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相関分析 ~データの関係性を理解する分析手法~
相関分析とは二次元の図表に2つの軸をとり各要素の関連性を見る分析手法です。 物事の因果関係を見たり、物事に影響を与える重要な要素を見極めるヒントを得ることができます。 ※2018年4月、一部内容をリニューアルいたしました。 相関分析【旧版】でコースを修了している場合でも、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。
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・意思決定能力を高めたい方
・数字を使って人を説得したい方
・数字による分析能力を高めたい方
「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。
鈴木 健一 グロービス経営大学院 教員
東京大学大学院工学系研究科修了、米国シカゴ大学経営大学院修士課程修了。
野村総合研究所を経た後、A.T.カーニー社にてマネージャーとして経営コンサルティング業務に従事。メーカー、通信事業者の新規事業戦略、マーケティング戦略、オペレーション戦略などの分野で幅広いコンサルティング経験を有する。グロービスでは2006年の大学院設置認可、さらに2008年の学校法人設立など、開学から2016年3月まで10年にわたり事務局長として大学院運営にたずさわってきた。現在は教員としてテクノベートシンキング、ビジネスアナリティクス、ビジネスデータサイエンスをはじめとする思考系、テクノベート系科目の科目開発、授業を担当するほか、グロービスAI経営教育研究所(GAiMERi)の所長としてAIを使った次世代の経営教育を創るべく研究開発に時間とエネルギーを使っている。
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相関分析 ~データの関係性を理解する分析手法~
相関分析とは二次元の図表に2つの軸をとり各要素の関連性を見る分析手法です。 物事の因果関係を見たり、物事に影響を与える重要な要素を見極めるヒントを得ることができます。 ※2018年4月、一部内容をリニューアルいたしました。 相関分析【旧版】でコースを修了している場合でも、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。
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ビジネス定量分析(前編)
「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。 まず前編では、分析とは何か、そのための仮説思考の考え方をおさえ、分析の視点を養います。 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」を修了した方は、「後編」も視聴されることをお薦めします。 ・ビジネス定量分析(後編) https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/ddf49175/learn/steps/36637 ※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。
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ビッグデータ ~データの取得とAI活用~
ビッグデータの特徴として、データ量が巨大であること、データの処理速度が高速で更新もリアルタイムかつ頻繁に行われること、データの種類に多様性があることの3つが有名です。 いま社会では、あらゆるところからデータを取得し、それを人工知能が処理することによって、さまざまな予測ができるようになっています。ビッグデータの活用は、消費者の立場では見えにくい面もありますが、すでに多様な業界に見られ、そしてどんどん拡大しています。 本コースでは、ビッグデータとは何か、その特徴と社会での活用事例を学びます。 ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです(2020年9月公開)
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回帰分析 ~因果関係を把握・分析しビジネスのヒントを得る~
回帰分析とは、ある変数と他の1つ、またはいくつかの変数の関係を見る分析です。たとえばアイスの売上に影響を与える変数を知るといったことです。どの変数に関係があるかを明らかにすることで、施策検討に活かすことができます。また、変数間の関係を知ることで、知りたい情報の予測をすることができます。 単回帰分析と重回帰分析の手法を通して、変数間の関係の把握やそれに基づいた予測などを学びます。 ※2019年5月、一部内容をリニューアルいたしました。 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。
09月26日まで無料
【10分でわかる】会計(アカウンティング)とファイナンスの違い入門講座/鷲巣大輔の「ファイナンスは、ワシに任せろ!」
多くのビジネスパーソンが苦手意識を持っているが、今さら聞けないと思っているファイナンス知識を簡単に楽しく学べるコース。グロービス経営大学院でファイナンスクラスの講師を務める“ワッシー先生”こと、鷲巣大輔氏が解説します。本コースは日本最大のビジネススクール グロービス経営大学院による、ビジネスパーソンが予測不能な時代であっても活躍のチャンスを掴み続けるヒントをお伝えするVoicyチャンネルからの転載コンテンツです。 Voicyチャンネルはこちら https://voicy.jp/channel/880 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年09月公開)
