ネットワークが接続されていません
norinorichan
2019/10/02
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

データ分析を行うのに極めて有効。
ただし、原因と結果の取違い、原因選定の恣意性、目盛りの単位設定などの設定に留意しないと見当違いの結論が出てきたり、そもそも意思決定者の意に沿うような相関関係を出そうとする力が働いてしまう可能性あり。

ysisnsss
2020/05/11
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

横軸が原因、縦軸が結果、幾度となくグラフはみているが意識はしていなかった。改めて確認ができた。

user-7ca8b3d4c2
2020/02/29
メーカー 営業 一般社員

外れ値や空白部分にも着目し、勘に頼らない分析を心掛けていきたい。

rice-ball2030
2020/05/09
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値は、将来に当たり値になる可能性を持てることに驚きました。

sekou_mori
2019/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

散布図の空白が示唆することを読み取ることにも留意!

meisan
2019/04/16
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

初心者には、取っつきやすかった

asako-y
2020/06/07
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

目盛幅によって印象操作が可能とあるが、悪意のある印象操作ではなく、
必要な情報として、与えたい印象を分かりやすく可視化することが可能。

doppon4510
2019/08/14
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

これまで感覚で理解していたデータを見える化するのに役立ちそうです。

harao
2019/05/03
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

当たり前のように感じるが、いざ業務の中でとなると、多忙さ故に必要最低限の情報しか抽出せずにそのまま放置、というケースもあった。これまでの思想の一連の動画を見て、なぜ?どうして?と常に問いかける姿勢が大事なのだろうと改めて感じた。

masa_0930
2019/02/19
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を営業活動で利用できる方法がわかり、勉強になった。

kanibuchi
2020/09/06
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

結果系の変数に対してどれだけ原因系の引き出しをもっているかに分析精度は左右されると感じた。
外れ値や空白部分に留意しつつ日頃から考察するための引き出しは増やしておく。

yoyo11
2019/04/15
医薬・医療・バイオ・メディカル メディカル 関連職 一般社員

この内容ならわかりやすい

hk_0321
2021/02/03
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

縦軸横軸のスケールの違いで、データが密集しているにも、分散しているにも見ることができる。客観的なデータ解析をするにはこのスケールの設定が非常に重要ではないかと思います。

tadayuki631129
2020/08/10
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

Y軸のメモリの幅と、どの要素をX軸に設定するかが重要になってくるので、その要素の選択方法も学びたい。

chinkichi
2020/06/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

論理的思考のステップを踏んだ上で、散布図を作成することが大切だと思います。手段として散布図をなにげに使用していますが、そこに至るプロセスでの考察が活かされると思うからです。

y-naomi
2020/05/11
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値は「例外」とするのではなく、重要な示唆が得られるかもと注目する事が大切だと知った。カンに頼らず原因―結果を考えるうえで有効な方法だと思う。

mysteryrose
2020/02/29
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を作るためには、複数サンプルがあることが前提なので、それを集めないことには始まらない。
どこで相関見つけるかわからないので、属性も多く取っておいた方がよいですね。

shin1202
2019/07/13
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

これまで原因と結果をグラフで検討してみたことがなかったため、実際にグラフにして検討してみたい。

aizuboy
2021/03/08
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

業務で、活用します。

yaski
2021/01/19
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

原因が横軸で、結果が縦軸という事を恥ずかしながら、はじめて知りました。

kzhr2358301
2020/12/26
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

あまり散布図を使ってきませんでしたが、外れ値から新しい気付きを見つけるために使用していこうと思いました。

wkiymbk
2020/11/29
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

2つの変数の関係性を見るためのグラフであるということを学びました。
私が所属する会社ではテストの品質管理に活用しています。

k_sim0504
2020/06/26
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

I have many time to use this approach.
I practice it!

kameco
2020/06/16
広告・マスコミ・エンターテインメント 販売・サービス・事務 一般社員

散布図を作ることを考えたこともなかったが、自作することで、より読み込めると思った。

s0213
2020/05/15
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

散布図自体シンプルで、2つの変数に相関関係があるのかについても見た目で分かりやすく工数分析などで使えるかもと思いました(y軸工数:x軸機能数など)
x軸は何パターンか入れてみて様々な視点で見ると新たな気付きが出てくるかなと考えます。
また、外れ値や空白が意味する事を意識することで新たなアイデアや発見がありそうだと感じました。

masakiii2020
2020/03/08
金融・不動産・建設 経営・経営企画 経営者・役員

相関関係を可視化するために散布図を用いるということですね

tarimo
2020/01/28
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

原因と結果を実際にグラフ化して検証していきたい。

退会したユーザーです
2019/02/23
  

手元にある情報をまずは可視化することの重要性を学んだ。散布図の余白の部分から得られる考察もあるというのは目から鱗。経験則ではなく、散布図等を用いて科学的根拠や実際の傾向を証明・把握したうえで日々の業務に臨みたい。

megumi_ogawa
2021/05/06
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 一般社員

外れ値や空白域からも読み取れる情報があるという点はなるほどと思いました。

kaz4580
2021/05/06
メーカー 経営・経営企画 経営者・役員

グラフ作成時に、原因系を横軸に結果系を縦軸に取るということは、改めて知ることができた。

geetsu
2021/05/06
商社・流通・小売・サービス その他 部長・ディレクター

外れ値、空白を調べるには最適

takayuki_kaji
2021/05/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は活用容易であるが、原因系と結果系のデータを実際に抽出することが重要になる。

sasa_g33
2021/05/05
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 課長・主任・係長・マネージャ

これまで散布図は知ってはいたがあまり使用してこなかったが、外れ値など意外な発見があることが分かったのでぜひ活用してみたいと感じた。

r_konishi
2021/05/05
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図において相関係数に着目する事をベースに、外れ値や空白にも注目する重要性を学べました。
特に、外れ値を詳しく調べる事による効率の良い成果創出を目指し、実践していきたい。

marikt
2021/05/05
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

空白から示唆が得られる可能性があることが気づきでした。

kazuyuki0703
2021/05/05
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の前に相関係数、回帰分析を学んでいました。
散布図の方がデータの散らばりや傾向をつかむ基礎として最初に学ぶできではないかと違和感がありました。

y_yoshitake
2021/05/05
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

科学実験の結果を散布図にする場合、外れ値は削除して相関関係を浮き上がらせることを第一に考えるが、それがもし再現性がある場合、初めて考慮してきたように思う。「広告費⇔売上」といったような関係での外れ値や空白部分はそれがすでに現実の結果として表れている事実なので、それらの意味を考えても得られるものがあるのかと感心した。

mcgiver
2021/05/04
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

群れた点に意識がいき外れ値や空白部分についての意識が
低かった。

study_daisuki23
2021/05/04
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白の重要性がよくわかった。仮説の妥当性を見るために相関係数のみに目が行きがち。

mr24pons
2021/05/04
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

実験のデータ分析で活用してみようと思います。

kazuko2021
2021/05/04
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

空白にも注目することが必要というのが新たな気づきでした。

daoshin
2021/05/04
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

売上にどんな要因が影響を与え、どのような関係にあるのか調査するのに、散布図、相関係数、回帰分析を用いてみたい。
また、相関係数を求めるだけでなく、散布図を作って目で確かめるようにしたい。散布のグループ化、外れ値、空白部分に目を配ることも大事だと分かった。

tanaka_cototoki
2021/05/04
メーカー その他 部長・ディレクター

縦:結果系、横:原因系とする事は学びでした。あまり活用していないためでしょう。
意識して使ってみます。

sakura0930
2021/05/03
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

フルマラソンに出場する際のトレーニングメニューに活用できそうです。
例えば、トレーニング回数とタイムとの相関性を見たいときに便利だと思いました。

frost
2021/05/03
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

今まで勘や経験に頼っていた分析も、この方法を使えば客観的に検証できることがわかった。よく聞く「相関関係」という言葉も、初めて意味がわかって良かった。分析のためにも、まずは正しくデータを集めることが大切だと思った。

toshi-5023
2021/05/03
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白などにも注目していきたいと思います

eiji-araki
2021/05/03
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

いろいろな組み合わせを作り、比較することで見えてくるものが出てきそうな気がするので、使ってみたい。

masa_123
2021/05/02
コンサルティング・専門サービス 経営・経営企画 一般社員

散布図を使わずに機械的に相関係数を出すというエクセル処理はやめなければならないと思う。

ni0904
2021/05/02
金融・不動産・建設 営業 一般社員

客観性が大事。データをプロットし、可視化することで、傾向が見れる可能性がある。

hope94
2021/05/02
メーカー 営業 一般社員

関係性を表す際に具体的に分析し、納得性を上げてコミュニケーションを取る

hana_2021
2021/05/02
インフラ・公共・その他 その他 部長・ディレクター

散布図は基本中の基本。おろそかにしてはいけない。原因と考えられるものをx軸に、結果と考えられるものをy軸に設定する。

aya_bunbun
2021/05/01
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

業務上で接する、結果についてグラフ化、見える化することで、次の一手の示唆ができるようスキルを高めたい。

pon_0501
2021/05/01
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

横軸が原因、縦軸は結果。外れ値や空白箇所から示唆を得る

hicalakinoco
2021/05/01
コンサルティング・専門サービス 営業 一般社員

学生のときは生物学を専攻しており、「外れ値は無視する」というのが鉄則だったが経営視点から考えると外れ値や空白から考察をする重要性があることに、驚きがありました。

takayoshi64822
2021/04/30
メーカー 専門職 一般社員

原因と結果の因果関係を調べるのに役立ちますので、ある程度のデータ(n=50以上)がある場合には活用がしやすいです。外れ値や空白の分析にも役立ちます。セットで”層別”等も理解して役立てようと思います。

s_tomita
2021/04/30
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値を分析することで新たな視点が見えることを知り、非常に面白いと感じた。

kazu3264
2021/04/30
メーカー その他 一般社員

人によってかかる時間が異なる作業があるので散布図は分析するのに効果的であると感じた。

keeeeeeeeeei_s
2021/04/29
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

横軸が原因、縦軸が結果というグラフ作りは今まで意識できていなかった。

makoto35
2021/04/29
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

グラフ作成時は、点と線を意識していたが、空白部分は着目していなかった。
空白部分から読み取れるデータも重要だと感じた。

fumihito_matsuo
2021/04/29
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

原因が横軸、結果が縦軸。
外れ値や空白箇所にも着目することがポイント。

asa20210201
2021/04/28
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

2つのデータの関係の強さだけでなく、外れ値や空白から、わからなかった特性が読み取れるのが散布図の強みだと思います。目盛りの幅や変数選びに寄って結果が異なるので注意します。

a_n_0031
2021/04/26
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

これまでも活用してきたが、空白からの示唆は新たな気付きであった。

kenkenkenken
2021/04/25
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

勉強になりました。仕事に生かせそうです。

aka1234567
2021/04/25
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

業務で使えそうな理論だったので、参考になりました。

yuya1031
2021/04/25
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ある商品の売上と、単価、原材料費、販売年数、営業担当の年次、商品の案内回数、等様々な要素を検討する際に応用できそう。

kojikoji
2021/04/24
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 部長・ディレクター

数値を目で見えるようにすることの有効性がわかる。

ayucity
2021/04/24
金融・不動産・建設 営業 一般社員

資格の取得結果と年齢の相関関係

harasansan
2021/04/24
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

営業施策と結果を散布図で確認する。

yukiyajimny18
2021/04/24
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

大学時代に研究で用いてたものが、ビジネスでも使えるんだなと。

sakura_887
2021/04/23
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 一般社員

散布図はエクセルにて作成したことはあったが、外れ値、空白の考え方について今回学ぶことができよかった。次回散布図を見る時はこの考え方も入れて見ていきたい。

mtamaki1
2021/04/22
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分からの示唆という点も重要であることがわかり、参考になりました。

m1109
2021/04/22
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

外れ値を確認する大切さを学んだ。

kushidaasahi
2021/04/22
金融・不動産・建設 営業 一般社員

勘や経験はこの散布図と似たような部分があり、自分の思考の傾向を理解することにも役に立つと感じる。

tadaishi
2021/04/22
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

関係性が明確でない場合に活用できる図と思います。売上と品質の関係で是非活用してみます。

kenta_0604
2021/04/22
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

外れ値が出てくると面倒くさいと思ってしまうが、そこが重要なんだと気づかされた。

ratcyo
2021/04/22
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 その他

たて=結果 よこ=原因 ハズレ値 空白とハズレ値に気を付けることで思考ミスと新しい可能性を発見できると思いました。

katsuki12066
2021/04/21
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

縦軸が原因、横軸が結果という基礎的な部分を知る事ができた。相関関係を見る以外にも、外れ値や空白から重要な示唆を得る事ができると学んだ。

kanechanee
2021/04/21
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

excelを使って簡単にグラフを作れるということなので、使ってみたい。どのような利用シーンがあるのかを自分の中で整理しておくと有用に感じました。

ryo-0123
2021/04/20
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分からも重要な示唆を得られることは有益な情報であった。今後はそのような普段見落としがちな点にも注意を払い、分析を行なっていきたい。

iwasaru
2021/04/19
メーカー 営業 一般社員

グラフを作る際には横軸が原因、縦軸が結果、と無意識にしていたが今後は知識として利用できる。

kats1012
2021/04/18
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 部長・ディレクター

散布図により相関関係性がある無しがわかることを理解した。

atsushi_0624
2021/04/18
医薬・医療・バイオ・メディカル 人事・労務・法務 一般社員

社内知識確認試験の結果と営業結果の相関について

kennyok
2021/04/18
商社・流通・小売・サービス その他 課長・主任・係長・マネージャ

結果=業務目標の定量化できるものを置く
原因系=仮説を立てる能力が必要

人事部系のデータに当てはめると以下のようなケースで使えるかもしれない。
結果=給与データでは年収を結果、
原因=年次、人事評価、教育機会など

kingyo_1024
2021/04/18
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

空白部分にも意味があるとはなるほどと思った。散布図は視覚にとてもわかり易く、取り入れていきたい。

d-suke1001
2021/04/17
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白から重要な示唆を得る。
今まで、相関があるという点にしか着目できていなかったんだということがよくわかりました。

0829koba
2021/04/16
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

理屈をわかったつもりにならず、何度もグラフで表し、何が見えてくるかを考えることが大事

hanasun
2021/04/16
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

空白部分にも意味づけし示唆を得られるというのは新たな気づきであった

takaaki_25
2021/04/16
金融・不動産・建設 専門職 その他

散布図で2つの変数の相関関係が明らかになるため、分析の上では基本となるツールであり、どんどん活用すべき。ポイントは、横軸を原因、縦軸を結果とすること。外れ値や空白の部分に着目することだ

yuka_matsumotos
2021/04/14
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

軸の取り方で印象が変わってしまうことは確かに気を付けなければいけないと思った。外れ値や空白部分についても着目するようにしたい。

loveyuka7
2021/04/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

外れ値や空白部分も意外と重要ということがわかった

momonouti
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図は取り扱ったことがあるが、メモリ幅の取り方による視覚的な効果などは考慮したことがなく、新鮮な話だった。また、外れ値への考察や空白から読み取れることなどは案外重要なので、見落とすことなく分析していきたい。

daishin777
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

グラフから読み取れるものは、2つの変数の関係性以外にも、外れ値や空白の箇所にも意識を向けることで、今後の参考にできそう。

moridaiki
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

傾向を把握するために有効ではあるが、外れ値や空白などにも注意したい。

yamada-r
2021/04/12
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 一般社員

外れ値や空白に注目して分析していきたい。

suzuki_m
2021/04/12
インフラ・公共・その他 営業 一般社員

散布図は学生時代にも使っていましたが、結果を縦軸、原因を横軸にとるというのは、お恥ずかしながら初めて伺いました。今後はグラフを作る際、見る際にもそのことを念頭に置きたいと思います。

s_yoshino1007
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

相関関係の動画と一緒に勉強することが大切。

micky_arune
2021/04/12
メーカー 営業 一般社員

散布図はデータの幅の取り方次第で実際より相関関係が大きく”見えたり”小さく”見えたり”する。視覚に惑わされず、数値を用いて正しく判断する。

takaishi_0713
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

グルーピングの考え方や、「空白」の部分の意味を考えることの重要性は今までにない視点だった。今後そのあたりにも着目してデータ分析を行いたいと思う。

deu_22
2021/04/12
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

散布図と相関係数、両方使うことが大切だと感じました。

ryota_96
2021/04/12
メーカー その他 一般社員

横軸に原因、縦軸に結果を用いる事を学びました。
これからグラフを作成する際には、この事を意識しようと思いました。

k_tsuda
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

センサを搭載した実験装置の校正に用いることができそう。

mito_0110
2021/04/12
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

「クリティカルシンキング」の講義等で、「MECEを意識してロジックツリーを活用しながら原因をつきとめる」という解説があったのですが、そこで思いついた原因が合っているかの確認はどうするのか気になっていました。今回の講義を通じて、相関関係や散布図など、定量的な分析によって正確性を確かめればよいということに気づくことができました。

shotarrow720
2021/04/12
メーカー その他 一般社員

データを視覚的に表示すると、存在しないデータからも情報を得られるようになることに驚きました。

khk
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

軸のメモリ幅によって、グラフの見え方が異なるので、意識すべきだと感じた。

gotokota
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

実際にプロットをして、関係性を見ることで理解を深めたいと考えました。

kikuryo77
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

3次元散布図もあるので一概に散布図=2変数とは言えません

shige_arta
2021/04/12
メーカー その他 一般社員

極めて有効なものであるが、変数を取り違えると大きく結果が変わってしまうものでもあると感じた

szktomo
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

どちらが原因と結果かわからない時には横軸、縦軸はどのようにすれば良いだろうか

taihiro516307
2021/04/12
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

原因系をx軸、結果系をy軸に設定する

fukuinobuyuki
2021/04/11
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値について、例外ととらえず、「なぜ?」そのような結果になったのかを知ることで、将来の成功につながる可能性となりうると感じた。

yurino-0101
2021/04/11
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

販売数と顧客タイプの相関を、今まで文章で起こしていましたが、
散布図で明らかにできるのではないかと感じました。報告書に使いたいです。

mayumi_no_1
2021/04/09
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

副専攻で心理学を学ぶ中で統計を少ししましたが、
そこでは外れ値は基本切り捨てることが習慣になっていたため、ビジネス視点から外れ値に着目するという点が新鮮でした。
また、空白にも同様に目を向けてこなかったため、こちらも意味合いを考えていこうと思いました。

kawamurayu
2021/04/09
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

データ分析を行う際、ほとんどは予想通りとなりがちである。その際、散布図を利用し、外れ値を導くことで新たな発見が得られると認識した

omichi
2021/04/08
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

2つの変数の関係性を表すことは理解できた。

tikk_kkit
2021/04/08
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 一般社員

外れ値への注目や、
目盛りの幅による印象の変化/影響は忘れやすそうなので注意したいです。

tomo_k0323
2021/04/08
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を作成する場合、作成することを念頭に置いた計画的なデータ集めが重要になる。また集めたデータの関係性を相互に解析することで、関係が強いデータと関係が弱いデータを把握するのに役立つ。

yuya_taniguchi
2021/04/08
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

散布図において、外れ値や空白の意味を考えるという視点は新しい気づきであった。グラフの刻み幅によってグラフの形が変わるので、刻み幅の取り方で与える印象を操作できるという点を営業などで応用することができる。逆に印象を操作されないように注意するべきだと思った。

baakun
2021/04/08
メーカー 資材・購買・物流 部長・ディレクター

最近あまり使っていません。

washizuka
2021/04/06
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

知っているようで知らなった基本が学べた。
原因が横軸、結果が縦軸、傾向から外れた値が「外れ値」など。

今まで何となく見ていた散布図を自分でも作成し活用できそうだと思った。

abeshin0817
2021/04/05
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

現在の業務ではあまり使う場面はないかもしれませんが、ツールとして覚えておきます。

cf_202104
2021/04/05
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

実務で散布図を利用したことがありませんでしたが、これから利用していきたいと思いました。

enari_mocomichi
2021/04/04
メーカー その他 一般社員

コレコレ切り口が良ければいいグラフが描ける🎵

yoshi3696
2021/04/03
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

相関関係を調べるにあたり、役立つと感じた。

gmd
2021/04/03
メーカー 営業 一般社員

外れ値を重視するという考え方が出来ていないので、心がけてみようと思いました。

yuki1985
2021/04/01
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

横軸に原因、縦軸に結果というのは初めて知った。。これまで作ってきたものは、はたしてそうなっていたのだろうかw

hide_o
2021/04/01
メーカー 営業 一般社員

営業職の場合、2点の業務関数の事例を作成できる。
1)外勤時間・客数と営業成績の相関(時間効率化の意思決定)
2)販売商品数と売り上げの関数(販売戦略の意思決定)

cause_18
2021/04/01
IT・インターネット・ゲーム・通信 メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

