ビジネス定量分析（前編）

wkiymbk

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分析の本質は比較であることを学びました。
今後、分析する際には必ず、「何と比較しているのか」を確認します。

r_konishi

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分析の本質は比較とは、とても同感できます。
現在、一部のマスコミで視聴インパクトを上げるために本質を表現していないデータ・グラフを多く目にしますが、ミスリードしますので、自身の仕事ではその様な事が無いよう、確りとした分析を行いメンバーへ示していきたいと思います。

441

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アンケートの仕方により結論が異なってしまうことは良くあるため，本当に知りたいこと，本質のつかめるようなアンケートを実施していきたい。

take24

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仕事の上では売り上げ予測、製品の不良改善の注力すべき対象などの分析を行い効率的にかつ最大の成果をあげることに寄与できると思う。
日常生活においてはクレジットカードやスーパーでの出費をエクセル等に記入し、いつどのタイミングに多くお金を使うことが多いのか、などを分析すると無駄な出費を抑えたりすることができそう。

makiko1729

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データ分析をしなくてはいけないと言われて久しく、何をすることがデータ分析なのだろうと訝しく思っていたが、実はエンジニアとしてやってきたことそのものご割と既にデータ解析であり、普通のことをやれと言われてるに過ぎないことが分かった。

yaski

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インパクトの少ない部門に身を置いている人は、どうすれば良いのでしょうか。。。やはり、山勘と竹槍？

saggi

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分析の5つの視点
１．インパクトある分析なのか？
２．比較対象は明確化
３．トレンドは？
４．ばらつきは？
５．パターンは？

というポイントを抑えて、商品やサービスの分析をしようと思う。

分析の本質は「比較すること」を意識すること

kei0415

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非常に面白い。やっぱり自分は数字が好きなんだなと再認識。

kuta_41

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業務でばりばり使えそうである。

t_164

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分析の5つの視点は今後の仕事で留意したいと思います。

kzhr2358301

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インパクトを考えずに分析をしていたことがあることを反省。
ばらつき、パターンは先入観で判断しそうにも思うので５つの視点で総合的に判断していこうと思います。

sumire0006

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同一条件のもと、目的を抑え、バイアスを掛けずに、比較分析して行きたい。

maytokyo

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既存データで国会図書館のデータの所在参考になりました。
仮説思考の４つのステップさらに意識します。
映画のマネ―ボールのエピソードや、鈴木先生のプロ選手の誕生日月の分析、子ども時代の自己効力感と結びつく説、面白かったです。　

nabe_0625

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普段のビジネスシーンにおいても活用できると感じました。
売上分析をするにあたり、比較や仮説思考・５つの視点における分析は重要ですし、社内で発言の材料するにしても、より説得力が増すものであると考えます。

live_volo

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米国選挙予想において、調査会社のサンプリングバイアスがよく起こる。データを収集する方法と５つの視点から分析する事の重要性を学びましたが、これだけではデータ間の整合性は保てない為、上記のようなサンプリングバイアスが起こる可能性があると考える。データの抽出、比較方法を詳しく学んで現場で活かしていきたい。

chesswing

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分析の時にインパクトを見落としがちでした。
問いに応えられる分析軸は何か、きっちり抑えてから仮説を立てていきたいと思う。

mappon_osk

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問3.4で間違えた。よく復習しなければ

djmpajmpkm

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なるほどと合点の行くことが多かったが、アウトプットするには難しい

kenjee

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仮説を持ってデータを見ること、そして客観的に見ることを意識していく。

saito-yoshitaka

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入手しやすいデータのみで分析するとリスクが高い為、目的を意識した分析を心がけます。

eijima

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データ分析の基本は比較なのでApple to Appleを肝に銘じて比較していきたい

bipapa

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定量分析は比較が大事だが、対象の有無で比較する。目的を達成するために仮説を立ててデータ収集（収集方法）して検証する。
忘れがちなインパクトを意識するが良かった。その他、ギャップ・トレンド・ばらつき・パターンなども参考にしたいと思います。

kaki_077

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例題がよく腑に落ちるものが多かったです

kanbekurosiba

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分析で大事なのは、○インパクト○トレンド○ギャップ○ばらつき○パターン

w-abe

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定量的に分析することで、誰でも同じ見解になる事がわかりました。自分だけが理解しているまたは思い込みをしていることがないよう、日頃からツールとして使っていきたい。

kenih

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データについて考える際に、批判的に見る上で役立つ。
データは後ろ向きで集められらものが多く、意図したかどうかに関わらず、サンプリングバイアスが含まれるため。

jt007

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飛行機の例はとても印象に残りました。
生存者バイアスを意識して、業務に取り組みたいと思います。

nsasame

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自分が取り組もうとしていることに対してその効果と優先順位を考えるべきだと
ちょうどアドバイスをもらったばかりだったので、動画をみて分析が足りなかったと痛感しました。
データの集め方と分析するための5つの視点はぜひ参考にしたいです。

ukns0116

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データをきちんと収集して、必要性も考慮しながら、レポート分析する際に活用できたらと思います。