無料
デジタル庁とイギリスの政府機関はどのようにAIを活用しているのか/2025年9月17日/耳で学ぶAI、ロボシンク
人気ポッドキャスト番組を「GLOBIS 学び放題」でも配信。AI初心者向けにChatGPTやGemini、Claudeなど様々なAIツールのトレンドを音声で学べます。毎週、最新情報をお届け。 パーソナリティ 矢野 哲平 「AIを分かりやすく、楽しく」をコンセプトにポッドキャストやnoteでAI情報を発信。株式会社root c代表取締役。福岡出身。 ◎note https://bit.ly/3LvtP91 ◎X: 矢野哲平 https://bit.ly/3Tx6maM ※本コースは、AIツールの実践的な活用法を学ぶ「AIワークシフト」シリーズの一環として提供しています。
09月25日まで無料
ダイバーシティニュース 経済/AIバブルの本丸とも言える『資金調達』についてなど(9/3放送)
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ=多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ=多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース 経済」を再編集してお届けします。(肩書きは2025年9月3日放送当時のもの) 川崎 裕一 スマートニュース執行役員 瀧口 友里奈 MC <コース内容> 1.「AI要約」でアクセス減もGoogleに依存 広告主・出版社の環境は改善されるのか 2.ようやく稲穂が育ち始めた?ビッグテックのクラウド投資の未来 3.世代交代とガバナンス刷新で再成長 サンリオのIP戦略による逆転劇 4.欧米系ファンドにとって安全な逃避先に 日本のM&A市場が世界の「再生工場」へ 5.アップル「1000億ドルのアメリカ追加投資」 真の狙いはスマホ関税の回避か 6.スペシャルトーク「AIバブルの本丸とも言える『資金調達』について」 7.リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年09月公開)
09月25日まで無料
ダイバーシティニュース 社会/クマ問題についてなど(9/1放送)
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ=多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ=多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース 社会」を再編集してお届けします。(肩書きは2025年9月1日放送当時のもの) 川田 妙子 声優 丸山 裕理 MC <コース内容> 1.止まらない暑さ「灼熱の日本列島」 40度超えで危険レベルに! 2.少子化対策はもう手遅れ?!「出生数」過去最少を更新 3.富士山にサンダルで挑戦?命の危険を招く軽装登山に指導 4.身近な製品が突然「発火」 リチウムイオン電池の出火に警戒を 5.通学路に潜むクマの影 保護者の不安が高まる新学期がスタート 6.スペシャル・トーク「クマ問題について」 7.リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年09月公開)
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく(MECE)を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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貸借対照表 ~企業の財務活動と投資活動を読み解く~
財務諸表の要の1つである貸借対照表(B/S)は、ある時点(決算期末時点)での企業の資産内容を表します。継続的な経済活動を行っている企業の一瞬の姿をとらえたスナップ写真ともいえる貸借対照表を理解し、企業の財務活動と投資活動の結果を読み解く力を身につけましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、日経電子版の記事もぜひご覧ください。 「米SPAC上場ブーム、引き金はコロナ禍の失業対策」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC27E130X20C21A4000000/?n_cid=DSPRM5277
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち?リーダーシップ、それともマネジメント?」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
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クリティカル・シンキング(論理思考編)