空白部から何かを見出せる可能性があることは気づいていなかった

mari225
2021/04/01
金融・不動産・建設 マーケティング 一般社員

散布図を作成したことがなかったので、参考になった。

hkoyama_00127
2021/03/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

散布図を使わずに、簡単な数字のみで判断していることが殆どでした。図にすることで明確に判断できそうです。また、外れ値については、どのように判断することができるか重要なポイントになりそうです。

chiakixs2
2021/03/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 一般社員

外れ値や空白を意識していなかったので、分析で活用できそうです。

myukiko1007
2021/03/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 経理・財務 一般社員

散布図の読み方はわかるが、作り方はわかっっていなかったので、
原因が横、結果は縦、というのを今後はルールとして使てみたい。

baseball_bat
2021/03/28
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

散布図の基本的な作り方や見方について学ぶことができた。
外れ値や空白からも情報が得られるということを知り、そうした目に行きにくい部分まで、入念に考察を重ねると良いと思った。

zummy_0617
2021/03/27
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

今まで資格試験の参考書等を見て散布図をそれまでは呆然と見ました。このままではまずいとおもい、原因(Y軸)と結果(X軸)との見分け方、メモリの単位設定、をグラフ化し、自ら分析を図ることが大事だと分かりました。
ちなみに、身長と体重の設定は目盛りの単位設定を変えた要因は男女の体つきにも関係しているのではないかと感じました。

auto9
2021/03/26
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

非常にシンプルだがとても活用しやすい。様々なシーンでこれを使って検証してみたいと思う。

yunnyutan
2021/03/25
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

正の相関や負の相関の他に、グルーピングや空白箇所、外れ値を活用することでPOS分析からの気付きの幅を広げられると感じた。

take_1976
2021/03/24
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

販売実績の傾向分析に際の切り口に使いたい。

takuji_ag
2021/03/24
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を設定し分析することで、点の集まりからの法則性、空欄に一つ存在する点からのチャンス発見等、有効に活用出来ると学んだ。

naohito1192
2021/03/24
メーカー 営業 部長・ディレクター

なんとなくのイメージで判断しているケースが多いと思うが、
散布図を活用することで、主張を支える論拠を補強できると
思います。EXCELでも簡単に出来るので、とにかくいろいろ
試して慣れることが大事と思いました。

chaso
2021/03/23
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

・外れ値をどの程度重視するかによって結論が異なる
・恣意的なグルーピングとならないよう注意が必要

oka7712230
2021/03/22
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

相関関係にある事柄を見つけて、何をすれば望む結果を達成できるのかを考える時に役立てたいと思います。

tknkn
2021/03/22
医薬・医療・バイオ・メディカル メディカル 関連職 一般社員

外れ値、空白部分の読み解きも大事になる事を知りました。

rrabbit
2021/03/22
インフラ・公共・その他 営業 一般社員

横軸と縦軸の基本ルール
外れ値と空白

moru
2021/03/21
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 その他

なんとなく感覚で分かっていても可視化することで、
気づかなかった箇所の分析ができそうです。

kazu0743
2021/03/21
メーカー 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図も、よく考えないと危険とわかった。たとえばメモリ一つで作為のあるグラフとなってしまう

dehinori
2021/03/20
メーカー その他 一般社員

先日作成した散布図の意味を再認識できた。

ebine
2021/03/19
インフラ・公共・その他 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図という言葉を知らなかった・・・!
今まで散々エクセルでデータ作成してきたが、全くこのような分析をしてこなかった・・・!
この手法で新たな気づきや戦略のヒントが得られるように早速活用してみたい。

014991
2021/03/19
インフラ・公共・その他 その他 部長・ディレクター

散布図にて何が見えるかが重要

masa_2064
2021/03/17
商社・流通・小売・サービス メディカル 関連職 一般社員

データの活用時に役にたちそう。外れ値についても注目したい

fuji_atsu
2021/03/17
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白に注目するということは気付きであった。

okumana
2021/03/17
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

散布図のグラフはよく見るけれど、作り方として横軸が原因・縦軸が結果ということや、外れ値や空白部分にも意識をすると良いことなど詳しく知らなかったことがわかり、勉強になりました。

iga_1221
2021/03/17
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

結果を分析し、未来を予測することに役立つが、あくまで参考値として考えていく必要がある。

mazu_sq
2021/03/15
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

散布図について大変わかりやすくまとまっていた。一番簡単なデータ分析の手法だと感じた。

aasugy
2021/03/15
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

データー解析の中では基本だが、常に各データーの相関性を意識して
観察するためには、身の回りにある事象でもイメージしてみると面白いと思う。
ただし、この流れを口にすると機械的になるので注意が必要だと思う。

ogino723
2021/03/14
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

原因と結果で軸を決めてグラフは作っていなかった

maytokyo
2021/03/14
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

散布図中の外れ値や空白から示唆される気づきについても読み解きたい

waowao
2021/03/14
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

基礎的な内容だが、頭の整理になった。

uh
2021/03/13
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

相関関係を確認したいときに使うことを意識したい。その際、原因と結果が何か、軸を選ぶことを意識すること。

muneo4038
2021/03/12
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の読み方が理解できた。今までは集合箇所のみ見ていた。

ryu_00
2021/03/12
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

X軸Y軸は一定説明がつく事が多いと思われるが、変革を求められる現状では、「外れ値」に着目して、その原因を深堀していく事が大切と思われる。

ke-ke
2021/03/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

x軸の変数の設定が肝になると感じました。

yosukeadac
2021/03/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

相関は、2要素の関係性を示すことが出来ることを理解できた。

katsu_c
2021/03/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

経験上、”外れ値”を注目する人としない人には、成果に大きな差が出ると思っています。

taiga0326
2021/03/10
メーカー マーケティング 一般社員

プロモーション施策の効果を比較したり、営業マンの活動成果を見える化する際に活用できそうだと感じた。

muneon
2021/03/10
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 経営者・役員

軸の置き方に施行することが肝ですね

esraa_y0604
2021/03/08
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

This course has helped me improve as a leader and an overall individual in numerous ways. It has allowed me to assess my strengths and weaknesses as a leader, and has forced me to outline my goals as an individual, which will help aid me in achieving them. This course has also taught me to take action when possible.

wywy_wywy_7
2021/03/08
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や、空白部分にも分析できることがあるのだと勉強になった。

kobokobo
2021/03/06
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

アンケート結果分析に活用する

ty16
2021/03/05
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、グルーピング、空白地などが重要である事を理解しました。

john-cattie
2021/03/05
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の利用価値を理解した

sk1210m
2021/03/03
金融・不動産・建設 営業 一般社員

原因が横軸で結果が縦軸ということを今まで恥ずかしいことに理解してませんでした。外れ値には大きなビジネスチャンスが隠れてるってことを意識していこうと思いました

yoshikawa68044
2021/03/02
コンサルティング・専門サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

良く判りました。直ぐに活用ができる手法です。

sassan0033
2021/03/02
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を書くシーンはあまりないので、基本に帰ってやってみても良いと思った。

masahiro0213
2021/03/02
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の作成方法
①2つの変数を設定する(原因:横軸 結果:縦軸)
②データの散らばりを観察する(関係ある⇒相関関係)
③グルーピングする(散布図の中で複数の傾向がある部分をグループ分けする)
④外れ値にも注目する(外れ値の要因を調べると新たな気づきを得られる場合がある)
⑤空白部分にも注目する(データが発生しないエリアから傾向を分析できることがある)
注意点:グラフ幅に気を付ける。相関係数を活用する

kmtg
2021/03/01
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図の余白部についても意味のある情報が読み取れるのは、気づいていなかった。でーたの見方を変える柔軟な思考が大切と気づく。

saemon74
2021/02/28
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

色々なデータを分析してみたくなりました。グラフの目盛りの設定が肝なのも面白い。

maja
2021/02/27
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

営業行動において、行動と成果の相関を読み解くことで無駄な行動をなるべく抑えて成果を最大化できる。外れ値や空白が何を意味しているのかも考えたい

shun_shun1212
2021/02/26
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

外れ値や空白から重要な示唆が得られるという観点がなかったため、
その理由まで分析することが重要であると感じた。例えば、活動件数と営業成績の関係性などの分析に使えると感じた。

tom_0504
2021/02/24
メーカー 営業 一般社員

具体的なイメージはこれからだが、顧客へのプレゼンの際にインパクトを付けることが出来そうな気がする。

takahira15005
2021/02/23
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

わかりやすかったです

2020_sei
2021/02/22
インフラ・公共・その他 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は相関性が強いと分かりやすいので、プレゼンには有効ですが、疑似相関にも留意して活用したいと思います。

sbktnk
2021/02/22
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

グラフを書く際は、メモリの設定が重要だと思った。見せ方を考えて気をつけたい。

aya39
2021/02/22
メーカー その他 一般社員

空白がある場合にも注目。塊の傾向別のグルーピングもまた示唆を得るかもしれないこと。

rio0721
2021/02/21
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

初めてグラフの読み方が明確になりました。
棒グラフや円グラフ以外を使うことがほとんどだったので、散布図も関係性の把握時に活用してみたいと思います。

amayonohoshi
2021/02/21
コンサルティング・専門サービス マーケティング 一般社員

分析の一つの手段として使用したい。
外れ値、空白部分の根拠も押さえたい。

hyde_zzk
2021/02/21
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

横軸(X軸)には原因、縦軸(Y軸)には結果を持って分布図を作成する。エクセルのグラフ作成で簡単に作成することができる。

mayuko-k
2021/02/21
メーカー その他 一般社員

Y軸が結果系、X軸が原因系だとあまり分かっていなかった。
散布図は見た目に左右されないように、相関係数とセットで解析するのがよさそうだ。

inubushi
2021/02/18
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

二つの要因分析をする際に、活用できると考えました。
今後IOTなどのビッグデータを集め、このような分析で仕事での課題についてのヒントを得るようになると思いました。

big_007
2021/02/15
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

散布図は資料では見たことがあるが、自身で使用したことがなかったので「外れ値」や「空白」の分析も重要となることを知らなかった。動画を視聴して学ぶことができて良かった。
グラフの目盛幅によって傾きが異なるので、傾きに惑わされないように注意深く散布図を読み込みたい。

ch_an_mio
2021/02/15
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

数値を扱う業務が多いため、グラフ(散布図)を作成した際に、学んだ視点でデータを見てみたいと思う。また、外れ値や空白の部分について深く考慮したことがなかったため、今後意識的に見ていきたいと思った。

shohei_1126
2021/02/15
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

法人営業の場合で検討。
・縦に金額(結果)、横に会社の従業員規模(原因)
この散布図で見えることは、大口は大企業からの受注となる。
しかし、外れで小規模だが、大口の企業もある。

h_t_
2021/02/15
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 一般社員

・外れ値と空白の原因分析は、戦略立てて物事を考える際に大切
・x軸が原因でy軸が結果

yug1
2021/02/14
インフラ・公共・その他 経理・財務 一般社員

チームの残業時間削減に関する対策を打ち出す際の分析に使えそうだと感じました。

hikaru1106
2021/02/13
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

散布図を使うことによってより当てにいける理解になった

znfr1017
2021/02/13
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

解約率と商材契約数の関係

shigetan24
2021/02/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

散布図に関する基礎的なことを再確認できました。
他者に説明する際に活用したいと思います。

ありがとうございました。

takashi-0722
2021/02/12
コンサルティング・専門サービス IT・WEB・エンジニア 一般社員

データを分析し、こんごに役立てるのにわかりやすくなります

kazuki_18
2021/02/12
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

広告・販促費予算を外れ値・空白に着目することで新しい発見ができそう。

andoh_m
2021/02/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

今まで空白部分について着目していなかった
これから注意していく

kaymiz-0824
2021/02/11
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

いつも折れ線、棒グラフしか使用しなかった。
機会を見つけたら積極的に散布図を使っていこう。

ryuji_109
2021/02/10
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 経営者・役員

基本的な内容をこま切れで隙間時間に学べた。
情報分析力のカリキュラムの順序で、散布図と回帰分析の順番を入れ替えた方が良い気がします。

ahosuke226
2021/02/09
商社・流通・小売・サービス コンサルタント 一般社員

散布図
●縦軸に目的・横軸に説明
●外れ値は隠れた成功事例・課題の示唆

0000351395
2021/02/08
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

単純で定量的に表せる原因に対し、結果がどうなっているかを分析する際に有効と感じた。例えば、投入した人員⇒売上、拡売費⇒シェア、巡回頻度⇒売上、展示シェア⇒インストアシェア、展示台数⇒売上構成比など。

hisarin99
2021/02/07
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

自身の業務は設計業務なので、リードタイム短縮が課題となる場合が多い。
この場合、業務時間の計測によるデータ取得が必要であり、その仕組み作りが難しいと感じた。

mana_na
2021/02/06
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

いろんなパターンで分析して思わぬパターンが見つかると楽しそう。

sumire0006
2021/02/06
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

目盛りの設定も重要かなと思いました。

fujitakayuki
2021/02/05
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は基本であると感じながらも
目盛り、設定の仕方で印象が大きく違ってくることを注意しなければならない。

vivanaka
2021/02/05
インフラ・公共・その他 コンサルタント 一般社員

縦軸と横軸に意味があったことを知った。

kz5555
2021/02/04
インフラ・公共・その他 営業 一般社員

散布図の空白の見落としに気づいた。

masa-20
2021/02/04
メーカー 資材・購買・物流 部長・ディレクター

基本を把握し実務へ活用できます、

kuni-0920
2021/02/04
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

販売において重要なロープレを繰り返しやることで成約が増えた。

masakikona
2021/02/03
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

社内で温湿度管理をしてるが、年間を通してのバラツキがあるため、エアコン設定温度データに活用出することが出来るかと考える。

yossi-i
2021/02/03
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

分布図を実際に作成、検証をしたことはないが、社内における会議の傾向分析もできるとおもう

t-tsuchiya
2021/02/01
メーカー 経営・経営企画 部長・ディレクター

部門ごとに、「担当得意先数と売上高」や、「注文点数と売上高」などを、散布図にしてみようと思いました。
これまで考えたことのない視点を得ることができたので、これからも相関関係があるのでは?という視点で、様々なことを分析してみます。

jamcat1018
2021/01/31
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

PDCAサイクルのCの部分で活用できそう。
取り組んだ結果が仮説どおりに進んだか、グラフとして視覚的にわかりやすい。
ただし、軸の目盛幅の設定は注意しないと、都合の良いグラフが出来上がってしまう。

drive_mach
2021/01/31
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は傾向を見ることに役立つ。これまではあまり実践して使ってこなかったが、対数近似を知ってからは頻繁に使うようになり、今ではなくてはならない分析方法になっている。

keruna
2021/01/31
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分をしっかりとぶんせきしていきたい

nakashima_
2021/01/31
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

統計調査の第一歩なので、回帰分析、や重回帰分析と進めていく。

fitchan
2021/01/31
医薬・医療・バイオ・メディカル 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図について良く理解できた。

0800kuroda
2021/01/27
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 経営者・役員

外れ値、空白エリアから得られる示唆が足りていない気づきがありました。

moocaster
2021/01/26
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を有効に使った成功事例を紹介してもらえれば、良いです。ただ分析をするグラフであって、結果を出すことに使えるか疑問が残る。

matidaeight
2021/01/25
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 経営者・役員

相談場面でのアンケートを分析してみたいと思った

ka-sa
2021/01/25
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

分析の際に活用してみたい

saggi
2021/01/24
コンサルティング・専門サービス その他 一般社員

外れ値は放置せず、さらに深堀するべき!

toh
2021/01/24
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を見ると、相関関係の傾向にばかり目が行ってしまいますが、外れ値、空白から読み解けることもある、という点に確かにそうだなと思いました。図を作成するだけではなく、図から分析して読み解く→施策へつなげるという訓練が足りていないと感じました。

funaki_09087
2021/01/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

基本→縦軸が結果、横軸が原因。
外れ値や空白から示唆することができる手法。

yyma
2021/01/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

相関だけでなく、外れ値や空白部分にも着目して分析することを心がけます。

f-233
2021/01/21
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は2つの関係性を表すグラフ。
横軸に原因系、縦軸に結果系のものをとる。