minachan

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愛の値段の測り方の視点が、ユニークで妙に腑に落ちました。
目標があるとつい「成功した側の情報を重視して真似てみる」という、
生存者バイアスを用いた思考に陥りがちなので「見る・聞く・行う」
真の目的を押さえ、適切な比較対象を見極める必要があると感じました。
私も数字のワンダーランドに行けるよう正しい要点から、
使えるデータを収集して分析できるように頑張ります！（笑）

sa_shi_mi

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業務で分析結果を必要とする場面が多いため、Apple to Appleになっているか、サンプリングバイアスがないかを注意することはとても重要だと感じた。これまでも経験や先輩から得たノウハウなどで同様のことは行っていたが、改めて学習した内容を踏まえて効果的なデータが得られるよう心掛けたい。

himawarin

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改めて、日頃の業務で定量分析を行う場面はよくあると自覚した。日頃はあまり意識せずに分析していたので、体系的に学べてよかった。サンプリングバイアスにならなように気を付けたい。

tk_libra

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成果を生み出す要因を数値化し、その要因の全体に占めるインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを分析し、成果を上げるキードライバを見出して、成果を上げやすくする。

nakibokuro9

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販売商材がたくさんある場合が多く、インパクトを理解し販売優先順位をつけることが非常に大切と感じた。

sesesese

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分析の基本は比較であること、
その比較のバリエーションを理解できました。

to-nakano

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効果的な分析のためには仮説思考が重要、日常課題について仮説を立て検証実施のサイクルを心がける

masuda-

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分析にはトレンドなど多角的に見ることが大事だと思った

aic

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■注意点
生存者バイアス
目の前にある情報から示唆を得ようとすること
サンプリングバイアス
無作為にサンプルを選ばないことで結果に偏りが生じる
Apple tn Apple
同一条件で比較する

■仮設思考のステップ
目的を押さえる
仮説を立てる
データー収集
仮説に基づく検証

■分析方法
リサーチナビ
estat

■世の中にない
見る、聞く、行う

■5つの視点
インパクト
ギャップ
トレンド
ばらつき
パターン

tomo-tom

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爆撃機の生存者バイアスは有名なので知っていたが、初めて知った時は衝撃だった。

ka-0427

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ある商品や事象を分析する際には，何を分析したいのか，そのためにはどういう視点で深堀していけばいいのか，しっかり考えてから実行しないといけないと感じた。
また，ギャップやトレンド，バラつきなども意識して結果を捉えないといけない。

yamatochan05

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まず分析の本質を比較する。そして、目的に沿って比較対象を設定。仮説思考でサイクルを回す。自社の売上向上に対しての分析を行うときに、実行していきたい。

0450019

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データ収集の際の「サンプリングバイアスに留意する」は、まさに気を付けるべきことだと感じる。検索エンジンを使用するときに、AIによりバイアスのかかった結果になったり、自分自身の希望的観測のバイアスがかかったりする経験が多々ある。十分気を付けたいと思う

honakaerimasuwa

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ポイントが精査されており分かりやすい講義をありがとうございました。
データを扱うときに、自分の都合の良いように解釈をしがちですが、基礎を押さえることで、せっかくのデータを有効に生かせるようにしたいと思います。
検索エンジンはいくつかしっていましたが、国会図書館提供のリサーチナビは知らなかったので新しい情報ありがたかったです。
データに夢中になり、目的やインパクトをそっちのけにしてしまうことがよくあるので、今日おそわった仮説思考のステップに沿って、バイアスを生じさせることなくデータを扱いたいと思いました。

suzuka_y

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顧客の状態や自社の経営状況を分析するのに役立つ。

kana00195

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業務の中でよくデータ検索を行うので、どの検索エンジンを使うか意識していこうと思った

0218

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アンケートには安易に手を出すなと言われますが、その理由が分かりますね。素人にはサンプリングがとても難しいと思います。

uotamy

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定量分析を行う為に、どのようなデータを集めるべきなのかと言う点で参考になりました。

suzuki-jody

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分析をする事で求める情報の性格が増す事を理解しました。
その上で5つの視点が重要でインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを精査する事で更なる有益なデータになると感じました。

najirane

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既に知っている通りの流れであることが確認できた。

white_kt

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データはそれ単体では意味を成さないので比較をして有効に活用できるように意識したい。

umezu_hideki

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分析の本質は比較であること、適切な比較対象を選定していくことを念頭に置き、今後分析していきたい。

m_tera

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なぜ分析するのかのイシューがまず大切。
分析には仮説を立て必要な情報を集める必要があるが、ネットの情報など偏った情報源になってないか注意も必要。

takezom

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特に、特筆するほどのことはありません。

mack1985

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物事を定量的に分析することは説得力を増すことに繋がるので大事にしたい

miura_tsukasa

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生存者バイアスは言われてみれば確かにその通りだなと思う反面、ちょっと強引な感じはするなと思いました。

tmokada

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すでに立てるべき項目は提示されているので、自分から相手に対し「何を伝えたいか」をブレさせずに必要なデータを収集した上で分析を行う。

h-mizumu

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爆撃機の問題や愛の値段の問題など身近な内容についても定量分析が繋がっているのが興味深かったです。
業務においても定量分析を行うことでより精度の高いものに仕上げたいと思います。