業種、職種、役職を問わずビジネスパーソンが業務のスピードとクオリティを効率よく高めるために必要不可欠な論理思考力。 論理思考のベースとなる考え方を学び、実務で陥りやすい注意点を理解することで、実践で活用する能力を養います。 論理思考の基本を身につけ、コミュニケーションや業務の進行に役立てましょう。 論理思考を初めて学ぶ方は、以下の関連コースを事前に視聴することをお薦めします。 ・論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント ・MECE ・ロジックツリー ・ピラミッド構造 ・演繹的/帰納的思考 ・イシューと枠組み ※2019年10月31日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。 内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく(MECE)を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント
伝えたいことがうまく相手に伝わらない。仕事がなかなかスムーズに進まない。 仕事をしていると、そんな場面に直面することもあるのではないでしょうか。 そんな方に役に立つのが「論理思考」です。 物事を論理的に考えられるようになると、仕事の効率が格段にアップします。 このコースでは、論理思考のコツを5つに絞って説明していきます。 ビジネスパーソンにとって必須のスキルである「論理思考」をいち早く身につけましょう。 「クリティカル・シンキング」をまだ見ていない方にもお勧めのコースです。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく(MECE)を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち?リーダーシップ、それともマネジメント?」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
会員限定
因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~
因果関係とは、あるものごとが「原因」と「結果」の関係でつながっていることです。「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
cf_202104
資材・購買・物流
最後の人生は比較することを勧めない、という言葉が印象に残りそれまでの講義が飛んでいきました。
roro_1
その他
業務に活用ができそうだが、何度か見直さないと本当に理解が出来たとは思えない。
komekome_111
メーカー技術・研究・開発
ウォーターフォールチャートに関しては、始めて有用性を理解できたので、今後の仕事の場で利用したいと感じた。
yuu2111
資材・購買・物流
分析とは比較である。
人生を分析してはならない。
名言と思いました(笑)
globis1201
経営・経営企画
最後のテストのレベルが低い。
あれなら動画を見ることなく満点とれる。
tadayuki631129
金融・不動産 関連職
グラフの使い方、モデル化については十分に理解していないところがあるので、実務に落として活用し理解を深めたい。
ishida_m
IT・WEB・エンジニア
グラフの使い方など日常業務で使えるポイントがたくさんあったので使っていきたいと思いました。
また、日常から数字への意識していなければ、分析できないので日頃から色々な数字の関係性を考えておくことが重要だと思いました。
otobe711
その他
定量分析について、分析の本質は比較であることをベースとして、
プロセス×視点×アプローチ
にわけて整理いただき、全体の構成がわかりやすくなりました。
プロセス=仮設思考のプロセスとして
0 目的(問い)を立てる
1 問いに対して仮説を立てる
2 データ収集する
3 分析により仮設を検証する。
視点
1、インパクト、2、ギャップ、3.トレンド、
4、ばらつき、5、パターン
アプローチ
1.グラフ化 一般項目(ギャップ)、時系列(トレンド)、
構成/分析(ちらばり)、相関(パターン)
2.数字 代表値(単純平均、加重平均、幾何平均、中央値)
散らばり(標準偏差)
3.数式 回帰分析、モデル化
特に、実践的なアプローチについて簡潔に整理され、日々の業務での使い方が具体的にイメージできるようになりました。
test_
メーカー技術・研究・開発
本当に重要なことは本質をつかむこと、ということを再認識しました。データ分析はその本質を如何に見つけるか、如何に他人にわかるように示すか、というツールであり、目的をちゃんと見定めて、進めていくことが重要だと思いました。。
yuki_0719
マーケティング
相関整数を使った回帰分析によって、売上に対して行う各種施策の何が最も効果があるかを過去のデータをベースにして推測し、効果的の費用や人資源の投入につなげることができる。また、標準偏差を利用することで自社商品のユーザーがカバーするターゲット層を定量的に捉え、効果的なコミニケーションに活用できる。
take_ka
マーケティング
ビジネスは比較しても、人生は比較してはならない。心に響きました。
hiraki1098
営業
私は、今までデータが示す値だけを用いて分析しておりましたが、データが意味する本質の部分まで深堀して分析できておりませんでした。練習問題で間違いばかりで驚きましたが、仕事にも反映させられそうで有意義なコンテンツでした。
hiro_yoshioka
メーカー技術・研究・開発
・相関関係≒因果関係に注意しよう
・決定係数はR2相関係数はR
・回帰分析は、ディープラーニングにもつながっている
kazuyuki0703
メーカー技術・研究・開発
フェルミ推定の仮説はベースとなる知識が必要ですが、興味深かったです。
shin_shin88
経営・経営企画
基本的な内容であったが、改めて見るといい復習になった。自身の中で感覚的に行っている分析もあったため、頭が整理された。分析に行き詰った時には見直したい。
jun3338
金融・不動産 関連職
分析の本質は比較であることは理解した。
しかし、それ以降については、あまり分かった気にならずに理解を深めることが重要だと感じた。