学び(わかること)
・相関のあるなし
・見える傾向は必ずしも1つではない。
例 気温と来場者 ある一定の気温までは正の相関だが、一定の気温を超えると負の相関になる。
・外れ値は想定外の知見をもたらすことがある。
・空白部分からも読み取れるものがある。
例 広告費と売上 一定以上の広告費をかければ、確率的にある規模以上の売上があがることが想定できる。

take11
2021/01/19
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

散布図が横軸が原因、縦軸が結果で作成することで相関関係がわかる。
相関分析と併せて利用すれば有益なデータ分析ができる。
活用の機会は多いと思われる。
外れ値や空白エリアからも有益な情報を得ることが出来る点を再認識、業務で活用していきたい。

yasuyuki_mizuno
2021/01/19
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値より知り得る情報がある事を知り、分析に役立てたいと思った。

user-b9c46727fe
2021/01/18
  

相関関係を可視化できるため、分析がしやすくなる。

tomokazu0523
2021/01/18
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

原因と結果の関係について分析したいときにしようできる

mercy0415
2021/01/18
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

数値目標がある場合には有効ですね。

mkshimizu
2021/01/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 一般社員

必要な施策を検討するのに使えるだけでなく、個別に相関関係を分析することで、不要な施策を排除することに大変役立つと感じました。

kenko-1122
2021/01/14
メーカー 経営・経営企画 経営者・役員

相関分析と併せて利用すれば有益なデータ分析ができる。活用の機会は多いと思われる。外れ値や空白エリアからも有益な情報を得ることが出来る点を再認識、業務で活用していきたい。

chocochan
2021/01/14
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図で相関の有無を確認するだけでなく、外れ値や空白にも注目していきたい。

youtarouym
2021/01/12
コンサルティング・専門サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図はExcelで気軽に作成できるので、気になる項目・相関関係を調べるにはもってこい。

y8hata
2021/01/11
広告・マスコミ・エンターテインメント クリエイティブ 一般社員

ターゲット分析等に活用

hideyamasan
2021/01/11
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分にも着目することを学びました。
勘に頼らない分析を心掛けたいです。

kfujimu_0630
2021/01/11
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の基礎を復習できました。外れ値や空白地帯にも注目して解析することが大切ですね。知っているのとできるのとでは大きく違うので、これから適性なシーンで有効活用できるよう意識します。

toledo
2021/01/08
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

空白や外れ値から、示唆が得られることもあるのは、学びであった。

yo1-iijima
2021/01/06
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を学びました。今までは縦軸、横軸を意識していませんでしたが結果系、原因系に分けて作成することを意識してみます。

k_star
2021/01/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

データまとめで、変数を分けた時のグラフ化はしたことがあるが、散布図として意識したことがなかった。データ分析の一つとして、認識する。

yyykkkwww
2021/01/06
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

使うよりは見る場面の方が多いと思う。
示されたデータが適切に表示されているかをしっかり見極められるようになりたい

ojisan
2021/01/06
商社・流通・小売・サービス 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

データ分析を行う際にやりがちな外れ値の処理。異常値として捉え削除することもありがちだが、新しい気付きになる可能性があることも改めて認識した。データの意味を理解することの重要さを痛感した。

tada05
2021/01/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 課長・主任・係長・マネージャ

意識して散布図を作成し分析する

meguro2020
2021/01/05
メーカー マーケティング 一般社員

使用にあたっては、軸に設定する変数の因果関係に対する考察や、適切な目盛り幅、分析対象とするデータのグループ分けなどに留意したい。

kosei_takagi
2021/01/05
広告・マスコミ・エンターテインメント その他 一般社員

外れ値のような存在でいたい

germa77
2021/01/04
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

異常値、外れ値に着目して、新たな知見を得ることを心掛けたい

toshi8331
2021/01/04
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

グラフの外れ値の分析は理解していたが、空白部分からも重要なことが分かるとは知らなかった。今後はその部分にも注目していきたい。

uska
2021/01/03
メーカー 営業 一般社員

横軸が原因、縦軸が結果という点は意識しないと、無意識に見辛いグラフを作ることに繋がってしまうと感じた。

matui
2021/01/03
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

何か自社にかんれんする変数をもちいて作成してみたいと思った

yoshi-0531
2021/01/03
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

分析によく使えそうな基本的な分析だ。

yosukey
2021/01/01
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

接客時間と売上高に相関関係がありそう。

hikari1000
2021/01/01
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

メモリの大きさでも受ける印象がちがう

satoshi72au16
2020/12/31
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

相関は2つの変数の関係性を表すのに適している。
ただし因果関係は別途理解する必要があると思った。
(年齢が上がると年収が上がることはあるが、年収が上がっても年齢は上がらない)

yonemo
2020/12/30
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値の分析は、新商品・新サービスの開発に有用な示唆を与えてくれる点で重要だと思います。値段と品質について、値段が高ければ品質も良いとの相関関係があると思いますが、ユーザーにとっては値段が安くて品質がよいものの方がありがたくニーズは当然あり、例として経験豊富な企業人材の副業市場が考えられます。

satoru_1106
2020/12/30
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 一般社員

変数の関係性を確認することができ、業務で活用していきたいと思います。

ree0624
2020/12/30
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

外れ値や空白部分から得られる情報もある

yoshi__o
2020/12/29
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図は時々使用しますが、外れ値や空白部分にはあまり注目していませんでした。今後注目してみようと思います。

kenichi13
2020/12/29
メーカー 経営・経営企画 一般社員

2つの変数の関係性と外れ値について理解出来、活用していきたいと思います。

komado
2020/12/29
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

さまざまな軸で傾向を把握するために活用していきたい。

yoshiki456667
2020/12/29
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

図は傾向がわかりやすい。

s_kaise
2020/12/29
インフラ・公共・その他 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は仕事でもよく使用するため、改めて勉強になりました。

yoshic7
2020/12/29
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を複数作成する事で、原因の絞り込みが容易になると感じた。

user-97f827e74d
2020/12/28
メーカー 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

整理する

t-szk_rj
2020/12/28
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

社内外でのプレゼンなどで説得力を増加させるためのツールとして活用していきます。

dattyan
2020/12/27
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

データ分析をする際に、関係性が無いと思っていたケースに実は関係性があったことに気が付けることができ、新たな発見がありそうだと感じました。
ともあれ、いろんなケースを調べることで新たなる発見が得られそうです。

chie0123
2020/12/27
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

オープンキャンパスの参加者数は高校の所在地(学校から高校までの距離)によって異なるのかを確かめる際に「散布図」を使用できると思います。
例えば学校から近い高校であればあるほどオープンキャンパスに参加してくれる高校生数が多く、遠い地域に住んでいる高校生であればあるほど参加率は下がるなどの傾向が分かれば、地域ごとに打つ施策も変わってくると思います。

idyo_332
2020/12/27
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

メモリの幅の調整によってデータの印象操作になりかねないので、正しい解析を心がけたい。

ryooka_1983
2020/12/23
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

例えば顧客の訪問回数と成約率、リモートワークの実施時間と残業時間など、通常業務において2つの事柄の関係性を調べるのに有効な手段だと思いました。

y-fukuda_0905
2020/12/23
メーカー その他 一般社員

これまで散布図を使用した経験はありましたが深く意識をして使用していなかった、外れ値や空白など気が付く事もあるのだと改めて感じました。

hira_2005
2020/12/22
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

業務で活用するためには、結果の記録を残し、原因となりうる変数についてどの点に着目すべきか検討した上で、普段から原因と結果の結びつきを意識し、考察することによって業務に生かすことができます。

hiro1998
2020/12/17
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

各営業担当者の顧客訪問数と成約件数の散布図で表すと、どういう傾向が出るか。

masa_0314
2020/12/17
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 一般社員

外れ値や空白部は無視して大多数から傾向を見るべきと思っていたので、むしろ例外から示唆が得られるかもという指摘は新鮮だった。

buchi0
2020/12/17
メーカー マーケティング 一般社員

外れ値、ここに宝がある。
後回しにしがちでしたが、分析強化します!

takehiro_1317
2020/12/16
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

またまたまだまだ。。。

makai-club
2020/12/16
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の活用事例を考えてみました。↓
営業活動に大切なことは、顧客訪問件数を増やす事だと思います。それを検証するために、X軸を訪問件数、Y軸を売り上げの散布図を作成し、訪問件数を増やすことの重要性を確認することが出来ます。

gotham
2020/12/16
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

シンプルに2つの変数を組み合わせればできる点が良いと思うが、2つに何を選ぶかがセンスの出るところか。

pelic_an
2020/12/16
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

項目を選定する際のセンスも必要だと思いました。

hiroshi1560oh
2020/12/15
金融・不動産・建設 経営・経営企画 経営者・役員

散布図を作る際に、目盛りのとりかたでグラフのイメージが変わるということは学びになった、
これを熟知している人に、真実と違ったイメージを受けるよう操作されることもある。
グラフの作り方も、注意していきたい。

daddyveroo
2020/12/15
メーカー 経営・経営企画 経営者・役員

表の数字からでは分かりにくいときに、起きている事象を視覚的に理解するための簡単で優れたツールであると理解しました。他社への説明のためにも、積極的に活用していきたいです。

aranchan
2020/12/15
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

分析の際に散布図も活用して考えてみようと思いました。

yukia_tak
2020/12/14
メーカー マーケティング 一般社員

売上分析の際のツールとして

ik_shinya
2020/12/14
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

実業務においても営業成績の相関関係を分析する機会は多いですが、数値の比較で終わっているので、今後は散布図を活用してみようと思います。

syu1988
2020/12/13
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

選定する原因と結果を吟味する必要があると感じました。

hirok-i
2020/12/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 クリエイティブ 一般社員

何となく全体図を見るのではなく、空白や外れ値の意味を分析することも重要。

atsuo3254
2020/12/12
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 部長・ディレクター

各項目で散布図を記載して関係性の強さの比較も出来ると考えます。

akira1967
2020/12/12
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

縦に結果、横に原因 シンプルだが様々シーンでいったんイメージする癖をつけたい。

takakiyuichi
2020/12/11
インフラ・公共・その他 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は、よく業務で使うものです。その活用方法のセオリーを知ることができてよかった。
明日から散布図をみたときには、以下を確認する
①グルーピングをして傾向をみる
②外れ値にも着目して、理由を確認して示唆が得られないか
③空白値にも着目して、その条件を満たせば、想定外の結果は出ないと示唆を得られないか

ainyaru
2020/12/10
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

自分が立てた仮説の確からしさを説明するのに使えそう。
軸の置き方が難しいと思うので、実践あるのみかな。
理解できたので、通常の業務でも使うようにします。

takka-v2
2020/12/10
広告・マスコミ・エンターテインメント マーケティング 一般社員

・外れ値、空白部分にも着目
・X軸:原因系、Y軸:結果系
・メモリ幅にも注意

akiranaga17
2020/12/09
広告・マスコミ・エンターテインメント IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

散布図は、認識が合っていました。

terarism_202006
2020/12/09
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 一般社員

散布図は単に二つの変数の相関関係の有無を示すだけではなく、外れ値や、プロットのない空白部分を調査する事で、また別の気づきを得られることを学びました。

nick_123
2020/12/07
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白を何かの視差は無いかと今まで以上に意識したいと思いました/e

cathy55
2020/12/07
メーカー 営業 一般社員

何となくの勘でなはくて、グラフをもとに考えるということで有効なツールである。

tsuhako
2020/12/07
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 一般社員

結果を縦軸、原因を横軸に書くことを心掛けて、今後の分析に取り組んでいきたい

okai
2020/12/06
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 一般社員

実務で使える場面が現時点では想像できないが、機会を見つけてトライしたい

tele1986
2020/12/04
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

横軸が原因、縦軸が結果をおくということは知らなかった。
なんとなくで理解しているつもりなグラフの見方は多々ありそうなので、改めて表す意味を勉強しなおそうと思う。

fumi_1971
2020/12/03
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

あらかじめ原因を決めて、後付けデータを集めがち。

kanafu
2020/12/01
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

散布図は、2項目間の相関を分かりやすく伝えるのに有効だが、実際には複数の事象が組み合わさる場合が多い。単純化しすぎて粗い認識を持ったり、誤った印象を与えないよう留意したく思った。

misaki_a
2020/11/30
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

売り上げが高いものの二つに相関関係があるのかを見ればさらに上がる可能性がある

onioni
2020/11/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

データ分析の基本となる考え方と思うので、2変数の相関関係を探す際に用いていきたい

eriko1989
2020/11/29
メーカー マーケティング 一般社員

非常にわかりやすい説明でした。特に公園の来場者と気温の相関関係など、一定数を超えると下がる事例もあり、イメージし易かったです。

koba_0509
2020/11/29
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

相関分析同様、普段あまり利用していないことが分かった為、実業務にて取り入れていく。

whiteishi
2020/11/29
インフラ・公共・その他 経理・財務 一般社員

まず結果を客観的に見て分析方法として
空白「数値のない部分」にも隠された原因を探る

mitaka3
2020/11/29
IT・インターネット・ゲーム・通信 クリエイティブ その他

データ量が多いときは、散布図を作成し、分析した方が効率的だと思う。

散布図の分析のために外れ値、空白に注目することや、グルーピングという手法が有効なことを初めて学んだ。

taro1567
2020/11/28
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

縦軸、横軸の設定にとコツがあり、地味だけど役に立ちそうだとおもった。

kinoshita813
2020/11/28
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

何気なく使う散布図も、文字にすると、少し難しく捉えてしまう気がします

kawamoto123
2020/11/28
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

空白などでの分析が役にたつと思います。

hamadat
2020/11/27
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

回帰分析よりも分かりやすくしっくり来た。
原因と結果を何にするかが、重要だと感じた

mienralsss
2020/11/26
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

留意点
・結果に対する原因の選定違い
・目盛り設定
・あくまでも分析。

ichi_02
2020/11/25
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

相関関係を分析するためのツールとして、すぐに活用する機会は
ないかもしれないが、ためになった。

rechte-arm1413
2020/11/24
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

誰が見ても分かりやすいし、これまで感覚でやっていたことが視える化できる内容

kenjimanxa
2020/11/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

 空白部分や外れ値を意識する大切を学ぶことができました。概念的になんとなくしかわかってなかったことに気づきました

hiroo-san
2020/11/22
メーカー 営業 一般社員

散布図はこれまで使ったことがなかった

takakura
2020/11/22
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

相関分析の基礎となる。

yokke0826
2020/11/20
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 経営者・役員

学ぶことは楽しい!常に活用できるよう意識して過ごしたい。

miejbj
2020/11/17
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

散布図、ほとんど使用する機会もなく、どんな時に使用すべきかがわかりました

monkichi_50292
2020/11/17
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

目盛り幅を変えることに意識薄かったので、幅によって散布図の見え方に改めて勉強になりました。

tomonomomoto
2020/11/17
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

何気なく使ってきた散布図の見方が変わりそうです。プロット以外にも注目して作成したいと感じました。

kaitomurase
2020/11/17
コンサルティング・専門サービス その他 一般社員

広告のデータ分析する時につかると思った。
広告費用とインプレッショ数・リーチ数など各項目で関係性があるかを検証できる

user-c9879c56f4
2020/11/16
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

〇ロジックツリーのwhyの部分になるもの
1つの結論を導きだすにも、1つの散布図を根拠にするのでは繋がりが弱いので複数の比較が必要

〇縦に結果系、横に原因系を表示する
このルールを今まで気にせずなんとなく使っていたが、これから注意して使いたい

kobadaisuke
2020/11/15
広告・マスコミ・エンターテインメント 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

大変勉強になりました。現在の業務でも大いに役立てることが出来そうです。感謝。

koharu_y
2020/11/15
広告・マスコミ・エンターテインメント クリエイティブ 一般社員

外れ値にどんな意味があるのか、そこからヒントを得られることもありそうなので、データを読む際には注目したいと思った。

mizuki_nogami
2020/11/12
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分にも大きな示唆が含まれている、ということが非常に勉強になりました。

mirin2007
2020/11/11
金融・不動産・建設 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

データの分析で役にたつとおもった。
メモリの設定で変わってしまうので、注意が必要。

kikuoka2459
2020/11/11
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は普段から慣れ親しんでいるので解りやすかったです。外れ値は分析目的によってはエラーである場合と重要なヒントが隠れている場合の両方あるので気をつける必要がある。

1126amano
2020/11/11
メーカー 営業 一般社員

はずれ値というのを初めて認識しました。

wtake
2020/11/10
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値の解析結果が気になる。

apc_eri
2020/11/10
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

売上の傾向や何に力を入れればいいのかなどを算出する時に使用していく

lovely
2020/11/10
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

縦軸と横軸、空白部分、よく理解できた

kaede-1118
2020/11/10
コンサルティング・専門サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

実際に使ってみないといけない。データ分析を積極的に行っていく際に重要な知識であると感じた。

uzi
2020/11/09
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

散布図は何かを調べる際に重要と理解していましたが、外れ値や空白の重要性は知らなかったので、今後は注目したいと思いました。

kikunojou
2020/11/09
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

わかりやすい説明でした。縦,横のメモリ,尺度を変更した場合に,どのような間違い,発見があるのか,もう少し,踏み込んでほしかったです。

tyoshihisa
2020/11/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 経営者・役員

空白の示唆については面白いと感じた

skz366
2020/11/08
金融・不動産・建設 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

毎日のルーティンにおいて、例えばうまくできる日とうまくできない日があるとする。それに対して、y軸に満足度、X軸に気温、前日の就寝時間、気持ち等、それぞれで記録しておくことで傾向、原因がわかる

nahoshin
2020/11/07
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

可視化の重要性を知りました

masa_0919
2020/11/07
メーカー 営業 一般社員

散布図を利用できるシーンを考えてみます

studyforfuture
2020/11/06
コンサルティング・専門サービス 営業 一般社員

縦軸に結果、横軸に原因を置くとわかりやすい。
またそれぞれのメモリ幅によって見え方が変わる点に注意しなければならない。

yu_temasukedo
2020/11/06
IT・インターネット・ゲーム・通信 コンサルタント 一般社員

以下二つがこの動画の学び
・横軸が原因、縦軸が結果というルールがある
・空白や外れ値からも学びがある

ohno_yoshitomo
2020/11/05
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

数字だけみているとなかなかイメージしずらいことがイメージできるのだな、と学びました

mmmcco
2020/11/05
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

改めて理解し直せた。

hk_l48
2020/11/04
メーカー その他 一般社員

Yは結果、Xは原因の関係をあまり考えていなくて、そうだったのかと再確認できた。

kin533
2020/11/04
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

特に外れ値を見極めて使うことが重要と思う。

user-01461022
2020/11/04
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

2つのデータの因果関係を可視化するのに有効だと感じた。
作り方について意識したことが無かったが、縦軸に結果、横軸に原因に関する変数を置けば正しく使いこなすことができることがわかったので実際に使ってみたい。
また空白部分からもわかることがある、という見方はこれまでしたことがなかったので目からうろこだった。

keychan
2020/11/03
金融・不動産・建設 専門職 部長・ディレクター

言葉は知っていましたし、仕事でも使っていましたが散布図を始めて学習しました。
外れ値、空白の意味については漠然と認識していましたが、今回学習で正確な認識が出来ました。

外れ値で成果をあげたいと思ってしまう私は天邪鬼でしょうか?

