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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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定量分析の5つの視点 ~データの目のつけどころを理解する~
定量分析の本質は、データを比較することです。よって、データのどこに目をつけて何を比較するかという目のつけどころが非常に大切になります。 この動画では、目のつけどころを「定量分析の5つの視点」としてご紹介します。感度の良い分析を行い正しい意思決定をするために、定量分析の際に意識するべきポイントを説明します。
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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。
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【耳で復習】学んでみたけど? ~番外編・読んでみたけど?投資ってつまり…トキメキの旅~
この動画は音声のみでお楽しみいただけるコンテンツです。 今回はいつものコース動画ではなく番外編ということで、奥野講師をゲストに迎え、その奥野講師の著書『お金を増やす思考法』をテーマに「学んでみたけど?」ならぬ「読んでみたけど?」をお届けします。 第三回は、金融投資で実際にお金を増やすにはどうしたらいいか、効果的な制度の活用やビジネスとの繋がりについて学びます。 ~~~~~~ 出演:農林中金バリューインベストメンツ常務取締役(CIO) 奥野 一成 グロービススタッフ 小林 舞良、本山 裕輔 ※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5月制作)
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【耳で復習】学んでみたけど? ~番外編・読んでみたけど?お金を増やそう どこに投資する?~
この動画は音声のみでお楽しみいただけるコンテンツです。 今回はいつものコース動画ではなく番外編ということで、奥野講師をゲストに迎え、その奥野講師の著書『お金を増やす思考法』をテーマに「学んでみたけど?」ならぬ「読んでみたけど?」をお届けします。 第二回は、金融投資で実際にお金を増やすにはどこに投資したらいいか、構造的に強靭な企業を見つけ出すポイントについて学びます。 ~~~~~~ 出演:農林中金バリューインベストメンツ常務取締役(CIO) 奥野 一成 グロービススタッフ 小林 舞良、本山 裕輔 ※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5月制作)
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【耳で復習】学んでみたけど? ~番外編・読んでみたけど?労働者2.0へ 自己投資~
この動画は音声のみでお楽しみいただけるコンテンツです。 今回はいつものコース動画ではなく番外編ということで、奥野講師をゲストに迎え、その奥野講師の著書『お金を増やす思考法』をテーマに「学んでみたけど?」ならぬ「読んでみたけど?」をお届けします。 第一回は、「お金を増やすためには自分自身の思考を変えることが第一歩」ということで、受け身で仕事をする労働者1.0から自らビジネスを形作っていく2.0にマインドチェンジする方法について考えていきます。 ~~~~~~ 出演:農林中金バリューインベストメンツ常務取締役(CIO)奥野 一成 グロービススタッフ 小林 舞良、本山 裕輔 ※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5月制作)
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関西万博から考える社会課題解決・テクノロジーの関係の未来〜開催目前の関西万博の可能性を大いに議論する!〜阿部司×落合陽一×白井智子
G1サミット2025 第9部 分科会【政治】 「関西万博から考える社会課題解決・テクノロジーの関係の未来 〜開催目前の関西万博の可能性を大いに議論する!〜」阿部司×落合陽一×白井智子 (2025年2月24日開催/沖縄県万国津梁館) いよいよ今年開催される関西万博は、「いのち輝く未来社会のデザイン」を掲げ、最先端テクノロジーを活用した社会課題の解決に挑む。会場では、次世代モビリティ、医療・ヘルスケア、環境技術など、多様な分野での実証実験が行われ、新たな社会モデルの創出が期待される。関西万博は未来の持続可能な都市・社会の実験場となり得るのか。地域社会、行政、テクノロジーの融合による課題解決の可能性とは何か。開催目前の関西万博の意義を大いに議論する。(肩書きは登壇当時のもの) 阿部 司 日本維新の会 衆議院議員総務会長・東京維新の会代表 落合 陽一 メディアアーティスト 白井 智子 株式会社こども政策シンクタンク 代表取締役 ※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5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
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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。
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。