理解を深めるには実務に落とし込んで初めて身につくと思うので、日頃から分析を念頭に置くことが求められる。
amaetsu
営業
【プロセス】
目的(問い)を押さえる→問いに対する仮説を立てる→データを収集する→分析により仮説(ストーリー)を検証する
【視点】
インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン
【アプローチ】
グラフ、数字、数式
上記を意識すること。
chesswing
メーカー技術・研究・開発
物事同士の相関を見る時に、これまでは目の前の数字に飛びつきがちで、一つの相関が見つけられたらヨシとしていた。
モデル化や、仮説を持った上で相関関係を見ることでより本質的な発見ができると思った。
sk-kdrni
その他
しっかり分析力を発揮して的確な視点で判断したい。
iwa-mas
営業
実践で経験を積むのみ
wkiymbk
IT・WEB・エンジニア
分析のアプローチを学ぶことができました。「グラフ化への3つのステップ:1 仮説は?メッセージは?/2 比較対象は何?/3 どのグラフを使うか?」を月次報告書に活用します。
kzhr2358301
金融・不動産 関連職
数字に集約するところの代表値、散らばりについての考え方を使っていこうと思いました。また、視覚的に有効なグラフについて何を比較するかで有効なものはどれか学ぶことができ、これから適したグラフで分析していきたく思います。
nabe_0625
営業
業務上では顧客分析や自身の営業活動の分析にも役立てると感じるが、
実践的に使っていかないと中々、身につかないものであるとも感じました。
aki_4442
営業
説明の目的に合致したグラフを用いる。
jumbo_tanuki
その他
回帰分析って名前は聞いたことがあるけど、、、というレベルでしたが初めて概要を知るいい機会となりました。活用できそう、と思わせてくれる良い説明でした。
momen
営業
業務上よくみるものが多かったが、あまり深く考えてみていなかったので、新たな視点が得られた。
saito-yoshitaka
メーカー技術・研究・開発
モデル化を考える事で物事を色々な切り口で見る事が出来ると感じました。
t-karasawa
資材・購買・物流
自分の業務に関するデータは回帰分析をするほどデータ数が無いが数値化、グラフ化して傾向を分析してみようと思う。
kaki_077
メーカー技術・研究・開発
単純に差分を見せるだけでなく、ウォーターフォールチャートでみせれば、伝えることのできる情報量が増え、差分の結果を見せることとの差別化ができて良いと思いました。
shin0409
経理・財務
データ分析には比較が重要。自分の伝えたいメッセージにあわせて、比較対象やグラフを選ぶことが必要
kazu1kick
営業
標準偏差や回帰分析など、これまで聞いたことはあるが仕事に活かすシチュエーションが無かったので勉強になりました。
ただ、実際に自分自身が今後活用できるかどうかというのは正直なところ自信がないです。
bipapa
メーカー技術・研究・開発
なんとなく分析していたが、きちんと分析やモデル化などを実施し、もっと仕事に活用したいと思います。
相関と因果を混同しそうになりましたが、その違いも学ぶことが出来ました。
最後の「人生を比較してはならない」、ここで言いますか?と笑ってしまいましたが、腹落ちしました。
himawarin
専門職
業務に活用したいと思うが、見直してもなかなかか実践的に活用するのは難しそうである。
ondamikio
営業
色々なパターンでどの統計を使ってわかりやすく統計結果を出す事がわかった。
nfml
営業
ロジカルに何事も説明できる。
6178
メーカー技術・研究・開発
より理解を深めることが出来たので、今後に役立ちそう。
tomo-tom
営業
数字の扱いとグラフでの示し方は、慣れもありながら、生まれ持ったセンスもかなりあると思いました。
an-sanaya
経営・経営企画
日常業務において、大変役立つ内容でした。やもすると、感覚的に扱ってきたグラフやフレームワークですが、目的に応じて活用し直し、業務の精度や効率をあげたい。
nijit
その他
・これまで使ってきた内容の振り返りができました。統計や分析手法の基本的なところですが、会社で理解している人は非常に少ないというのが現状で、チームとして力をつけていくには、このような内容を皆が理解しておく必要があると思いました。
kasu-tera
IT・WEB・エンジニア
直ぐには活用が出来ない。内容をもっと腹に落とす必要がある
nakano_osami
メーカー技術・研究・開発
ありがとうございました
akksun
マーケティング
回帰分析など分析方法を知れた。出し方や視座が欲しい
quwrof
資材・購買・物流
ウォーターフォールチャートはあまり馴染みがなかった。回帰分析が少し理解できた。
tufguy
建設・土木 関連職
集めたデータを次のアクションに活かすために、分析は大切な事だと感じた。
tomofumi_s
建設・土木 関連職
ピアノの調律師の見積もり方の考え方について、参考になりました。
smith14
経理・財務
分析に対するアプローチについて、日常で感覚的に認識しているものを改めて構造や本質を理解する事ができた。基本を理解した上で、業務に活かしていきたい。
naoki_glo
コンサルタント
データは比較してこそ意味が出てくるのだと思いました
kenken48
その他
データを見やすくする為に、
そのデータをグラフにすることがありますが
なんとなく、このデータは折れ線グラフ、このデータだったら棒グラフの方が見やすい
などで作成していました。どのグラフが適正か考えて作成する必要性を感じました。
あとモデル化とはまずは要素分解、構造分解してことが
ステップとなるのかな?