一方で、確実に成果を挙げるプロセスと共に外れ値を意図的に設定できるような考え方を身に付けたいです。

kesuike527
2020/11/03
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

x軸が原因系、y軸が結果系というのは無意識にやっていたかと思うが改めて理解できた。

hisanori_f
2020/11/03
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 経営者・役員

データ分析をためしてみたくなった

belkut
2020/11/03
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

回帰分析にくらべ、散布図の動画はよくわかりやすかった。

t_mura
2020/11/02
メーカー 営業 一般社員

今後、新しくとったデータの状況分析をする場合、まず、散布図を作成して関連性を確認したい

goingo
2020/11/01
メーカー 営業 その他

実践 :中国語単語の学習時間(x)とテスト結果(y)
:前日の就床時刻(x)と毎朝の起床時刻(y)

suginoryu0502
2020/10/31
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

ハズレ値にも注意したい

ribot
2020/10/31
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

感で仕事をしていてはだめ
データが重要

cou-1965
2020/10/30
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

空白から読み取れること、メモリの幅次第で印象が変わることは、勉強になりました。

kf2016
2020/10/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

二つの異なる要素の関係を考える際、作成が容易で、視覚的にも把握しやすいため、有用であると考える。

akira_oki
2020/10/29
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ありがとうございました。

in7
2020/10/29
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

いままで考えてなかった思考

masayoshi1031
2020/10/29
メーカー その他 一般社員

POS分析をしている際にどうしても相関関係に目がいきがちだった。外れ値や空白エリアを意識して分析していきたい。

sasa-bon
2020/10/29
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 一般社員

ある結果の根拠を探る際に、原因が本当にそれであるか、視覚で確認できるなら、説明ツールとして活用できそう。

syao0523
2020/10/28
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

二つの事項の因果関係を知るには散布図が有効だと感じました。
エクセルでも散布図は作れるので因果関係の分析では使っていこうと思います。

kato_yasunori
2020/10/27
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 部長・ディレクター

新規社数と達成率の相関性
達成率とエニアグラムの相関性

roro_1
2020/10/25
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

業務でも使用していることがあるので、役に立った。ただし、散布図は頻繁には使用するグラフではないので、見てすぐに内容が分析できるようにしておこうと思った。

kbkbkbkb
2020/10/25
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

やはり目で見ることは大事だとあらためて感じた。

moriya29572
2020/10/25
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

x軸が原因軸・y軸が結果軸という意識なく、グラフ作成していたことを認識できた。

nist-tanaka
2020/10/24
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

売上と在庫の相関性
売上と販管費の相関性
色々分析して新たな視点を見てみたい

amaetsu
2020/10/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図はあまり使っていないが、今後使ってみたい。

atsumori_09
2020/10/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 課長・主任・係長・マネージャ

データ分析において、関係性の高いプロット部分だけでなく、空白部分や外れ値にも注目することで、より詳細な分析につながると考えます。

chivi
2020/10/21
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

散布図をこんなに掘り下げたことはなかったので、参考になりました。

cheeehey
2020/10/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

マーケットの分析や、エンドユーザーの行動傾向を掴んで次の施策につなげるための分析に使えそう。

gsr-sr400
2020/10/20
商社・流通・小売・サービス 建設・土木 関連職 部長・ディレクター

何気なく分析はしていましたが、今後このような数値化した分析によりスキルを上げたいと思います。

tomo_83
2020/10/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

パッと見て、関連の有無を見て取れるけれど、同じデータでも目盛幅で印象が違って見えるということに注意して関連性を判断していこうと思う。

morly
2020/10/19
メーカー 営業 一般社員

XYに何を設定するか、メモリ幅をどうするか、をしっかりと考える必要あり
外れ値の背景、空白地帯が示す意味、についても考える事でヒントがある

sayaka_2020
2020/10/19
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

散布図について初めて学びました。外れ値と空白を読むことも重要だというこもよくわかりました。

norio_0711
2020/10/18
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

今のところ、業務でどう活かすか具体的には思いつきませんが、相関関係の考え方は役立つと思います。

t_ogino
2020/10/17
インフラ・公共・その他 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分についても分析するようにしたい。

nobichan
2020/10/17
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

原因と結果を表す時や外れ値についても調べてみるよ良い

gnuyamm
2020/10/17
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

分析をグラフ化することで、精度、スピードが上がる。
ハズレ値 の分析は必要かつ有効。

satoru_0035
2020/10/17
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

様々な変数を試してみることが、原因を探るのに必要ですね。X軸の目盛り幅は、変数の単位でも異なるので、あくまでも傾向を知るためのグラフと考えた方がいいという認識を持ちました。

uppop
2020/10/16
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 一般社員

気になる数値を散布図にすることで、新しい気づきを得られる可能性があると思った。

nopopon-123
2020/10/15
メーカー 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値にも意味があるという見方はよい気付きになりました

akira_sri
2020/10/15
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

見える化できると説得力が大きくなりますね。

ishinao
2020/10/15
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

BIツールなどでの解析にはよく使うが、Excelのグラフ機能はほとんど使わないので、細かいデータをExcelで解析するような使い方もしてみよう思った。

sladmy
2020/10/15
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

外れ値や空白に注目する。

arai-01210
2020/10/15
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

外れ値に関しては、原因分析など行っていたが、
空白部分に関してはあまり意識していなかった。
空白部分にも着目し分析する様意識する

nanadog
2020/10/13
金融・不動産・建設 経営・経営企画 一般社員

外れ値や空白から重要な示唆が得られる。
目盛りの設定も見せ方に影響する為、留意する。

hikarut
2020/10/13
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

目盛幅によって、データから受ける印象が大きく異なる点は注意しておきたい。
示されるデータに恣意的な操作はないか、果たして受け取った示唆は正しいかは常に問える姿勢を持ち続けたい。

zikyu
2020/10/13
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

あまり縦軸や横軸のことなど気にしていなかった。

tmt-tmt
2020/10/12
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

2つの変数の関係性を見るのにとても役に立つと思う。
来場数と月の関係など分析しやすいと思います。
外れ値や空白も見逃さないようにしたいと思う。

elk
2020/10/11
メーカー 人事・労務・法務 部長・ディレクター

日常業務に活かしてみたい。

takutakumimi
2020/10/09
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 その他

散布図という概念を初めて知った。傾向を見るときや、相関関係を導きたいときにとても有効であると理解した。

miyuki0606
2020/10/09
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

普段 目にしてはいても自分で作成はしないので勉強になりました。
グラフの目盛に惑わされないことも大切なのですね

doberman21
2020/10/09
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

作ることよりもそれをどう分析するかが重要である。また有効な分析にするためにもサンプル数も大事だと考えた。

tototo1972
2020/10/07
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

これは可視化のツール。大事なのは横軸の選び方であって、そのためにロジックツリーなどを使った因数分解が鍵になる。

wasabi2020
2020/10/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

異常値や空白域に関して、注意を向けていきたい

kishikawa2011
2020/10/06
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 部長・ディレクター

散布図は分かりやすかった

hirokazu_1228
2020/10/05
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

本コースを通じて色々な図を用いた分析方法がある事が分かった。次は各種ケースに応じてどの図が一番効率的か習得していきたい。

sik_1
2020/10/05
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を作ることにより、ただなんとなくこうではないかと思っていることを一目で確認できるので分かりやすい。特に外れ値が出た場合、何が原因かを追究するのが面白そう。

ritsuryo701
2020/10/05
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

目盛りの幅が変わることで、グラフの印象が変わってしまうという点は、あらゆるグラフを見る際に注意した方がよいと思いました。

nao-39
2020/10/04
金融・不動産・建設 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値と空白の分析もするように気を付けたい。とりあえず理解したので、後の講座でこれがどのように使われるのか見たい。

akiko_718
2020/10/03
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 部長・ディレクター

外れ値、空白部からの分析が役に立ちそうです

r_ebihara
2020/10/03
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

現状を他の人に示すために有効と思います。

maro39
2020/10/02
医薬・医療・バイオ・メディカル 販売・サービス・事務 一般社員

費用対効果を見定めるのに役立ちそう。

serori
2020/10/02
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

適切な選択をしないと、結果の信頼性がなくなると思う。
逆に都合のよい結果を導くことにも使えてしまう危険性を認識する必要がある。

risah
2020/10/01
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

販促費と売上高など散布図で表してみると課題が見つかるかもしれないと思いました。

bkb_
2020/09/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を眺めることから始めたい。

sen1000
2020/09/29
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

これを学ぶことで普段からやっている分析の精度が高まる

kotaro824
2020/09/29
メーカー 営業 一般社員

商談の成約率を上げるためにとるべき行動を見つける上で役に立つ。

__taka
2020/09/29
インフラ・公共・その他 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値が持ちうる重要な示唆、空白地帯から読み取れるものがあることを知れてよかった。

northpole
2020/09/29
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

横軸と縦軸の置き方を再認識できた。

bildo
2020/09/29
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は相関性をみるためによく使っていたが、外れ値や空白から示唆する作業をしていなかったので今後は意識して取り組みたい。

km_eo_aa
2020/09/29
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

空白部の意味を考えるというのは盲点だった。

toritori0923
2020/09/27
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図はそれ自体を見る機会は少ないが、相関係数での判断はそれなりにある。データ検証の際に持ちいることもあり。

hei777
2020/09/26
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

何を軸に置くかが重要

nobu503
2020/09/26
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白の考え方は参考になりました

colonsabuna
2020/09/26
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

データ分析に有効なツールと認識。ただし、元データの抽出次第では誤った結果が出てしまう可能性もあり、注意が必要。

igaas23
2020/09/25
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

そこまで大きくないデータでも、相関関係を確認したいときには仕事でも使用可能だと感じた。
メモリ幅によって見え方が全然違ったので、必ず関数と合わせて確認したい。

kk315duim
2020/09/24
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

分析ツールの一つとして、
売上、利益、コスト分析や、品質面の分析に活用したい。

mongamonga
2020/09/24
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 経営者・役員

年齢と給料の相関を分布図で表して、特殊ケース(外れ値)があればその人の特殊性を確認したいと思った。

yu_ugo
2020/09/24
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

一瞬で見ている者の理解を得られそう。分析結果を多数の人の前でプレゼンする際、有効に活用出来ると思います(この図で説得)。

chichi77
2020/09/24
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

分析に役立てたい。まずは、エクセルでつくってみます。

a-to
2020/09/24
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

施策後の分析や、資料作成時に役に立つ

nao111323
2020/09/24
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 一般社員

数値化するだけでなく、散布図やグラフにすることによって見えてくるものもあると感じた。
また、外れ値や空白の多い部分は今まで必要ないと感じていた部分であり、そこを活用することの大切さを学ぶことができた。

sumichan19
2020/09/24
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 部長・ディレクター

散布図は日常的に使っていますが、空白部分にはあまり着目していませんでした。
外れ値を含め、気にしていきたいと思います。

bon0603
2020/09/24
金融・不動産・建設 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値はいわゆる「エラー」として処理してしまいがちだが、分析することで価値の高いデータである可能性があることが分かった

ただし、まったく関係性のない事象が結果に影響を与えてる可能性もあるかも

user-73853900ce
2020/09/23
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

感覚的な知見を客観的に置き換えられる。

hiroyuki1981
2020/09/22
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

目盛りの設定の仕方を知りたい。

chika-1205
2020/09/22
医薬・医療・バイオ・メディカル メディカル 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

データ分析を行うのに有効。

machan_8
2020/09/22
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

不動産鑑定士の者です。
不動産の価格を形成する要因は数多くありますが、それらの要因が価格にどれだけ影響するか判断する尺度として、「寄与の原則」という概念があります。
例えば自宅の一軒家を売却する場合を考えると、一般的に庭や駐車場が整備されていたり、リフォームをして内装や外装を最新のものにした場合、そうで無い家よりも価格が高くなる事は容易に想像出来ると思います。つまり、不動産に投資する金額が高ければ高いほど、不動産の価格は高くなるのです。
しかし一方で、あまりにも余計な設備を導入したり、一部の大金持ちにしか需要が無いセキュリティー最強の門をお金をかけて投資しても、その事が不動産の価格に与える影響度合い、つまり相関係数は小さくなってしまうのです。

yokochan
2020/09/21
メーカー 経営・経営企画 部長・ディレクター

2つのデータをグラフ化することで、相関の有無を理解し易くなることがわかった。

yudaiohwada
2020/09/21
コンサルティング・専門サービス マーケティング 部長・ディレクター

感覚的になりがちだった意思決定を数値的根拠をもって判断するのとができそう。

akira2020
2020/09/21
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 一般社員

結果(縦軸)
原因(横軸)

広告施策の結果を分析するのに使う。
飛び値、空白も見る。
Excelの数値をグラフ化する。
結果から次の施策を検討する。

naka_2020
2020/09/21
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

散布図はこれまであまり使ったことがなかったけれども、実際の仕事の中で使ってみたい。

koro13
2020/09/21
メーカー 営業 一般社員

定量的に判断することの大切さを学んだ。外れ値が新しい気づきとなり、視野を広げるきっかけになると思った。

tonetone
2020/09/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 経営者・役員

2つの値の関連を調べるために散布図が重要である事を改めて知りました。また、横軸に原因系、縦軸に結果系を記入する事やメモリ幅の留意点も踏まえたうえで今後活用していきたい。

tos0407
2020/09/20
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

あまり使ってないグラフなので用途に応じて使ってみたいです。

kahuka
2020/09/20
インフラ・公共・その他 その他 その他

ダイエットの方法(目盛りは日付でりんご/ランニング/サウナ・・など)を横軸、体重を縦軸にしてどの方法が一番結果がでやすいか・体に良いかを調べてみるのはよいかもしれない、

stoneriver1118
2020/09/19
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の空白部分を見ることにより情報を得ることができるという点が学べました。

tasquash
2020/09/17
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部の話が参考になった

m_0523
2020/09/16
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分にも面白い示唆から面白い発見があったり新しいアプローチを産み出せる可能性があることが分かった

bobyou
2020/09/16
商社・流通・小売・サービス その他 課長・主任・係長・マネージャ

サンプル数の多いデータを分析し傾向をつかむために非常に便利。

atsuhiro_0216
2020/09/15
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

2つの変数を扱い機会は多いので、日々の業務に役立てる。

sakusaku_
2020/09/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 一般社員

大量にデータがあればあるほど、散布図のデータには示唆がでるはずなので、明日作ってみる。

atijuf
2020/09/14
金融・不動産・建設 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

散布図に落として初めてわかることもあるので、有効活用していきたい。

tok_42315
2020/09/14
医薬・医療・バイオ・メディカル メディカル 関連職 一般社員

散布図を使用することである種の業務の結果に及ぼす要因が何なのか、どの程度影響を及ぼすのか視覚的に明らかになる。相関係数を求めることで定量化も可能である。はずれ値や空白の部分も重要な示唆が得られるケースがあるので着目していきたい。

i-takuya23
2020/09/13
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を普段使わないので勉強になりました。分かりやすかったです。機会があればエクセルで作成しようと思います。

rinten
2020/09/13
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

日頃、当たり前と感じている関係性についても、一つひとつ丁寧に見ていくことで、新しい気付きを得られるかもしれないと感じた。

hottton
2020/09/13
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

相関関係の前に散布図を学習すべきか。散布は割と使う人が多く、なじみがあるように思う。

m-hirose
2020/09/13
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

相手に何かを説明する時に自然とグラフ化していたと思うが、原因系が横軸で結果系が縦軸、という意識は特にしてこなかった。大抵そうしてきた気もするが、より意識して見せることで伝わりやすさが向上すると思う。

tesuya_k_k
2020/09/13
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

普段から使えていました。

saryu02
2020/09/13
商社・流通・小売・サービス 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

どういった業務の原因分析に使用するか考慮が必要だと思います。
自分管理できる業務内のパラメータに使用するよりも外的環境の要因の法則を見出したい時でなければ使用できないと感じます。

mi358
2020/09/12
広告・マスコミ・エンターテインメント その他 一般社員

空白部分にも注目。なにか示唆を得られる可能性がある。

hayai
2020/09/11
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白部からの示唆は、興味深いものでした。
当たり前から外れたところに、チャンスが眠っている可能性あり。

ni07020809
2020/09/11
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

2つの変数の関係性を視覚的見れるベーシックな手法だと改めて思いました。
外れ値、空白部分も重要なポイントだと理解できた。

ytakashi
2020/09/10
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

通常のものとは違う傾向にある外れ値や、空白からも読み取れることがあるということが新鮮でした。グラフや図を読み取る際は、色々な視点から推察することが重要だと感じました。

sgo
2020/09/10
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

今後の業務における傾向分析において可視化の技法として覚えておきたい。

poipoi_53
2020/09/09
IT・インターネット・ゲーム・通信 メーカー技術・研究・開発 一般社員

業務効率化をするためにも、結果に対してより相関関係がある要因を見つけることが重要です。

raphaela
2020/09/08
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

外れ値の分析から傾向を読み取るという点をやってみたい。

keisukearima
2020/09/07
メーカー 営業 一般社員

外れ値と空白から示唆を得られるという気づきを得ました。

k_msugiyama
2020/09/07
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

大変に参考になりました

hrk_511
2020/09/06
メーカー その他 一般社員

担当する設備の不具合発生状況を散布図で示すことも可能であると考えられる。縦軸に不具合の発生内容、横軸には発生当時の天候や、定期点検からどれくらいの日数が経過しているか等の数値を示すことで興味深い関係が読み取れるかもしれない。

tomo24
2020/09/06
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

シンプルな分析で腹落ちしやすい

aki_8745
2020/09/05
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

財務の結果に影響する変数を探すことに役立ちそうです。

osamuchan
2020/09/05
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

学生時代、数学で散布図を習ったことがあるが、ビジネスにも使えるには驚いた。今後どんどん活用していこうと思う。

sasarisa_55
2020/09/05
メーカー 営業 一般社員

何かしらの結果と原因の2つの関連性を比較するのに、データ分析に活用と傾向がみえてきて使えそう。

ikumisasaki
2020/09/05
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

グラフの空白部や外れ値に注目するのは想定外でした。

tsuvic55
2020/09/05
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や、空白部にもしっかり着目し取り組んでみたい。

moti555
2020/09/05
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

目盛幅が変わることで見える印象も変わってくるのは気を付けたいところです。

nakashima0124
2020/09/04
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 一般社員

