって、自身の現在地が分かったこともよかった。
意見を分類する途中経過の資料も残し、他人に検証させられるようにしておくこと
人数ではなく、視点の抜け漏れがないかを軸に意見の聞き取りを行うようにしたい。
yamausagi
その他
定性分析のコーディングはQCストーリーのグルーピングのようなものですね
koguma_no1
営業
定性分析について体系立てて学んだことがなかったが、改めてコーディング分析を意識してコードごとにまとめる等を実施してみたい
mizuhotto
経理・財務
定性分析は、仮説の構築の目的に最適しており、幅広く情報を収集することが大事。そこから、コーディングして最終的なキーポイントをいくつかに見つけ、それを見えやすいようフレームワークやフロー図などでアウトプットする。新しい商品開発や新しいアイディアが欲しい時には非常に参考になりそうな分析方法だと思った。
toshiaki_suzuki
営業
大変参考になりました。
kiyobuta
営業
定性分析は非常に難しいと思います、
70sp1208
その他
通常、分析といえば定量分析が主流であるが、定性分析も使いこなせれば結構、業務に活用できると感じた。まずは、定性分析になれることから始めたい。
onakasuitana
その他
目標設定の際に、数値で定められていない概念を扱うときに活用できそう。目標への達成度は定量的に測られることが多い。また定量的でないものを定性的に設定できると、独自性が増すと感じた。
bssrxo
その他
コーディングに関してはいかに実施する人のセンスへの依存度が高いのと、恣意的な解釈に囚われないようにするかに苦心しそうだなと思われる。AIに任せることも考えましたが、AI自体学習データに依存するため結果的にセンスと恣意的部分の排除は困難に思えます。
以上のことから定量データといかに組み合わせるということが重要なのかなと感じました。
makotokoma
販売・サービス・事務
ありがとうございました。
patokuro
販売・サービス・事務
仮説の検証と仮説の構築に使い分けたいです