kiitayuumi
コンサルタント
ビジネスにおいて、提案をする際、説得力が増すと感じました
kentaro-tunoda
その他
「プロセス」「視点」「アプローチ」の観点から判断し、分析=比較、します
koji_takara
メーカー技術・研究・開発
これまでも業務でグラフを作ることがあったが、ミーティングを聞く側の人たちも定量的に理解できるよう
工夫していく必要があると思いました。
また、いろいろな分析の切り口があるので、ワンパターンにならず、使い分けていきたいと思います。
業務を通じてこの研修で学んだことの理解を深めたいです。
kaito_sato
IT・WEB・エンジニア
大学院時代に勉強していた統計に関する復習になった。
mh032188
その他
実際にやってみないとわからない
pokomasa
その他
データの分析や比較等、重要だと再認識しました。
エクセル等を使って効率的に行っていきたい。
tamukan
その他
他の資料や教材で見た内容ではあったが、
良い復習となったと思う。
今後積極的に使っていく。
no13792
メーカー技術・研究・開発
計算は、場面ごとで正しい計算を行う事が重要であるという事が良く分かった。
okamoto_takahsi
IT・WEB・エンジニア
他人の人生と比較すべきでない、というのは余計に感じた。
tokutokutokun2
メーカー技術・研究・開発
数字の見方について学ぶことができました。いろいろな視点からの分析をしていきたいと思います
sasakiryu
営業
今回の受講した内容から、物事の相関関係を調査する際、正しい測定について知らなければ、真に正確なデータは得られないと考えた。データを分析する際は、結果についてあらゆる方向から検討することを心掛けたい。
hi-ka-ya
メーカー技術・研究・開発
グラフの使用方法は気を付けようと思う
1度で理解するのは厳しいので再度学習する
takagiyu
メーカー技術・研究・開発
モデル化によって、一見検討もつかない数値を予想することは非常に有効な手段と思った。
ただし、やる場合には導き出す数値に影響を与える要素を以下に客観的に漏れなく挙げれるかが算出精度に影響を与えそうなので注意が必要である。
simaskai
専門職
業務に活用ができそうだが、何度か見直さないと本当に理解が出来たとは思えない
jun_764765
IT・WEB・エンジニア
数式から難しくなった
syrah
営業
単回帰分析、重回帰分析など業務に使用したいが計算式や何を当てはめるかが難しそう。一方、モデル化は問題を明らかにしやすく、仮説を立てやすいため積極的に活用しようと思った。
seiya-pulse
販売・サービス・事務
分析の本質は比較。普段から数字を意識しないと、そもそも今回でてきた使い分けすらわからないので、今回の講義は非常に有意義だった。
nakaokouji
建設・土木 関連職
分析する事で、 本来のデータ・資質が分かってきます。一方だけから考えるのでは無く、反対側から考える事も重要である事を認識致しました。今後は、固定観念に問われず、色々な角度での見方をして実践する予定です。
oomichi_mao
その他
分析に活用するためには反復して実践することが必要と感じた
kasuga-daisuke
メーカー技術・研究・開発
分析をする上でどのように見せるかは非常に重要で、強調したいものが引き立つよう何のグラフを使って表現するかがとても重要
i-keig0329
営業
分析について非常に勉強になりました。
na-nae
金融・不動産 関連職
回帰分析は難しく、理解が追い付かなかった。
user_name000
専門職
人生においては比較してはいけない。覚えておきます。
nudsyo
専門職
色々な分析を試して収益を上げていこうと思った。
tocchan-ya
営業
定量分析をする事で、よりデータの裏付けが可能であるという点を理解できた。様々な分析方法があり、何が適しているかを選択することが難しいとも、また感じた。
自分は数字や数式に疎い部分がありますで、出てきた結果を見れば理解できるのですが、その過程である仮説等を企てるとなると何から手を付け、どう紐づけるのかがわからなくなってしまう。
でも、「目的は何?」という結果として求めたいことをしっかりと特定することで、求める解により近い状態での分析に繋がると思うので、まずはしっかりとした目的を設定する事を心がけたいです。