プロモーションと売り上げの関係性を分析していきたい。プロモーションのボーナス量、プロモーションの期間など、何が影響を与えているか予測を立てて散布図を用いて分析し、与える影響の大きい要素が分かるようになりたい。

akio_0223
2020/09/04
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

どの数値で比べるかを判断するのが難しいと思った。
まずは数をこなして感覚を身に付けた方がいいのかな

nana-194
2020/09/03
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 一般社員

外れ値や空白部にも注目という,今までになかった発想に感動。

user-0839c0ca47
2020/09/03
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図を描いて、なんとなく相関がある、ないを調べることも重要だと思いますが、実際の現象をしっかりと見極めて、縦軸、横軸に何をすべきか、どういう関係になるか、といったことをしっかりと考えたうえで散布図を描いていくことが重要だと思います。

hectornemoto
2020/09/03
コンサルティング・専門サービス 経営・経営企画 経営者・役員

イメージが出来ました

yoshikatsu08
2020/09/03
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

業務で生かしたいと思いました。

yukihiroi
2020/09/03
メーカー 営業 一般社員

新しい思考で業務改善やデータ分析できると思います

terayasu01
2020/09/03
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

散布図は日常的に業務で使用している
原因分析に活用

indigo-apricot
2020/09/02
メーカー その他 一般社員

はずれ値、空白からその意味を読み取ることも大事

momoyupy
2020/08/30
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

営業職において売上に対する様々な要因を分析する際に役立つと思います。外れ値、空白部分から得られる知見についてはこれまでの発想になかった新たな気付きとなりました。

h-ichikawa
2020/08/30
金融・不動産・建設 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

散布図について、これまでは意識せずに用いていたが、原因を横軸、結果を縦軸にすることが必要だと理解することが出来た。

yoshida_h
2020/08/29
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

理解度が不足していると強く感じます。
復習が必要です。

j_mitsu
2020/08/29
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

これまで定性的に(勘に頼って)いた判断を散布図や回帰分析の考え方を使って定量化してみたい。特に回帰分析で触れられていたダミーデータの手法は役に立つと思う。

german
2020/08/29
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

意外と散布図は使ったことが無かったけど、使えそう。

eyoshimo
2020/08/27
メーカー 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白の分析から示唆を得る…目からウロコでした。

ku0811
2020/08/26
金融・不動産・建設 営業 一般社員

グロービス学び放題で学べば学ぶほど、仕事の能率が上がることを示したいです。

masaha
2020/08/26
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

具体的な活用方法について十分に考えてみる必要があると認識しました。

marinechan
2020/08/26
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

集計した複数の要素の関係性を見るのに有効なものであると理解しました

miyou
2020/08/26
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

外れ値にも注目することでヒントを得られるかとに留意する。

akira_okano
2020/08/25
メーカー メーカー技術・研究・開発 その他

原因系を横軸にするなどこれまであまり意識しておらず、基本的なことでも勉強になった。

kw6008
2020/08/25
IT・インターネット・ゲーム・通信 専門職 一般社員

空白のところにはあまり目を向けていなかったので、
意識してみます。

yujiisa
2020/08/25
商社・流通・小売・サービス 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

原因と結果の位置にルールは必要なのか。いずれにしても分かり易かったです。

matsu0330
2020/08/24
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

空白部分にも意味があることは参考になった。今まで考えたことがなかった。

shibuya_01
2020/08/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

発表では自分の伝えたいことを表すために軸の表示幅を変えて、2つの変数が相関しているのかしていないのか散布図を作成していたが、合わせて相関係数を載せることで聞き手に正確な情報を与えることもできると感じた。
私のデータの解釈が間違っていた場合には指摘され修正できることもある。

annzai
2020/08/22
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

全て理解できなかったので、再度学習しようと思います、、、

teihen
2020/08/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

空白部分からの示唆は気づいてませんでした。確かに、と思いました。

topie1622143
2020/08/21
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

相関図をもう一度確認する必要あり。

sakai-0218a
2020/08/21
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 部長・ディレクター

散布図の概念は理解。実際のビジネスシーンでどう応用するのか、応用すべき場面があるのか、着衣をもって考えたい。

shizhi
2020/08/20
メーカー その他 一般社員

外れ値、空白部にも着目するというのは今までできていなかった。
これからは空白部からどのような示唆が得られるか考えながら散布図を確認していきたい。

hide_1963
2020/08/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 一般社員

散布図を用いて分析したことはありますが、外れ値は考慮していませんでした。
重要な示唆が得られることに気付きました。

d-251
2020/08/20
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

縦軸(結果)と横軸(原因)の意味合いなど認識出来ていなかった。
今後に生かして活用したい。

tani44
2020/08/19
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

反応時間と転化率等日常業務でも良く使います。
外れ値や空白部分から示唆を得られるよう、作り方(主にX軸のとり方)を工夫しようと思いました。

truong
2020/08/19
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

面白かったですね。勉強できました

yohei21
2020/08/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を作成すること自体も重要であるが、他者に考察を述べる際には、散布図にどう解釈したのかを近似曲線などを用いて示すことも重要と感じた。

hosson17
2020/08/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

普段から実験データの整理に使用しているので、さらに深く学んでいきたいと感じた。

rosicky7
2020/08/18
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

自分の業務で仮説をしてみて、このグラフを活用してみたいで

boio824
2020/08/18
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

空白部分にも注目するというのは新たな視点でした。今までなんとなく見ていたグラフの意味がしっかり確認できました。

gosimakeizou
2020/08/18
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

普段から意識はしていることだと思いますが、表にするのとしないとでは、
格段の差が出るのがよくわかりました。

buddha
2020/08/18
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

空白部分に関する考え方、見逃しがちになります。

z043168
2020/08/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

グラフにすることで解決できない問題も解決に近づける良い手法と思います。

taiki9121
2020/08/17
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

データ分析において相関関係を直感的に表すのに非常に有効。

しかし、そのデータに因子関係があるかまでは分からないので注意

miho34
2020/08/17
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

外れ値や空白値に注目し、売り上げアップに繋げていきたい。

t-kouguchi
2020/08/16
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

原因系の変数をx軸(横軸)、結果系の変数をy軸(縦軸)に設定することに意識し、散布図を作成したいと思う。

iwa-mas
2020/08/16
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

原因を横軸にする理由、結果を縦軸にする理由がわからない

mission_e
2020/08/16
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 一般社員

散布図は相関分析や単回帰分析でも使われる手法なので、使い方の違いが気になりました。

penguinqueen
2020/08/15
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白にも意味があることというのは、なるほどと思いました。
散布図を業務でも活用してみようと思います。

voltexez
2020/08/15
金融・不動産・建設 営業 一般社員

視覚的に現状の業務における企業発掘においても使えそう。事業課題と企業特性でプロットするとか。

tm03
2020/08/15
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 一般社員

外れ値から重要なことが分かることは知っていたが、空白部分には着目することは意外だった。これからは、データの相関だけで終わらせず、空白部分にも考察を加え業務を行っていく。

junbeat
2020/08/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図に関して復習できた。分析する際にはExcelの機能を利用して作成する

altyakitori
2020/08/14
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

空白から「こういった事例は無い」という判断材料を得られることは恥ずかしながら目から鱗。どうしても相関にばかり目がいってしまう

hiro_34
2020/08/14
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 一般社員

原因分析を行う上で今までやってきたことがなかったので早速取り入れ実践したい。

miyuki5010
2020/08/13
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

業務で分布図を使ったことがありません。学んだ事を活かして今後実践してみます。

toshikamo
2020/08/13
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の目盛りの取り方、
きをつけます。

chagezo
2020/08/13
インフラ・公共・その他 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

散布図ではその散らばり方を見たり、明らかに異なる動向を示す場合はグルーピングをしてみる、外れ値や空白からも何かを読み取れることがある。グラフの軸の設定にも工夫と注意が必要であることを忘れないようにしたい。

yusuke0804
2020/08/12
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

1つの情報だけだと情報が正しいと思える事も、複数の情報を相関図に落とす事で、確かめたい情報が他と照らし合わせられる事はとても有効。

ただし、どの範囲までプロット結果が集合していれば「相関関係にある」と言えるか、その判断軸は難しいと感じる。

sakae-0106
2020/08/12
商社・流通・小売・サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

原因の傾向を分析する際に活用できると思慮

yuko_kamigaki
2020/08/12
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

医療費と健診値の相関について色々な数値から散布図を作成して傾向を見てみたい。

kussan
2020/08/12
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

考え方として非常に重要な分析手法と思いました。ただ、実際活用するとなると応用力が必要でExcelを活用することが重要であると感じました。

cizawa
2020/08/12
メーカー 経営・経営企画 部長・ディレクター

・起こっている事象の原因と結果 仮説を検証するために有効。
・定説が正しいか検証する為に有効。
・発生する機会、リスクの高さを分析・予測することに有効

willow007
2020/08/12
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白値を活用することで、ビジネスチャンスや改善につながるかもしれないという示唆は、留意しておくべき点であると思う。

ririring
2020/08/11
医薬・医療・バイオ・メディカル 販売・サービス・事務 一般社員

あまり分析を行ったことがありませんでしたが、目で見て何かがわかるのは面白いと思いました。

saitoh_0830
2020/08/10
メーカー 経営・経営企画 一般社員

X軸が原因(説明変数)、Y軸が結果(目的変数)という考え方を再確認できた。

yuki_0719
2020/08/10
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

年収とサプリメントの購入金額の関係を散布図で確認する。外れ値の実態について確認し、どこに強いニーズがあるかを調べる

jhonson
2020/08/09
商社・流通・小売・サービス 経理・財務 一般社員

経理業務において、タックスプランニングにかける人件費と節税効果の相関を調べるのは興味深く感じた。おそらく、ある一定値までは節税効果は得られるが、それを超えるとむしろ人件費のコストが純利を圧迫するだろう

mirai100
2020/08/09
商社・流通・小売・サービス メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

散布図をプロットする過程で今まで見えていなかった気づきがあり、より具体的な関連性を解く鍵になると学べた。

ryuji_001
2020/08/09
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

散布図の分析で外れ値と空白域からも重要事項が推測できることがわかり勉強になった。

gifftbag
2020/08/09
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

縦軸が結果、横軸が原因であることは知らなかった。

m_r_s
2020/08/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

順番に受講しているが、相関係数や回帰分析の後に、散布図がでてきて、受講してしまった。時間も短いし、正直なところ、内容も、特にコメントする事もない簡単で気楽な受講だった。

tarako46
2020/08/09
広告・マスコミ・エンターテインメント 経理・財務 部長・ディレクター

原因と結果など縦と横をどう使ったほうがいいか、というのは意識していなかったし、軸の目盛の設定によってグラフが変わることは意識してはいたが、これからもよく考えて使いたい

noyo1
2020/08/08
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白からも考察できるのは発見。ただ、原因要素と結果要素の選択が一番ポイント。

toshisan27
2020/08/08
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白の着目は参考になった。

shunsuke18
2020/08/08
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

実務上は外れ値の要因分析の方がよっぽど大切??

k_moto
2020/08/08
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

今まで活用していなかったので、早速活用します。

rey-0430
2020/08/07
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

基礎知識の確認に良いと思います。

hiro016800
2020/08/06
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

データ分析は大変重要でかつ今後の事業状況に左右される
見える化を実現し、根本原因を検索していきたい

teruta
2020/08/06
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分に新しい発見があることが勉強になった

corcorkun
2020/08/05
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

キーサクセスファクターを探る際に、いくつかの変数ごとに散布図を作成し、傾向があるかを確認することで、特定に近づく。

hiroki-16452
2020/08/05
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

外れ値、空白の意味に関する示唆は興味深かったです。
また、グラフの見た目の形に騙されないよう、Rを確認することも忘れない
ようにしたいと思います。

chara_chara
2020/08/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 その他

y軸が結果でx軸が原因というのが知れてよかった

kotaro_iwamoto
2020/08/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

データから要因分析をする際の有効な方法だと思った

kodaaaai
2020/08/04
メーカー マーケティング 一般社員

基礎的で分かりやすい。大事なのは外れ値や空白に疑問をもつこと!

aizawa-masami
2020/08/04
インフラ・公共・その他 営業 一般社員

外れ値や空白に意味があることが理解できた。

ptylx
2020/08/03
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

外れ値と空白の見方から、傾向がわかるということに発見があった

zeromission
2020/08/03
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

空白部分からも得られるものがあることを学んだ。

keitah
2020/08/03
金融・不動産・建設 営業 一般社員

散布図は縦軸が結果、横軸が原因で作成すると相関関係が視覚でわかりやすい、
一方で点のバラツキがある場合には相関関係がないのでは?視覚で判断もしやすいので提案資料に盛り込みやすいと感じた。

aoasagi
2020/08/01
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を活用して、意思決定をしていく仕事をする

japan
2020/07/31
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

同じデータや内容でも書き方によって変わるということが良く分かりました

masako0610
2020/07/30
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

今まで散布図を意識できていなかったがデータ分析に有効なツールだと気付きました。

masao-g
2020/07/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図くらいしってるよ、と思ったが、
外れ値や空白の活かし方など改めて勉強になった。

dokozonoyamada
2020/07/30
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

外れ値や空白の重要性は考えたことがなかった。基本的だが重要。

shie_1972
2020/07/28
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

縦軸 横軸を逆に書いてしまっていたので今後はきちんと書けるようにしたい

dych
2020/07/28
インフラ・公共・その他 IT・WEB・エンジニア 一般社員

発電所の管理に利用できそうです。

wam
2020/07/28
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 経営者・役員

活用することで勘に頼らない分析が可能
外れ値、空白を分析が重要

nao_s24
2020/07/28
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

営業売り上げの変化について振り返る際に活用したい

ktmr_0425
2020/07/27
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

はずれ値や空白から示唆を得る というのは、これまでに持っていなかった視点で新しい気づきだった。その視点でもデータを見てみよう。

imaki0
2020/07/27
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図は解析の第一歩になります

rekishi
2020/07/27
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

データ分析をする際に有効だと感じたが、どの変数を使用するのか、複数ある変数の際にどれを抜き出すのかがポイントであると思う。
実際に散布図を作成し、分析回数を重ねることが大事であると感じた。

nishi-nin
2020/07/27
メーカー 経営・経営企画 経営者・役員

相関分析を先に観てしまったので、順番的には逆だったが、理解度を深めるのは良かった。

441
2020/07/26
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

普段からよく分析に使用している。本コースにおいて相関係数の話より後に散布図の説明があるのがよくわからない。

tansansui
2020/07/26
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は今まで活用したことがないため、今後活用してみます。

yamamura0522
2020/07/26
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

良い結果が出ている場合とそうでない場合の原因分析をする際に活用したい。
どちらの場合においても現状は「原因は~だろう」という安易な推測で終わらせることが多い。
散布図を活用する事で、より信憑性が高まる。

sarah_ise
2020/07/25
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分についての考察も怠らないように心がけたい。

toku_13
2020/07/25
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

売上UP/DOWNの要因分析に用いる。

eris-0529
2020/07/25
金融・不動産・建設 その他 一般社員

データ分析だとグラフを使いがちですが、散布図からの分析は目新しさでの惹きつけ効果も期待できそうで是非使ってみたいと思いました。
もっと具体例の説明があると助かります。

lintarokato
2020/07/24
インフラ・公共・その他 その他 その他

X軸に原因となるものY軸に結果の値を入れることは意識していなかったため、非常に勉強になった。
また、空白の部分からも重要な示唆が得られることに注意して分析したい。

sato_4199
2020/07/24
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

空白から示唆を得る、という発想で見たことはなかった。今後、意識したい。

jun_iwashita_46
2020/07/24
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

外れ値や空白の部分の分析から、重要な示唆が得られることもある事は納得しました。
この観点を大事にしていきたいと思います。

riki_tsutsui
2020/07/21
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は価格と販売数量の分析など案件ごとの傾向や関連性を調べるのに使えると感じました。

ma2n
2020/07/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

分布の把握のみならず、外れ値や空白から読み取ることも大事なことだと思いました。

bassa
2020/07/20
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図作成において、目盛りの設定によって相手に与える印象が大きく変わるため、気を付けなければならないと感じた。

takahiro-1x4
2020/07/20
商社・流通・小売・サービス メーカー技術・研究・開発 一般社員

縦軸を結果、横軸を原因と置くとグラフが見やすいことに驚きました。

morinokumasan
2020/07/19
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値と空白にも注視して行きたい。

pon23
2020/07/19
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

どちらの軸に結果・原因を表すのかあまり考えたことがなかった

tsk1820
2020/07/19
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を用いるときは、外れ値や空白の部分においても分析を行うようにすることが大事であると学ぶことができました。

midori_g
2020/07/19
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

外れ値や空白部分も条件が異なれば、相関関係があるかもしれないことに注意したい。

makoto-1112
2020/07/19
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 一般社員

日常業務においてデータ分析を行っている。
例えば、社員の適性検査の値と業績の関係性を調査する上で活用できる。

ichiro33
2020/07/18
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

問題を読んでも、ぱっとは意味が出来なかった。文字に書かれたロジックは、正確であればあるほど、複雑になって、解りにくくなるのかもしれないと思った。
散布図は、イメージで理解が深まるので、人の力を有効に使うのに有効な手段だと思った。

ken-0328
2020/07/18
金融・不動産・建設 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