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)
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。
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。
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。
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。
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。
torinokaraage
営業
数字が苦手だが、本コースで学んだ内容を生かして精度の高い分析を行いたい
nakajima2512
販売・サービス・事務
どんな施策が効果的なのかは分析で求められることがわかった。
totomisan
その他
前編と同様に何度か見返す必要があると思った。数字の分析を行う仕事なので、理解できるようにしたい。
fujino-yukinaga
営業
分析方法にグラフ、数字、数式があることが分かりました。
nakagawa0721
営業
問題ありません。理解できました
tomohiro_kamiya
人事・労務・法務
仮説をたて分析に取り掛かることが大切だとあらためて認識した。
suematsusada
営業
データ分析で活用しようと思う
azt2003
その他
適切なグラフの選択をして分析を行いたい
manza
メーカー技術・研究・開発
実態を正確に表し伝えたいことを端的に示せる適切なツールを選び、相手が誤解なくすぐに理解できる分析結果の提供を行っていきたい
m19s6j16_42
その他
「分析の本質は比較」であり、効率的な分析には仮設思考が必要と学んだ。
プロセス×視点×アプローチを常に念頭におき、業務に活かしていきたい。
suzukiki
専門職
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
hina-sato
営業
理解に時間がかかった。
tak-min
販売・サービス・事務
フェルミ分析の活用は、有意義で、頭の体操にもなるため、継続して考案したい。
s_ikg
メーカー技術・研究・開発
日々の業務では設計業務をしているので評価の結果をまとめる際などで回帰分析を行うことが多いです。
定量分析はこれまでの業務で実施することが多く、今回の講義で経験則で学んできた定量分析の考え方が間違っていなかったと
再認識することができた。
zomas
営業
私個人と現在の職場で良く作成される資料にはクセや傾向があり、今回のコースで紹介されたヒストグラムや散布図、回帰分析という手法を使うことがありませんでした。出資先の某製パンメーカーではマーケティングで活用出来そうで、参考になりました。
mrogura
その他
分析する際に大変役立ちました。
kohei-matsumoto
営業
数字には苦手意識があるためなかなか理解が追いつかなかった
tsukamoto-m
その他
今迄あまり活用のなかった職務でしたが、今回の学習を通して非常に勉強になりました。特に分析の本質とは比較だということがよくわかりました。
プロセス・視点・アプローチのポイントをおさえ、分析する楽しさがわかりました。
yukishio
その他
業務に取り入れようとおもいます
yoshinaga-s
メーカー技術・研究・開発
相関関係と因果関係については、必ずしも=ではない。比較したいものによってグラフを使い分けする必要がある。
mita1811
IT・WEB・エンジニア
分析方法の種類と使い所を学ぶことができた
gaku0322
営業
販売額に対して、顧客獲得コストは余り数値化されてないところである。
機会損失的な観点でも意識することが重要と思う。
mori_1991
メーカー技術・研究・開発
図や数字を用いることで、定量的な比較が可能となり仮説検証の確度を上げることができると考えた。
mm14587
建設・土木 関連職
単純比較だけでなく幾何平均や加重平均も用いていきます。
itakazu1961
営業
昔学んだ統計学を少しだけ思い出した。こんなに実見に使えるものだと再認識した。
y-kw
営業
あまりグラフを使う仕事ではないのだが、ウォーターフォールチャートの有用性は、興味深かった。
hi__ro
専門職
グラフを作成する場面で何を表現したいか考え、適切な手法を選定したい
691013
営業
プロセス、視点、アプローチの観点から実務に繋げたい
asdfadsgagfasf
営業
グラフの使い方は目から鱗。ついつい脊椎反射で使っているグラフを見直してみたい。
nmachida
IT・WEB・エンジニア
結果から係数を導き出す。数値を図に表す。
halh289
メーカー技術・研究・開発
データの定量化を意識していきたい。
morita73
その他
分析は比較することだということがよくわかりました。
nishidate_t
IT・WEB・エンジニア
グラフ化についての講座で、業務的にグラフ化する機会はあまりないものの、種類のあるグラフを用途に応じて使い分けたいと感じた。
また、分析関連の他の講座で必ず仰っていた「分析とは比較」を肝に銘じて今後の業務に活かしたい。講師の最後の捨て台詞「人生の比較はやめた方が良い」も肝に銘じたいと感じた。
yoshinoaaa
IT・WEB・エンジニア
日常業務に当てはめられるよう行動していきたい
ngttmyk
その他
業務でグラフを作成する際に活用したい。
-naomika-
その他
分析を行うときは仮説を立てて、データを収集し、検証するステップで進めたいと思う