ayanky
販売・サービス・事務
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
koichiro901
メーカー技術・研究・開発
非常に有効な講義だった。
fukaya1223
IT・WEB・エンジニア
今後活用したい手法が沢山ありました。
jpomunguiynm
メーカー技術・研究・開発
前半で学んだことをもとに、適切なグラフを使用する
katsuko-san
人事・労務・法務
なんとなく理解できたような気がするが、どんな業務や日常生活で行かせるかがピンと来ていない。
もう一度復習し、どんな時に使う事ができるのか少し意識しながら生活してみようと思う。
nakao_riki
メーカー技術・研究・開発
これまでもグラフを使っているが、より分かりやすく、目的に合致したグラフを使えていたとは言えないなと講座をみて思った。改めて比較をより分かりやすく伝えるグラフの作成を勉強したい。
k_iimura0402
コンサルタント
普段使う・目にする分析以外も学べ、今後の用途に応じて活用しようと思う。
naka_yo
IT・WEB・エンジニア
ビジネス定量分析について知識が深まりました。
atom1031
建設・土木 関連職
分析する手法を獲得することによって、ビジネスの改善、結果につなげることができる
sachi_happy
販売・サービス・事務
3つのステップ
①仮説は?メッセージは?②比較対象は何か?③どのグラフを使うか?
を、グラフ化する際には考えて、作成していきたい。
kiyotaka_tanaka
営業
顧客の主要商品の分析に役立てるのも良いかと思いました。もちろん、インパクトのある商品を対象にし、分析結果を共有、そこから課題を引き出すという商談方法も良いなと考えた次第です。
hinshitsu
その他
活用したいと思います
daisuke-omi
販売・サービス・事務
担当する事業について、分析をして事業成長を加速していく必要があるが、慣れないうちは身近な範囲の数値を分析し、思うような分析ができるように使いこなす必要がある。
chika_no
その他
なんとなく使っていたグラフでしたが、定量分析には重要だと思いました。数式は超難しいです。
mikita0514
営業
難しい内容を分かりやすくまとめていたと思いました。
s_homma
メーカー技術・研究・開発
仮説検証が大事であること、色々なグラフを書くことで因果関係を関係を考察する事ができる。今後の開発に役立てたい。
tomohirokaneko
金融・不動産 関連職
実務で活かせるようにしたい
e_ka-ta
建設・土木 関連職
ビジネスにおける定量分析について学んだが、今までこのような手法で自部門の分析をしてきたことはなかった。
今後は、今回学んだことを活用して事業運営に活かしてきたいと考えているが、どこから手をつけいていくかの検討も必要に感じている。
何より目的を明確にすることが重要と考えており、自分達の強み弱みを把握した事業拡大の方向性や若手技術者の育成を目的としたスキル習得のモデル等が検討できるように進めていきたい。
take-rie
販売・サービス・事務
データのモデル化はロジックモデルの考え方に数式を当てはめたようで、応用が利きそうであった。
naotoomura
IT・WEB・エンジニア
分析によって、直感的な予測がどのくらい正しいかを確認し、より適切な改善施策に繋げていく
yoshiokit
メーカー技術・研究・開発
「分析の基本は比較である」は覚えておきたいです。
フェルミ推定は業務において頻繁に使っていく必要が出てくると思います。
厳密でなくてもオーダーは合っている程度の見積もりを素早く出す必要に迫られることが多いためです。
shusuke0820
資材・購買・物流
分析の本質は比較にあることが理解できました。
sk0911
メーカー技術・研究・開発
モデル化はあまり意識したことなかった
ngjn2
マーケティング
今の事業のモデル化を改めて見直したい
itomasa57
人事・労務・法務
プロセス×視点×アプローチを忘れないようにいたします
iwanen
その他
一度の講義で全てを学ぶのは難しそうと感じた。
実際に定量分析を行う際に振り返り確認する機会やテキストを読み返したい。
katsunori1207
経営・経営企画
グラフ活用について知らない利用シーンがあり参考になった