原因系を横軸、結果系を縦軸にすることが理解できた。密集度はメモリによっても印象が変わる為、注意が必要。

nishi_ken3
2020/07/17
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 その他

散布図は二つの事象の関連性を判断することが出来るので、調査する時に役に立つ手法と考える。

mon-mon-mon
2020/07/17
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図 使ってみたいです
実際かなり使ってますけどね

logos37
2020/07/16
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

外れ値、散布図上でプロットが全くない場所こそ重要な示唆が得られる可能性があるということは肝に銘じておく

miyamoto0091
2020/07/15
広告・マスコミ・エンターテインメント その他 一般社員

公園の入り込みと気温の散布図は非現実的だと感じた

dw_yusuke
2020/07/14
コンサルティング・専門サービス 専門職 一般社員

今までは何が横軸で何が縦軸化を意識していなかった
結果を縦軸と覚えて仕事のデータ分析に活かしていきたい

omokun
2020/07/14
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 経営者・役員

売上などの分析の方法として今後に生かそうと思います。

takao0313
2020/07/14
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 一般社員

集計結果を分析するシーン

xiao_2
2020/07/13
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

外れ値や空白領域に注目すると、重要なことに気付く可能性もあります。

isaokawahara
2020/07/13
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 部長・ディレクター

これは簡単だと共います。

ta_ke_1082397
2020/07/12
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

横軸に原因系、縦軸に結果系を軸としておくということが、今後自分が利用する際にも意識したいと思った。

lions1189
2020/07/12
メーカー 営業 一般社員

ある結果に対し、どの要因が影響を与えているのかを視覚的に確認する際に非常に有効なツールであると感じた。
空白や外れ値を見逃さず、散布図を有効活用していきたい。

sk-kdrni
2020/07/12
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

まず2つの原因と結果の関係性を推測する。その結果数値をグラフ化すればいいかと思われます。しかし、それだけではなく、いくつか相関を調べることが確実だと感じる。

masaru36
2020/07/12
医薬・医療・バイオ・メディカル IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

横軸が原因、縦軸が結果という認識が無かった。外れ値や空白部も意識するように心掛けたい。短時間の講座ではあったが、良く理解できた。

masao422063
2020/07/11
メーカー 営業 一般社員

外れ値や空白部分にも着目し、有効な手段導ける様に心掛けていきたい。

g_y_s_
2020/07/10
メーカー マーケティング 一般社員

散布図でグラフ化することで、関連性が見えることがあるということを理解した。

atsushi-jp
2020/07/09
医薬・医療・バイオ・メディカル メディカル 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

客観的に分析するには有効

kamoshika55
2020/07/08
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

業務効率を確認する時に時間ー成果評価をするときなど良い。成果の指標を定義することがかなり難易度が高い。適切な定義をしないと、解析自体が何のことかわからなくなりそう。

og_8888
2020/07/08
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

散布図の基礎的な内容が学べてよかった。
空白、外れ値の考え方について勉強になった。

asa0509
2020/07/08
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

散布図について、今まで間違って使っていたことに気付きました。特に散布図の作り方で、メモリ幅によって印象が違う点。

akikoko
2020/07/07
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

わかりやすかった、知識の再確認ができた。

jundy-t
2020/07/07
コンサルティング・専門サービス 専門職 一般社員

ある財務数値に対してどのような変数が影響を与えるかについて、示唆を得るために使えそう。

yoh-1
2020/07/06
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

生産品のデータ分析で、現在はヒストグラム中心だが散布図も用いることで見えるものがあるかもしれないと感じた。

itsukoba
2020/07/06
メーカー マーケティング 一般社員

漠然とかんじていたものや、感覚的にとらえていたものを可視化することで新しい気づきが得られる。

marks0613
2020/07/06
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

①散布図を作成後にグルーピングすること
②散布図の外れ値や空白部分に重要なポイントが隠されていること
この2つは日常の業務で重要だと思うことが多々あります。
データに一見傾向がないと思われる場合だもグループ分けすることで傾向が見えてきたり、過去のデータから考えてある程度の人・時間をかければある程度の品質を保つことができる指標が得られたりします。

shetake526
2020/07/06
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

散布図の「X軸:原因、Y軸:結果」プロットするときに逆だったかも…復習できました。これからは、「外れ値」と「空白」に注意してみます。

tkyg
2020/07/05
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

どのkpiが最も成果につながっているか明確に規定出来る

user-223d73240d
2020/07/05
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

相関関係と合わせて、売上についての関係性などを調査するのに使えそう。

sho1910
2020/07/05
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を今まで使用したことはないが、一度やってみるのも面白いかもしれない。

solidus_flower
2020/07/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 その他

株式トレードの際に経済指標と株価変動等の相関関係を調べることができそう

torino-karaage
2020/07/05
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

グラフでまとめるが、グラフが多い場合など軸のスケールを一致させていないミスがたまにある。
また、外れ値の値の確からしさを確認しておく必要がある。誤入力の場合もあるからだ。

空白部分から得られる示唆については参考になった。

shosuke091
2020/07/04
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図の空白からも読み取れる示唆があることを学んだ

toko42
2020/07/04
金融・不動産・建設 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を使った傾向分析の際、これまで外れ値や空白をあまり意識したことがなかったため大きな気づきとなった

robin1204
2020/07/04
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

ふたつの変数から相関を求めるだけでなく、外れ値、空白から得られる知見も実際のビジネスでは大切と理解しました。

noritoshi1968
2020/07/03
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

散布図はシンプルで、わかりやすいグラフです。

sk35
2020/07/03
メーカー マーケティング 一般社員

分析の際に数値のみでなく、グラフを確認する事で他に分析する要素が無い事を考える事は必要だと感じた。

jhoshi
2020/07/03
メーカー 営業 一般社員

結果値Yと原因値Xの変数の設定を学んだ

naka_09
2020/07/03
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

チーム内で議論するときも、頭に入っているデータを思い浮かべながら議論するのではなく、いくつか相関図を作って具体的に傾向や特徴を確認しながら、議論を進めるようにしていきたい。

th0588
2020/07/03
メーカー その他 一般社員

有用な手法を学べました。

bibi0504
2020/07/03
広告・マスコミ・エンターテインメント 経理・財務 一般社員

日常で扱っている数字を使って多角度から見て見ようと思います。

kashiko0525
2020/07/02
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

散布図として、実際にグラフに起こすことで、2つの事柄の関係性が視覚的にも分かりやすくなり、問題の解決にも繋げやすい。
グラフの作成方法によっては、受ける印象が大きく異なるので、見た目に騙されないようにしていきたい。

kikuna
2020/07/02
金融・不動産・建設 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

業務で活用するイメージがまだ沸きません。もう少し学びを深めたいと思います。

user-1a8e6829d4
2020/07/02
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

初心者にはわかりやすかったです。

longlong
2020/07/02
コンサルティング・専門サービス マーケティング 一般社員

売上と気温の関係、1日の施術回数とリピート率の関係。
国別来客者数と月別の関係、国別来客者数と時間別の関係。
患者数と性別の関係、患者数と年代の関係。

kazuhironomiya
2020/07/02
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

散布図から、相関傾向、外れ値、空白のエリアの意味、原因系と結果系の変化点等からその原因や理由を考えることが必要である。

nayuko
2020/07/01
金融・不動産・建設 専門職 一般社員

縦軸に体重、横軸に運動量をとり、ダイエット記録に用いていきたい。

551
2020/07/01
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

相関を視覚的につかむ。

minako-m
2020/07/01
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

売上額と値引き額の関係性

nogupy
2020/07/01
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

これまで数値を用いて定量分析を行う機会が少なかったが、ますは一度試してみたいと思います。

konno443
2020/06/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の基礎がわかりました。

takeruken0211
2020/06/30
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

意思決定の際に、今までの情報を編集し、判断基準を可視化する手法として使いたいと思った。加えて原因への考察を入れ解決策を考える手助けになる。

mayu_0045
2020/06/30
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

外れ値を確認する事で、新しいビジネス展開が期待出来ると感じた。

keix
2020/06/29
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白にも意味があると初めて知った!

shota_88
2020/06/29
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

散布図と相関図の違いがいまいちわからない

jun-0612
2020/06/28
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 部長・ディレクター

勘や思い込みで判断しがちな事項も、適切な答えが導きやすくなる

takashi0309
2020/06/28
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 部長・ディレクター

営業において、訪問件数と実績値の関係性等日々の業績分析での活用方法は大いにあると感じた。

kazuma_0112
2020/06/28
金融・不動産・建設 コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

二つの変数の相関や外れ値、空白地からを考慮することで様々な示唆が得られそうですね

sasagawa0033
2020/06/28
インフラ・公共・その他 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

折れ線グラフを使う傾向があったが、散布図の有効性に気がつくことができた。外れ値は分析することがあったが、空白値までの分析は行っていなかったので、散布図の活用時に空白値にも着目したい。単位の違いでグラフ自体の見え方が異なることに対しては、報告書の目的によって使い分けることでよい評価へのスパイスとなりそうである。

hshishi
2020/06/27
金融・不動産・建設 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値にも注目することで全体像の分析が深まりそうだと思った。

r_66
2020/06/26
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

日頃の業務に、使いこなしたいと思いました。

ikuro_1201
2020/06/26
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白部分の見方を知ることが出来ました。

daisuke_i
2020/06/25
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

日常的に散布図や相関係数などを利用しています。外れ値などは特に面白く、自分では思い寄らなかった示唆を得ることもあるので、迷惑なときもありますが重要です。

ega
2020/06/25
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の基本的なことが整理できた。

ken19
2020/06/24
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

相関関係とセットで実践してみたいです。

yuki-b
2020/06/24
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

外れ値に目がいきやすいのはもちろんのこと、空白部分からもデータを読み解けるという点は肝に命じておきたい。

rena_
2020/06/24
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 課長・主任・係長・マネージャ

横軸は原因、縦軸は結果という観点で見ていなかった。確かにそうなっているし、無意識にそう設定していた。新しい発見。

tanaka1254
2020/06/24
メーカー 営業 一般社員

相関関係の動画を見てみます。

oy_ko
2020/06/24
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

基礎編なので、もっと深く学びたいと思いました。

itarazu
2020/06/23
商社・流通・小売・サービス 専門職 一般社員

空白地帯から示唆を得るという視点は抜けていました。

mh2020
2020/06/22
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

分かりやすかったので活用します。

hiro_4pou
2020/06/22
インフラ・公共・その他 経理・財務 一般社員

散布図は相関分析とも親和性の高いグラフである。相関分析と異なるのは、数字で表されるよりも、視覚的に二つの変数の関係性が掴みやすい点にある。

wahwah
2020/06/21
インフラ・公共・その他 建設・土木 関連職 一般社員

統計では「外れ値」ははじかれることが多いと思いますが、散布図分析ではそれが重要なヒントになるという考え方を始めて知りました

ko4225511
2020/06/20
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

グラフで見える化するとよくわかると感じた。

t-narita
2020/06/19
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

売上UPへ効果的な施策を判断するのに役立つと感じる。

shige373
2020/06/18
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白地の考え方を忘れない様にしたい

ken487391
2020/06/18
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

概念としては良く理解できた。

c43-amg
2020/06/18
商社・流通・小売・サービス 営業 経営者・役員

日々活用しているグラフであるが、「相関」について明確な数値で示す習慣が必要であると感じている(社内ではイメージで相関がある・ないを論ずることが多いが、相関性を係数で分析する必要がある)

snufkin14
2020/06/18
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

データの視える化に役立ててみたい。

mi-35
2020/06/16
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

顧客のニーズに対して
サービス設計を行う場合に、何が相関関係となり
売上増につながるかを考えて、サービス設計を分析するツールとして役立つと
思いました。

yukiko01
2020/06/16
医薬・医療・バイオ・メディカル メディカル 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の見方がよくわかりました。

nochihi
2020/06/15
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 部長・ディレクター

エクセルをほどんど使いこなしていない。

lado
2020/06/15
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

よく理解できました。

shou_0202
2020/06/14
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

 グラフに落としてみて、目で見ることが重要であることが改めてきずくことが出来ました。

suguro
2020/06/14
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白から考えることがこれからは大切だと感じる。

popocky9
2020/06/14
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

エクセルでの書き方を学びたい。

yuuichi-123
2020/06/14
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

費用対効果、投下時間対利益等使える方法は沢山あると感じた。

takashi0728
2020/06/11
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

日常で活用できます。

akr_1114
2020/06/11
メーカー マーケティング 一般社員

散らばりの傾向だけでなく、外れ値や空白部分にこそ新しい発見が隠されていると考えて活用できると思った。

kenichi-endo
2020/06/11
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白からの示唆は考えると面白い。

hiromi0kaede
2020/06/10
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

非常に短時間でマスターできるように構成されているコンテンツ。他人に分かりやすく伝えるコツを示している教材であった。散布図自体はよくわかっているつもりだが、説明の仕方が勉強になった。

tacyou
2020/06/10
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

とりあえず実践で使ってみて慣れたいです。

shinya555
2020/06/10
メーカー 営業 一般社員

研究所では配合比と諸物性の関係性やデータの見方・とらえ方の基礎 気づきに
営業では感覚的な数値を定量化し、納得感のあるデータ収集につながる。

boarders
2020/06/10
医薬・医療・バイオ・メディカル メディカル 関連職 部長・ディレクター

私の部署は、営業やマーケティングなどではなく、興味の対象を数値で評価できない、または興味ある対象の個別のデータの収集が難しいということもあり、実際に活用するビジネスシーンを想像するのが難しかった。しかし、ないと決めつけるわけではなく、柔軟に活用できるシーンを探していきたいと考えた。

cheddar
2020/06/09
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

残業時間と健康状態、又は、仕事の能率の度合いを散布図を使用してみるのも
良いかと思います。

chicochance5678
2020/06/09
商社・流通・小売・サービス その他 その他

母集団から外れたところにも意味があることを確認でき、これから活用できればと思う。

user-851c8da7d4
2020/06/09
金融・不動産・建設 経営・経営企画 経営者・役員

散布図をシステム化出来るか考えてみます。

sho1971
2020/06/08
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

縦軸と横軸に何を置くかがポイントだと思う。

m_k_1101
2020/06/08
メーカー 専門職 部長・ディレクター

当たり前に使っていたグラフだが、空白の部分から意味が読み取れるとは!

taro-itani
2020/06/07
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

要素複数の場合の相互関係をみるには、有用

nishi0024
2020/06/07
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 経営者・役員

散布図の外れ値や空白から推論を展開することができる。客観的に状況分析するために散布図を積極的に活用したい。

v0_0v
2020/06/06
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

縦軸と横軸に何を置くかが重要。そのチョイスは個人のセンスかな。

apple_na
2020/06/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図の見方、読み取り方を再確認した。業務に生かしていきたい。

akira_oniisan
2020/06/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア その他

散布図を使うことで、
実施したキャンペーンと広告効果の相関関係を分析し、
次のアクションをどうすべきか考える指標になる。

外れ値や空白からも学びがある。

今後の計画を立てる前に、この散布図でまずは統計からのインプットをしたい。

その後に裏付けのある計画を打ち出したい。

だがそもそもは、
この散布図を作るためにある程度の試し打ちは必要である。

yu_1225
2020/06/05
メーカー その他 一般社員

傾向から外れた値にも何かしら気づいていない重要な示唆があることを理解した。

kasutera1
2020/06/05
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

基本的ではあったが参考になった

kawasaki3
2020/06/05
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

重要要因かどうかの検証に使えそうです。

naomitu
2020/06/05
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

これから相関関係ありそうだなとピントきたら散布図描く癖をつけたいです。

nobuhiko_0714
2020/06/04
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

これは分かり易かった

___n
2020/06/04
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

散布図を使えるようにしたい

minao
2020/06/04
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

データ分析から新たなアイデアを得るのに使いやすい方式だと思う。
原因を一つに絞ってしまうのではなく、複数の散布図を比較するなど一つの散布図には頼りすぎない工夫をするとより幅広い分析につながるのではないだろうか。

hiro_tana
2020/06/03
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

わかりやすかった。

sankyu
2020/06/03
メーカー その他 一般社員

グラフを理解するのに役立つと感じた。今後二つの相関関係を調べるためには、原因(横軸)、結果(縦軸)で設定し行っていきたい。

yasumasa55
2020/06/03
インフラ・公共・その他 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値を無視する傾向が今まであったが、それに着目して原因分析をする事は有意義だと思う。また、空白部からある条件の場合はある結果は発生しないとの示唆を得られることも、今後考慮していきたい。

white46
2020/06/02
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

身近なデータから、当て嵌めて先ずは試してみようと思う。何か見えてくるかもしれない

rmj
2020/06/02
広告・マスコミ・エンターテインメント クリエイティブ その他

グラフを活用するメリットがいまいちわかっていなかったが理解できた

mitsu2020
2020/06/02
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 一般社員

データ表作成で終わってしまうことも多いので、散布図を作成してみるとこれまでと異なる示唆が得られると思いました

oneone
2020/06/01
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

仕事で通常使っている手法ですが、これからも沢山活用していきたいです。

hnaka
2020/06/01
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

Y軸を結果系、X軸を原因系であることを、明確に意識していなかったことに気づいた。また、「空白地からも重要な示唆が得られる。」という点も学べた。
データ分析に活用したい。

pagkyo
2020/05/31
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 一般社員

事象に対する相関を知るのは、説得力を生みますので、説明するためのアウトプットするときに有効な手段と考えました。

nt00301
2020/05/31
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

今まで散布図を見ている中で、外れ値は意識していたが、空白部は意識してこなかったので、新しい発見だった。

bzl14335
2020/05/31
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

年齢と投資商品の購入額の関係の分析に活用できる。

tubasa-sim
2020/05/30
メーカー 営業 一般社員

AとBの相関関係を見るときに、直感で判断することが多くなってしまっているが、定量的に判断することで顧客に対しても、自分自身に対しても、直感が正しかったか間違っていたかを判断することができる。そのため自信を持って相手に伝えたり、説得力を持った提案をすることができると思う。

yusuke_0913
2020/05/29
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

勘に頼ることなく、散布図を使用して因果関係を理解したい

akm88
2020/05/28
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 一般社員

相関関数とセットで活用したいです。

nko
2020/05/28
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

分析結果だけではなく、外れ値や空白部にも重要な示唆があることがわかった。結果だけではなくそういった部分にも注目し、分析したいと思う。

daynaasami
2020/05/28
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

因果関係があるのか、ないのか。どこまで資源を投入すれば最大限の効果が得られるのか。分析するのによい方法。外れ値や空白からの示唆を分析することを忘れずに。

55_tomoko
2020/05/27
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 その他

外れ値、空白、散布図の見方がより深まったので、問題点や別の視点で見ていけるよう活用できそうです。

masa-sfl
2020/05/27
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は、回帰よりも理解しやすかった

juncoach
2020/05/27
コンサルティング・専門サービス 専門職 その他

物事の因果関係はもちろん例外から得られることがあるというのは意外でした。

minazuki
2020/05/26
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ネット、データ取得の自動化で大量のデータを簡単に手に入れるようになった現在、いかに手軽に散布図まで持っていけるかが重要、また散布図を作らなくてもざっとデータを俯瞰してデータ分析の方針を決める能力が重要

yyuuttaa
2020/05/25
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 一般社員

相関図を業務や日常で活用できると思う。
例えば、日常生活では就寝時間を原因とし、起床時間を結果として相関図を作る。
この相関図から就寝時間を何時より前にすれば、何時ごろに起床できるかを読み取ることができる。

andom
2020/05/25
コンサルティング・専門サービス 販売・サービス・事務 一般社員

業務でも何度も作成を試みているのが散布図だが、実際の数値を入れて「わかりやすい傾向」は現れづらく、難しい。わかりやすい結果が出るものは、反対に散布図を使わなくても相関性が見えるように思う。
ただ、横軸を原因系、縦軸を結果系で選択すべし、ということは知らなったので、次回の作成時には意識してやってみたい。従来とは違う結果につながるかもしれない。