da20231120

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調査結果アンケートの分析の際に利用できる。まずはインパクトはどうか、ギャップはどうか、について分析してみたい。

tateishi_yusuke

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定量分析についてはあまり知識がなかった分、活用方法を模索したいと思う。

to_take

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設問４がわからなかった。

creamycat2025

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前編を学習して、実際の分析時にできるかなと思ったことを記入します。
・分析時に「ばらつき」の視点が持てるか不安に思いました。
それ以外の4つは普段から自然と意識していますが、ばらつきはそうではない考えだからです。
・理解度確認テストの設問3、4を間違えたのですが、なかなか理解できなかった選択肢の文章がありましたので何度も何度も読み返しました。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　これは本動画の内容から外れますが、読解力不足を痛感しました。

この後、効率的な分析に必要な仮説思考の流れと抑えるべきポイントをまとめて、本動画後編と今後のために復習帳に残すことはもちろん、本動画を機会があるたびに見返したいです。

ha-bu

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最初はなかなか頭に入らなかったが、講義が進むにつれなんとか理解できました。

kozo-oishi

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どんなに仮説やトレンドを分析しても、やってみなければわからないと一蹴されてしまうことも多々あり、このとおりやればうまく進められるというわけではないことに留意しておくべきと感じた。

s_nagam

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職場の役割上、数値データに基づく分析をする機会は多い。
感覚として理解している内容だったが、言語化されたことでより整理ができたと思う。
リサーチナビやe-statは使ったことが無い為、今後活用したい。

mai_toyao

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最後の確認テストの解説が欲しいです

taku050

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今後データを分析する際は５つの視点を意識して分析するようにします

shinto-y

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データ分析を有効活用するためにはまず目的を明確にすることが重要

344210891069

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テストの解説がもう少し欲しいと思いました。

aicareer

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数字資料と得たい情報を正しく結びつけるために条件、背景など誤らないよう注意したい。

xuanyan

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データ分析には、問いを立て、その問いに対する仮説を設定、仮説に基づいてデータ収集、収集されたデータに基づいて仮説を検証。

tosan103

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愛の値段を表した発想が素晴らしい !!

h-miyayama

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体系的に話を聞けたので、分析の際に活用したい。特に求めたい結果を得ようとするがためのサンプリングバイアスや、そもそもの優先度を鑑みたインパクトはしっかり意識したい。
リサーチ・ナビやe-statを使ったことがないため、今後、参考にしたい。

hase1975

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多くの分析方法の中から適切なものを選択し、より効率的に効果を高める必要があると理解しました。

n_d

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やっぱり最初に調査の目的を設定することが肝要なのですね。
さらに実務では、目的を複数設定することが多々ありますが、あまりに設定しすぎると調査方法や分析方法に矛盾が生じてしまうので、目的の取捨選択も必要だと感じました。

kitano999

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分析の本質は比較であることを学びました。
今後、分析する際には必ず、「何と比較しているのか」を確認します。

yasu0522rize

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データ分析の5つの視点を学び、自業務に当てはめてできている部分、できていない部分を確認できた。ばらつき、トレンドに関して強化する必要が有るので、資料を読み込み、業務活用しながら強化していきたいと思う。

ktmra

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提案時の根拠を考える際に活用したいと思います。

kurimaru13

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データを見るとわかりやすい傾向のみを取り上げて内容を判断していることが多かったのですが、データを扱う目的やまずは仮説志向に沿って分解していくことを学びました。データを見る視点である５つの軸を意識して、データに書かれていない部分を読みに行く癖をつけていきたいです。

_kou_

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あらゆる業務のデータ活用シーンで活用できる学びでした。
直近の取り組みで言えば、管理業務の可視化や生成AI利用のデータ化を検討しています。

k_yupa

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設問3,4がイマイチと思います。

hiraitakuya

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行動パターンの傾向を把握するのに使用しようと思う。

ebiputo

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分析の5つの視点と生成AIを組み合わせでどの程度の定量分析が行えるのか検証する

isopp-3

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構成が工夫されていてわかりやすかった

pokoko

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当たり前のように分析を行っているが、改めてステップにまとめてもらうとわかりやすかった

toru-nagoya

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データ分析が比較であることを再認識しました。仮説を立てたり外れ値を調べたり、比較対象が本当に比較対象として正しいのか検証することで正確な分析が可能と思います。

a-tsuruta

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昔から数字が大の苦手だったので身構えてしまったが、興味を持って学習できたと感じる。
具体的な分析の仕方や何のために分析するかを学ぶ事ができたし、「5つの視点」は常に持っていなければならない視点だと感じた。

rdodo

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実験のデザインは日々これを繰り返していると思いました。

masa-ota

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分析にはそもそもの目的と仮説が重要

nsur_r

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売上を上げるためには、まず全体の売上に対するインパクトを考えて分析対象を選定する。
その後、目標を決めて、仮説を立てるためのデータ収集を行う。そのデータを分析して、仮説検証を行う。

m222fukuda

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分析するときはどのように見ていくかが重要だと思った。