kazuki-shigeta
その他
分析手法も多くあり、それぞれの用途に基づき使い分ける基礎の部分が理解でき、今後につなげていきます。
yuko26
マーケティング
初めて触れた分析手法もあり、今後また見直しながら活用していきたいと思う。
t_takaa
メーカー技術・研究・開発
測定器を選定する際に、新・旧装置での測定差を見るために相関係数を確認します。
naoe_vc
営業
大変有意義な抗議でした。
jajami
販売・サービス・事務
人員が少ない工場のため、分野の異なる業務を数名で掛け持ちしてもらっているため、個々の業務分析(内容と1日の時間数)をして、今後の方針や再配分に役立てた場合。
目的:公平性があり、また、偏りがないように、さらに、不在時に別の者でも対応ができる体制したいことを対象者に合意を得たい。
・まずは、個人別に状況のバランスを確認したく円グラフにして分析してみる。
・個人ごとの1年間の時間外労働時間を確認
・対象者全員からの聞き取り確認
※時間外勤務について負担(家庭環境的なことも含め)
※これ以上の時間外勤務に問題があるか
※新しい業務が入ってきた時の業務習得に対する負担、抵抗感の度合い、意見
・公平性は保ちたいが、向き不向きも多少考慮しながら、判断材料にもしたい。
saitoo2000
建設・土木 関連職
アプローチの3つの手法が分析を可視化し説得力あるものにするのに必須であると分かりました。
nakayamamineo
営業
数式が多く少し混乱したが、グラフの使い方を学べた。また知らなかったグラフもあり、自分のプレゼンテーションに活用したいと思う。製品の売り上げや、行動分析等同じグラフを使用する事が多いがメッセージに合わせてグラフを変化させるということを学べた。
kota_o
資材・購買・物流
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。
nakamurajun
建設・土木 関連職
散布図と相関係数の使い方
y_mur
メーカー技術・研究・開発
伝えたいメッセージによってどのグラフを使うかを考え、相手に伝わりやすい資料を作りたい。
kayaharabalona
メーカー技術・研究・開発
この5つの視点を用いて市場分析などに役立てたい。
fanir
経営・経営企画
グラフ化を間違えると誤ったメッセージとなること
yuogachi
メーカー技術・研究・開発
何を見せたいか、伝えたいかでグラフイメージがある事を理解した。
005864
金融・不動産 関連職
分析は比較、ということを知らない人が多い。
mari_ma_mari
金融・不動産 関連職
難しいのでよくわからなかった。
t-k714
営業
いや。
ここはあえて、他人との比較をしてみようと思う。
何が、どう違っているのか?どのような傾向・対策を備えているのか?
価値観はどうなのか?まだ気づけていないところがあるのではないか?
比較とはGAPを推し量ることであり、
今時点の立ち位置を知り、この先(将来)にはどんな景色(人生)と出会えるのかである。
と信じている。
makoto_t62
その他
人生は比較することをお勧めしないという言葉が印象に残った。
業務の中では、評価対象に適した手法で比較して、提案できるようにしていきたい。
n-takeuchi-oc
販売・サービス・事務
日々様々なな分析を行っている中で、今一度、基本に立ち返って「分析は「比較」である」 ことを基本概念として、分析の目的を明確にして、仮説を立て、何と何を比較するのが最も適切かの検討を行い、仮説検証を進めて行きたいと思います。
また、「分析の5つの視点」に立って、それに合ったグラフを用いて視覚的にわかりやすくすることで、更にポイントを絞って深堀を進めることができると思います。
yoko_igarashi
メーカー技術・研究・開発
それぞれの分析方法を活用するシーン例が出てきてイメージしやすかったです。それぞれの分析方法は知っているけれど、どのようなシーンで使えるかについてアンテナをはっていないといけないなと思いました。実験結果の分析をする際にただグラフを作るだけでなく、より考察を深められるように分析したいです。
ddddddddddd_
メーカー技術・研究・開発
場面場面において最適な分析を方法を活用したい
j-yan
人事・労務・法務
「分析は比較」。この言葉を肝に銘じて、実務にあたる。これまで主にグラフ化を行って来たが、回帰分析やフェルミ推定の手法も知っているだけでなく、活用していく。
s_m_gps
経営・経営企画
グラフの使い方など日常業務で使えるポイントが多く活用していきたい。また、分析に活かすには、日常から数字への意識が必要だと思う。
amanoy
専門職
数字を用いてビジネスにおける戦略を効果的に策定することができそうだと思った。
muppetkw
営業
今回の講義の分析方法として業務において活用できるものが多々あると感じた。
特に客先へのアプローチに過去の施策や外的要因(天候・経済動向なと)、実績データの相関関係の分析を活用してみたい。
y_hirose_1971
メーカー技術・研究・開発
モデル化は面白い手法で、何かで試してみたいと感じました。
gasun
メーカー技術・研究・開発
プロセス×視点×アプローチを忘れずに分析していこうと思う。もちろん比較を忘れずに。
yzerr
営業
分析結果、グラフ、数字化することにより、説得力、理解度が高まりより判断しやすくなる。
論理的判断が可能。
spicy_eyes_80s
営業
義務教育で勉強した算数や数学を、実務でも断片的に用いていますが、より体系化して学び直すことができました。
n-tominaga
メーカー技術・研究・開発
モデル化することで、想定される施策を網羅的に考えることができる