1ryu1-0520-29
2020/05/25
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白エリアへの注目から新たな発見ができる可能性について勉強になりました。

kakoppa
2020/05/25
メーカー 営業 一般社員

外れ値についてちゃんと考えてみます。

kanosan2192
2020/05/25
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

データ分析を行うのに有効だと思う。相関分析をする際のツール。

knsk
2020/05/24
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 一般社員

業務に散布図を活用するには、属性ごとにいくつかの散布図を作るような方法が向いていると思いました(年収と利用額の散布図を、年代ごとに作って比較するなど)。

askx
2020/05/24
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

どうしても点が密集しているゾーンに目が行きがちだが、外れ値や空白部分から読み取り、施策につなげていくことの大切さを学習できた。

vivabone
2020/05/24
メーカー その他 一般社員

現在進めているPJのデータ分析を進めるのに有用なスキルと思いました。

boutarou
2020/05/24
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 一般社員

ある条件(空白)であれば、○○であるなどの、
正確性の高い要素も見つけることができる。
ビジネスチャンスは外れ値に期待だな。

a46
2020/05/24
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 一般社員

非常に簡潔で判りやすい講義でした。
ただ実際の業務においては2つの変数以外の影響が複雑に絡み合うことが多いと思います。
その際、特異点や空白に結果が現れることも多いかと思うので、併せて想像力、発想力を鍛えることも重要だろうと感じました。

rise
2020/05/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 経営・経営企画 経営者・役員

シンプルでわかりやすい分析手法ですね。

tomo0324
2020/05/23
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 一般社員

使ったことはないが、わかりやすかった。

nishiyan56
2020/05/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

傾向分析の調べる手法としていいと思う。
原因と結果の関連性を調べるため、色々な値を調べることにより、新たな気づきを得られる可能性がある。

hiim1425
2020/05/23
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

例題が分かりやすく、留意点もよく理解できました。

teiken123
2020/05/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の読み方のところで、グルーピング、特異点、空白にも着目し
改善のヒントを得る。

また、散布図を作成する場合は、「軸のメモリ幅」にも気を付ける。
見た目の印象が大きく変わるため。

takuchizu
2020/05/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

もう少し詳しい内容(使いこなし方)を学びたい。
次の動画(?)で学ぼうと思う。

hiro-1997
2020/05/22
インフラ・公共・その他 その他 その他

値がないところからも予想できるという新しい知見を得られた。

shoki
2020/05/22
IT・インターネット・ゲーム・通信 クリエイティブ その他

・横軸に原因系、縦軸に結果
Youtubeの動画制作時間と視聴回数で考えてみるといいかも。

user-067097f4e7
2020/05/21
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や、空白部分に注目することは、参考になります。

f-koji
2020/05/21
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

データさえあれば出力は簡単なので、いつでも出せるようにしておくことで、分析の手がかりを掴むことができる。

marukome
2020/05/21
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

データを見るときは、まず統計分析ソフトで散布図行列を作成し、各変数間の相関を確認している。散布図の見方については、自部門内でかなり定着してきたと思う。次に回帰モデル作成や分類を行うが、これを担当者に指導するのが難しくて苦労している。

ttaakkee
2020/05/20
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

データ分析において大変基礎的かつ汎用的な手法であるため、日々の業務の中でも活用していきたい。

user-2f91c6c33c
2020/05/20
  

自分自身がとても苦手の分野でした。
苦手を克服出来るようになりたいです。

fujinosangogo
2020/05/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 経営者・役員

色々な分析手法の一つとして知っておくとよいと思った。

hawk_eye
2020/05/20
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析と続けて学びました。とても判りやすかったです。

mattsu_riv
2020/05/20
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の空白部分の示唆については、あらたな見方を得た。

naokiminami
2020/05/19
インフラ・公共・その他 営業 一般社員

活動数と獲得件数など、相関があるか調べてみてもいいと思いました。

massapy
2020/05/19
金融・不動産・建設 経営・経営企画 経営者・役員

散布図を用いて回帰分析につなげる事が出来る、またここから将来予測へ転換できる事を学びました。外れ値は目立つので発見しやすいですが、空白地帯の活用は新たな発見であり、ここにも注目し、散布図の分析をしていきたいと思います。

takimu1114
2020/05/19
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

実験結果のデータの解析に役立てることができると思う

chodebu
2020/05/19
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

持っているデータで散布図を作成してみようと思う。

aiueog
2020/05/19
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

端的でわかりやすかった。空白部分は目からうろこ

yu_tai
2020/05/18
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

外れ値や空白部分にも意味がある事にあまり関心がなかったが、検討してみる価値がよくわかった。

maichi
2020/05/18
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

複雑に表記している印象です。中身はシンプルだと思いますが。

mitsunet
2020/05/18
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

職種が営業なので売上・施策の相関関係は重要な要素です。
顧客ごとの分析に活用したいと思いました。

kuni0631
2020/05/18
インフラ・公共・その他 専門職 部長・ディレクター

グラフの目盛で見せ方が変わる。ミスリードしないように。

tetsuo55
2020/05/18
広告・マスコミ・エンターテインメント 経営・経営企画 経営者・役員

これは理解。
どちらかとゆうとデータ処理をいかに効率よくするかの方がポイント。

gochipo
2020/05/17
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

業務で活用するには、どんな結果を得たいのか考え、何を変数とするかがポイントだと思います。

keita1020
2020/05/17
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値、空白部に重要な示唆がある事を意識して活動します。
この講義は相関分析の前にあるべきだと思います。

hinaboo
2020/05/17
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

売り上げ動向の要因系の確認に役立ちそう

ta_d
2020/05/17
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

外れ値や空白から示唆を得られるよう注意したい。グラフは作成する人によって作り方が変わり与える印象が異なってくるので注意。

satoshi-1
2020/05/17
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

外れ値、空白部分の重要することが大事なんですね。
今まで、無視していたかもしれません。

yoshi1020
2020/05/17
インフラ・公共・その他 営業 課長・主任・係長・マネージャ

『はずれ値』『空白部』を分析する事で、何かを発見出来そうです。

hirokim0419
2020/05/17
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

(前提)
実務のKPIとして商品売り上げ額がある。
日別と売上・曜日と売上といったスタンダードな相関はチェックはしている。

(活用)
ロジックツリーでその他切り口を検討し、他の切れの良い相関を新たに見つける。
既存の切り口においても、外れ値や空白を意識した深堀りも行う。

(成果)
新たな売上向上施策の足掛かりの発見。

haya5yuki
2020/05/17
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

外れ値や空白部を意識し、業務に取り組みたい。

kuma_226
2020/05/15
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

業務で使用するには、変化値(成果)が強調されて報告される現状から、リソースをモニタリングしておくことで効率を定量化できないと考えます。
外れ値を見出して深堀していくことは非常に重要かと思います。

kyokopapa
2020/05/15
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

空白部にあまり注目していなかった。

masamaro
2020/05/15
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は作る事は無いのですが、見る時にメモリの幅を変えるだけで同じ数字でも見え方が大きく異なる点には留意が必要だと感じました。また、傾向だけで無く、外れ値や、空白からも表を読み解ける点にも留意してみます。

buchiken
2020/05/15
メーカー 営業 一般社員

分かりやすい内容だった。Excelを使いこなしたい。

taiki_324
2020/05/15
メーカー その他 一般社員

 特に思いつかない

退会したユーザーです
2020/05/14
  

①確認テストが、文字を読み取り回答するタイプだったので、散布図というビジュアルを正確にわかったか心配だったが全問正解で正直ホッとした。

②よく見るグラフだけど作成することがなかったのでExcelで実際にグラフを作りながら学習しました。数値から読み取るはずのグラフが、このように視覚的に範囲とか、飛びぬけてとか、そういう解釈で仕事をする感覚も選択できるのがうれしかった。仕事で早速使う場面がほしい。

shige1992
2020/05/14
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 部長・ディレクター

散布図を描き、可視化することで外れ値と空白の大きさに注目し、その原因究明と効果の表れを認知することができることがよく理解できた。

habe_501
2020/05/14
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

意外な所で活用できるなど、事例を作っていきたい。

ta-yamada
2020/05/13
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

施策の効果測定等、実際の仕事で活用したい。

ryosuke_m
2020/05/13
メーカー その他 一般社員

糖質の摂取量、体脂肪率

koronchan
2020/05/12
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

数値が、見える化できるのを、学べた

shuhei_o
2020/05/12
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

営業施策を考える時に利用できる。

taku358
2020/05/12
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 一般社員

特異点や空白部分の原因追求に、分析を深める手がかりがありますね!

kan-chan
2020/05/12
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

空白の部分から読み取れることがあるという発想は今までなかった。勉強になりました。

shohei4932
2020/05/12
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

メーカーだが、購買ターゲット層(年齢)とその製品との因果関係が一目でわかるところがこの散布図だと思う。深堀するための入り口手段だと考える。

toshiaki4025
2020/05/12
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

大変分かりやすく、仕事のすぐ生かせそう。

tiwasakiaaa
2020/05/11
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図上での外れ値や空白の領域から重要な示唆が得られることは特に重要だと感じた。

izumi_raira
2020/05/11
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

関係していると思い込んでいたものが関係していなかったりということがわかるようになる。
空白にも注意することで、例えば確実に効果を出すためには何にどれくらい使えば良いかということがわかようになる。

taro-goro
2020/05/11
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 その他

散布図を作成することで、有益な情報を得られることが分かりました。特に外れ値や空白部分の意味を理解することは為になりました。

morimori710
2020/05/11
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

結果系縦軸、横軸原因系、外れ値、空間について知ることができてよかった。

s200068
2020/05/11
メーカー 専門職 一般社員

身近な例で試してみようと思いました。

yoshi-yoshi-06
2020/05/11
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

イメージしやすくよくわかりました。

nozomi_0315
2020/05/11
メーカー 営業 一般社員

散布図を利用する際には何を原因と結果に設定するかが大切であると感じた。他の人と違う切り口を見つけるためにも外れ値を注目したいと感じた。

b-201
2020/05/11
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

空白エリアの重要性についても説かれていたのが良かったです。

berukue
2020/05/11
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

グラフ以外のデータ集計を提示する方法として活用してみたい。

cozyhayakawa
2020/05/10
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

結果系縦軸、横軸原因系は改めて理解。

kakiroi
2020/05/10
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

コロナ後の時代は、今までの相関性が大きく変化していくのは間違いない。
以前に成功していたビジネスマンも、もう一度考え直す必要がありそう。

junjun1234
2020/05/10
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

感覚的にわかっていることでもデータにすれば説得力ましますよね。

yoko_k
2020/05/10
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

自分にとって散布図は実験データの整理をするときにとても馴染みがあるけれど、今回の学習の中で、外れ値や空白から示唆を得るというのが興味深かった。

yuu0704
2020/05/09
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

相関関係について使ったことがないので機会があれば使ってみる。

comedo_0930
2020/05/08
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 一般社員

とても分かりやすかった。相関分析の動画にも立ち返ってみようと思った。

newdsp
2020/05/08
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

施策の結果を分析するのに有効

otobe711
2020/05/08
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を(説明変数を横軸、目的変数を縦軸にとって複数のデータをプロットする)複数の説明変数別に作成することで、相関関係のある変数を見つけることができることを学んだ。また、同じ変数の分布図でも、複数の傾向がある可能性があり、グルーピングをすることで見えてくること、外値や空白部分からも大事な示唆を得られる可能性があることも理解した。今後は、具体的事例で分布図を作って、相関関係を確認したい。

maty544791
2020/05/07
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を活用することで、感覚的な分析に陥らず、視覚的にデータを読み取ることと、論理的な分析を行うことが出来ると学んだ。

tk1982
2020/05/07
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

これまで結果と原因の数値は漫然と見ただけで、散布図まで作成して分析まではしていなかったが、グラフで見ると結果と原因の相関関係が分かり、更に相関関係から外れた値や空白部が有れば、何故そうなるのかを具体的に分析も出来て、非常に役立つ為、今後の業務に活かしていきたい。

yoh3
2020/05/07
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

情報などコンピュターを用いた授業を行う際、ただエクセルやスプレッドシートを使いましょう。といった授業ではなく実社会に役立つ、社会人になってあったほうが良い知識や考え方も同時に学ぶことができると感じた。

次回情報の授業をする際、さっそく取り入れていく

caffelatte_0214
2020/05/07
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

今後の分析に役立てます。

macha0327
2020/05/06
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

飲食店です

食べ放題の出数と原価、出数と売上の相関を見てみよう

koki_0812
2020/05/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

データ分析の基礎ツールであるので、留意点を踏まえて使いこなせるようになりたい。

akira0404
2020/05/06
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

テータを集計する時の重要なポイントだと思うが、難しいと思う

rin77
2020/05/06
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

外れ値という概念は一見、見逃しそうだし、見逃していたが重要な要素が含まれている可能性があり、そこを深堀するというのは勉強になった。

ikarin
2020/05/06
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

なかなかためなつ た。

jabe
2020/05/06
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

示唆を与えることは価値があるので顧客向けの提案で何か使えそうだ。
ただし、ネタとなるデータについて考える必要がある。

ohhara_chiba
2020/05/06
インフラ・公共・その他 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

普段感覚値に頼りがちになっていましたが、改めて復習する機会となりました。

hanchoo
2020/05/06
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

感覚的にわかっているつもりになっているものを、あらためて散布図を使い検証してみる。新たな築きがあるかも。

getting-better
2020/05/06
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

相関係数と合わせて理解を深めていきたい。

t_uni
2020/05/05
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

分かりやすかった、活用してみようと思う。

naka7494
2020/05/05
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を有効に使うことで得られる情報は大きいと感じた。

ruimasiko
2020/05/05
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

報告書作成等に活かしたい。傾向の見える化に利用したい。

taku0422
2020/05/05
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

日々の業務では、結果に対して相関関係が強いものを継続して高めていく事と、相関関係が強そうなものを発見する事、外れ値の原因分析に利用したい。

shoki_0219
2020/05/05
インフラ・公共・その他 その他 その他

データ分析に活用できる
研究などで2つの関係性を見るのに有効だと思う

taka-1230
2020/05/05
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

これは解りやすい内容でした。業務に使えそうです。

asako_y
2020/05/05
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 一般社員

新型コロナについての統計が日々発表されるなか、分散図で様々な因子で分析したら面白そうだと思います。

ilovetosucity2
2020/05/05
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

事業や製品ごとに全体を掴む手法として有用。
外れ値や分布から示唆されることは多いが、空白の部分についてもコメントを考えるべきであることが理解できた。

t-wata
2020/05/05
メーカー その他 一般社員

原因の抽出とその結果との相関、特異点の分析、これらの基礎を実務に反映させることを習慣付けることが大切だと感じました。

keiju884
2020/05/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 一般社員

今回の内容はスッと入ってきました。

kazue_mikan
2020/05/04
コンサルティング・専門サービス 経営・経営企画 経営者・役員

散布図の概要が理解できた。実践でも利用してみたい、外れ値など見つけたらワクワクすると思いました。

kuro_cya
2020/05/04
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

施策を実施したあとの振り返り資料を作成する際、導き出したデータから、仮説を立てたり、結果を導き出す際のパーツとして使用できそうです。
わかりやすかったです。

seiyu_n
2020/05/04
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

営業の提案の時間と成約件数との結果を分析するときに役立つ

take1
2020/05/04
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

横軸(原因)のとり方が重要、また空白や外れ値からも分析が可能である

takashi_0117
2020/05/04
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ごくごく当たり前のことを言っているが、軸のメモリの取り方で
グラフの印象が変わることは、商談書を作成するときにも参考になることである。

khmy1
2020/05/04
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

業務の中でのさまざまな場面で活用していきたい。

hi_ro_
2020/05/03
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

散布図は今まで見たことは多かったが、きちんと見方を学ぶことがなかったので、グルーピングすることや外れ値・空白の場所が意味することにも意味があることを知れたのがよかった。散布図から原因や状況把握ができるのがわかりこれから散布図を見るときに気を付けていきたい。

chiiika614
2020/05/03
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

まず、データを集める際に、恣意が働かないようにしたい。

tani_2020
2020/05/03
広告・マスコミ・エンターテインメント その他 一般社員

思いの他、グラフの目盛の取り方によって受ける印象が大きく変わるということに気づかされました。

marunoaddress
2020/05/02
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

行った施策に対しての効果検証で使えそう

ryosexy2
2020/05/02
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

ただ散布図の傾向を調べるだけでなく、外れ値や図中の空白部分においても、重要な気づきが隠されている可能性があることを学べた事が良かった。

htctc
2020/05/02
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

基本的なことを再確認できました

kataokacon
2020/05/02
コンサルティング・専門サービス 経営・経営企画 経営者・役員

大変勉強になりました

emerald
2020/05/02
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

このところ複雑なグラフばかり見る機会が多く、改めて見直す良い機会になりました。わざわざ複雑に考えなくても良い場合など臨機応変に使いたいと思います。

koga_12
2020/05/02
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 一般社員

外れ値や空白値に着目していきたい

susosu
2020/05/02
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

セールスでは活動量と結果。
活動量のみならず様々な要因を当てはめて効率の良い結果の出し方の検討が出来そう。
活動量、メール量、イベント量、販促費量など

退会したユーザーです
2020/05/01
  

散布図は原因と結果をプロットすることで相関関係を知ることができるので一つの法則性が理解できるのと同時に例外の部分に着目することで新たな価値提供の分野を模索することができると思う。

suika_tabetai
2020/05/01
インフラ・公共・その他 営業 一般社員

外れ値や空白部分に大きなヒントが隠れているかもしれないので、データを見る際気にしてみる。

---mmtkzu
2020/05/01
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 一般社員

データを分析するときは、数字だけでなく、グラフに表すことで、相関関係が一目でわかりやすくなるし、外れ値や空白の特徴も見やすくなる。

kawayoshi
2020/05/01
メーカー 営業 部長・ディレクター

勘に頼らずしっかり書き出して分析すべきと感じます。

katsu_tomo
2020/04/30
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

2つのデータの相関を調べるには最適な分析方法。x軸を原因、y軸を結果と設定する。

yuya11
2020/04/30
金融・不動産・建設 営業 一般社員

業務上にてデータを散布図で可視化することで客観的な分析に繋げたい。

kise
2020/04/30
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 部長・ディレクター

普段良く目にする散布図から、何をどのように読み取るのかが重要。
作り手の意図に惑わされぬよう、相関関係を見出し、自分なりの仮説立てを確実に行いたい。

tajyuyuna3310
2020/04/29
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

品質管理の手法として活用することはあるが、営業面での活用は考えたことがなかった。販売にかかわる傾向を相関関係で見られれば、新しい発想も出てくるかもしれない。今後活用してみようと思う。

mikijin
2020/04/29
インフラ・公共・その他 営業 一般社員

人に説明する際や判断する際に重要だと感じました。活用できるように理解度深め実践したいと考えます。

taka35
2020/04/29
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

現状具体的な活用例は見当たらない。

39
2020/04/29
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

散布図により二つの変数の関係が分かることを知った。

koiku
2020/04/29
商社・流通・小売・サービス その他 課長・主任・係長・マネージャ

とてもわかりやすかったです。

eno1128
2020/04/29
インフラ・公共・その他 資材・購買・物流 一般社員

エクセルでデータ入力し試します。

takeshi-4649
2020/04/28
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

データ分析するための一つの重要な手法だと思います。
活用できる場面をなるべく探していきたい。

yusuke_198812
2020/04/28
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は2つの変数の相関性を見るときに活用する。
縦軸に売上、横軸に営業活動(訪問件数、打ち合わせ時間等)で分析を行い、売上を高めるための活動を分析できる。

akinori_1229
2020/04/28
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

仮説を考えるうえで外れ値や空白部分の大切であることが分かった

fmf_969
2020/04/28
金融・不動産・建設 営業 一般社員

散布図全体に読み取れる情報がある、というのは大きな学びであった。
目盛りの設定についてもう少し詳しい解説が欲しい。

sho-ri
2020/04/28
メーカー 営業 一般社員

相関だけでなく、外れ値や空白部分に注目することでビジネスチャンスや注意することがよく見えてくると思った。

n_masa-0723
2020/04/28
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

*散布図などで可視化する事で事象が読み取れ易くなることが理解できる。

gomamisozui
2020/04/27
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図の活用方法が理解できた

wakadai
2020/04/27
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図を理解することで、それを用いた回帰分析の理解にもつながると感じた。
特に外れ値や空白部を意識して確認し、原因を検討することで、新たな気付きを発見できるよう心掛けたい。

puriko
2020/04/26
医薬・医療・バイオ・メディカル メディカル 関連職 一般社員

空白部分にも何かの示唆があることという気づきは良かった。関係性がないこと、検討すべき選択肢ではないこと、「ないこと」を証明するのは難しいことなので。

toshi_0315
2020/04/25
金融・不動産・建設 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

日常利用するデータでも散布図で分析することができると思われる。試してみたい。

kawashima_f
2020/04/25
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

理系の大学に進んでいると、自然と身についていました。
実験結果をレポートにまとめる際には、散布図で相関関係を見たりしてましたからね。
数値を扱うときに基礎知識のように思います。

qdrait
2020/04/25
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

空白が示唆することを読み取るというのは知らなかった観点でした。
ただ、どれくらいのサンプル数で空白ができれば示唆できるのかは気になりました。

taishi_0203
2020/04/24
メーカー その他 一般社員

散布図のデータの読みとりは認識していたつもりだったが、外れ値や空白は調べる価値があることは初認識だった。そこには、重要な示唆がある可能性がある。

tomokazu_n
2020/04/24
メーカー 営業 一般社員

散布図の空白や外れ値が示唆すること面白い!

mikako_10
2020/04/24
金融・不動産・建設 営業 一般社員

これまで何となく進めてしまっていた業務を散布図を使うことで、より根拠を明確に示してから進めるようにしたい。またグラフの空白部分についてあまり注目していなかったので、勉強になった。

nakanishi-1261
2020/04/24
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

データを視覚的に捕らえる事が出来、仕事に役立てられそう。

ys_cl
2020/04/24
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

実務において、1ヶ月あたりの労働者数を増やすために、さまざまな変数を原因系において、分析してみる価値がありそうだと思いました。また、これらの分析結果を用いてクライアントにフィードバックを出すこともできそう。

sho_yoshi
2020/04/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

物足りないような気がする。。。

user-6a9b188ba6
2020/04/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

基礎的なことを改めて確認する事ができた。

monkey3
2020/04/23
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

各種の結果(成績)と諸条件を変数にして過去の傾向を見たいと思います。何が有効だったかを見たい。

takeshi-waka
2020/04/23
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

散布図についてよく理解できた。
特に、外れ値や空白部に注目して分析していきたい。

shiver
2020/04/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

データ分析を行う際にまず行なってみようと思った。

koto38
2020/04/23
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

賃金の格差などを確認するのに用いる事が多く改めて勉強になった。

roglic_000
2020/04/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

内容がシンプルでわかりやすい。「気づき」を得るためには有効な手法であること、外れ値や空白部分に対しても分析が有効であることが理解できた。

toma1120
2020/04/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図作成時の軸の設定には気をつけていきたい。

joker2020
2020/04/23
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

外れ値、空白からの示唆など、勉強になった。

aichan0105
2020/04/22
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

日頃何気なく見ていた散布図だが、
結果系がタテ軸、原因系が横軸等改めて理解することができた。
また、メモリの幅等にも留意する必要があることを学んだ。

haru_0109
2020/04/22
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 一般社員

データ分析には重要なものだと思った。普段の仕事では散布図を使うことがほとんどなくなじみがないが、覚えておきたい。

yusaku0503
2020/04/22
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 一般社員

散布図の空白部分に注目するという考え方は今まで知らなかったので勉強になった。また相関係数にも興味をもったので引き続き学んでいきたい。

takumi_sagara
2020/04/22
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 一般社員

散布図は個人相手に販売を行う際に、どのような顧客によく売れているのかを分析する際に役立てることができそう。分析できればその顧客をターゲットとして広告などを作れば売り上げを伸ばせると考えられる。
現場では事故が起こる条件を絞り込む際に役立てられそう。

max_planck_6626
2020/04/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

製品のあるパラメータを変化させた際の性能の変化について可視化するのに、散布図は有効であると感じた。

shuto0125
2020/04/22
コンサルティング・専門サービス 資材・購買・物流 一般社員

散布図は学校で扱うことがあったが、空白の部分からも重要な示唆が得られることは学びになった。

kkats
2020/04/21
メーカー その他 一般社員

外れ値からその裏にある状況を読み取ることが重要だ

kazu_9999
2020/04/21
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

空白や外れ値の取り扱いや重要性について知ることができた

takimi-ono
2020/04/21
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

普段あまり意識をしていなかった分析ですが、これを機会に色々なものの考え方をする際には活用してみたいと思います。

nakka
2020/04/21
メーカー 専門職 一般社員

よく使っているが、改めて説明されると、重要なことに気づかされる。

ogura53
2020/04/21
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

データを他の人に伝える場合もこの散布図は使える。
原因を選択する時に苦労しそう。

konatu
2020/04/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 クリエイティブ 一般社員

実際に散布図を使用して相関関係を見て、データー分析をしてみたい。

wada315
2020/04/20
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

散布図とは、2つの変数の関係性を見るためのグラフである。
相関の有無を見るだけでなく、グルーピングされたエリアから離れた外れ値や、値のないエリアである空白部分にも注目することでビジネスチャンスを得られる可能性もあるということがわかった。

takosan
2020/04/20
メーカー 経理・財務 一般社員

散布図における空白や外れ値に着目する姿勢を身に付けたい。

younagi
2020/04/20
メーカー 経理・財務 一般社員

データ分析の基本として、覚えておくべき内容に思う。ここから分析につなげていくためにも重要な内容と感じた。

ktkt_1
2020/04/19
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図とは2つの変数の関係性を見るためのグラフのこと。

kazu_521
2020/04/19
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は日常のデータ整理でよく使う手法であるが、体系だってどうデータを読み解けばよいかを学ぶ良い機会となりました。
原因と結果の関係、外れ値、何もないところに何か意味がないか、散布図を分けてみるなど、もう一段工夫して使ってみようと思います。

chiyosan3
2020/04/19
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

データ分析を行なう上で、二つの変数の抽出に始め、相関性を見る上で、冷静に判断するツールとして活用したい

cba70happy
2020/04/19
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

グラフの設定,メモリの設定は盲点であり,それでいて後々の解析にも影響を及ぼす重要なファクターなので,注意していきたい.

kaakee
2020/04/18
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

言われてみれば当たり前の事も、ビジネスに応用出来るかは、かなり意識をもたないとできない気がする。この講座を何度も見返したい

moeto0610
2020/04/18
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

傾向と対策を図るには散布図等が有効ですね。

yuki_2014
2020/04/18
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

外れ値は、正常・異常判定によるところの異常、改善観点。
空白は、実行時のリスクが極めて低いこと。

ymgt-3
2020/04/18
医薬・医療・バイオ・メディカル 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

業務でもよく使用するが改めて見てみることで復習になった。

butako2015
2020/04/17
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

高校数学のデータの分析で行ったような基本的な内容であったが、改めて業務で活用していけるようにしたい。空白部分や外れ値の分析は新しい視点であったので今後利用したい。

masaaki0404
2020/04/17
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

散布図はあまり使用する事が無かったが、相関関係の分析には非常に有効であると感じた

piyo
2020/04/17
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

原因のx軸、結果のy軸を意識して諸々を当てはめて行きます。

kumi_9393
2020/04/17
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

よく見るグラブですね。
今度使ってみます。

morritter
2020/04/17
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

散布図…色々な場面で使えそうです。復習させて頂きありがとうございます!

px_0001
2020/04/16
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図を通して,全体の傾向を把握し,外れ値や空白も分析に利用する.

ken-jet
2020/04/16
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 経営者・役員

散布図の外れ値となる部分、これまで分析したことがなかったので、散布図を作成し調査してみたい。

user-48a80f2984
2020/04/16
メーカー 営業 一般社員

なんとなくといった勘で喋るのではなくデータで表すことが仕事においては重要である。散布図においては外れ値や空白に意味があることがあるため、そこに注意すると新たな視点が得られることがわかった。

musashi0716
2020/04/15
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

データを見える化するのに役立ちそうです。

masa_0429
2020/04/15
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

空白を読み取る、これは意識していなかった。
点がプロットされないエリアも重要な示唆を含む結果なのだと学んだ。

tomosa
2020/04/15
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

目で見て確認という人間の感覚を大事にしているところが面白い

mammmm
2020/04/15
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 一般社員

外れ値に注目することはあっても、空白を気にしたことはなかったので、勉強になりました

higashizawa
2020/04/15
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 一般社員

相関分析や回帰分析と同じく、相関性のありそうな変数をたてることが重要だと考える。

s_s_25
2020/04/15
金融・不動産・建設 その他 一般社員

外れ値や空白から重要な示唆を得られるという事を初めて知った。今後の分析に活かしていきたい。

kkk007
2020/04/15
金融・不動産・建設 その他 一般社員

グラフのスケールによる印象の違いに気を付けたい

user-92696ffb29
2020/04/15
  

相関分析や回帰分析が先にきていたので、先に見たが、逆だった。

skmrdy
2020/04/15
金融・不動産・建設 その他 一般社員

意思決定に役立つ。外れ値から分かることがたくさんあると思った。

nemo_h
2020/04/15
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 一般社員

答えの見つからない課題に対して望める手段だと感じた

ryu09
2020/04/15
金融・不動産・建設 その他 一般社員

散布図を用いる際には、空白や異常値にも注目することがわかった

metona
2020/04/15
金融・不動産・建設 その他 一般社員

データ分析を行う際に、外れ値や空白部にも着目し、意味のある情報を得られるようにしたい。

kazu9808
2020/04/15
金融・不動産・建設 その他 一般社員

原因と結果で軸の設定のしかたが違うのは初めて知った。

r_kawai
2020/04/14
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

例えば、、、
客先訪問回数と取引量の因果関係

masatada
2020/04/14
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

データの見方を学びました。
基本的なことですが、再認識出来ました。

watarou7
2020/04/14
メーカー 営業 一般社員

散布図、活用できそうですね。

akyura
2020/04/14
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

散分図においては、空白部分や外れ値にも意味があることを意識し分析・確認が必要と感じた。

rukuro
2020/04/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

散布図の基本をおさえることができた。
外れ値や空白部分にも目を向けていくことを今後やっていこうと思った。

abujun
2020/04/14
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

費用と売り上げの散布図を用いて結果を分析していきます。

yt0805
2020/04/14
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

獲得したい結果を求めるには、原因を究明出来る「散布図」は、有効である。

ya-tanaka
2020/04/14
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

目盛り幅による見え方の違いは今まであまり意識したことがなかったので、これからはこの点も意識して活用したいと思います。

y_narita
2020/04/14
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

どんな物事にも応用できるデータ分析の初歩の初歩を丁寧に解説していてよかった。

yonekeng7
2020/04/14
メーカー 専門職 一般社員

様々な値の関係性を調べることで自分の成長にも活かせそう

ayn-403
2020/04/14
メーカー その他 一般社員

データ分析で散布図はよく見るので、どのように結論を導くのか勉強しておきたいと思いました。

itsuki_1222
2020/04/14
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

相関関係を知るために非常に有効な手法。只、グラフ作成者によって恣意性が出てしまうといった問題点がある。そこには留意して、恣意性を極力排除するよう努めたい。

k_s_0127
2020/04/14
金融・不動産・建設 その他 一般社員

エクセルで散布図を作ってみようと思った。

rx701sksf
2020/04/14
メーカー マーケティング 一般社員

カリキュラムの順序が適切でない気がする。

s_masuda
2020/04/14
メーカー その他 一般社員

外れ値や空白にも意味があることを知った。

seinosuke1031
2020/04/14
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図とは2つの変数の関係性を見るためのグラフである。これからデータを散布図におこし、データの関係性を可視化するのに活用していきたい。

wata_glb
2020/04/13
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

普段から分析結果のグラフ作成はしているが、空白域の解釈を考えることで違った見方ができそう

hiromi_m
2020/04/13
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

データの散らばりを見るときに使用していたが、x軸y軸にする数値はこだわっていなかった。
今後は、x軸に原因系、y軸に結果系の数値を置くようにしていく。

koba_ma
2020/04/13
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

外れ値や空白についても議論することでさらに深く検討できる。

osamusan
2020/04/13
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値や空白部分にも気を配り、その原因を探ることも必要と再認識した。

55hirosima
2020/04/13
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

新たな発見が出来、役に立った。

yurichi28
2020/04/13
メーカー その他 一般社員

事象の傾向を掴む際には重要な手法だと感じた。

ryottii
2020/04/12
医薬・医療・バイオ・メディカル 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値を切り捨てることがないように気をつける必要があると感じた。

quenori1837
2020/04/12
メーカー 営業 一般社員

得意先分析に役立ちそうだと感じました。

kazu_440
2020/04/12
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

比較的わかりやすく理解できた。
外れ値、空白部も重要であるということが再認識できた。

usamaru
2020/04/12
広告・マスコミ・エンターテインメント 経営・経営企画 一般社員

「外れ値」も大切にするというのは、大きな気づきでした。

masato118wb
2020/04/12
メーカー マーケティング 一般社員

数字を見ているだけでは気づけない視覚的な示唆を得ることができる手段だと感じた。

mariko-1013
2020/04/11
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

空白ゾーンを意識することがなかったので今後は分析する際に目を向けていく

hashia
2020/04/11
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

日常的に運動する人と、健康診断の結果

oguhiro
2020/04/11
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

早くデータを散布図にして 傾向をつかめるようにしたい。

shirai_wataru
2020/04/10
メーカー 営業 一般社員

散布図はとても重要であるが、事前に正確なデータ収集が必要であると感じた。データの過不足によって正確な分析結果を得ることができないためである。

masashi000778
2020/04/10
医薬・医療・バイオ・メディカル 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

とても理解しやすかった

matouka
2020/04/10
インフラ・公共・その他 その他 部長・ディレクター

定量的に評価を加えることで見えてくるものもある。

user-c47eb172b0
2020/04/09
メーカー 営業 一般社員

空白や外れ値が重要な示唆を生む点は覚えておきたい。

k-oguma
2020/04/09
メーカー 営業 一般社員

有効な変数を探す事が肝であると感じた

katsu315
2020/04/09
インフラ・公共・その他 資材・購買・物流 部長・ディレクター

散布図の有用性を理解しました。実務に活かしたいのですが、感覚に頼ってしまうこともあるため注意が必要です。

yayaya2020
2020/04/09
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

個別集計するより全体集計に利用すると今後の対策が見えて来る。グラフを解読する力が必要だと感じた。

buchi0112
2020/04/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

研究データとしてまとめたり、プレゼンで行えそう。

tomoko1118
2020/04/08
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

エクセルで表を作成すれば散布図は自動に作成出来るので表の意味をあまり考えたことがなかったので今回の勉強いい復習になった

gotus
2020/04/08
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 一般社員

空白部の分析は新しい学びであった

kouichi-tokkaji
2020/04/08
商社・流通・小売・サービス 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

2種類の項目から関係性を見いだすのに役立つので活用したい。

k-07
2020/04/07
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

活動時間と営業成績の相関を考えることができる(ある程度は相関があると予想される)

kouji-
2020/04/07
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

初心者の自分としては非常にわかりやすくイメージしやすかった。
普段の仕事から活用できる。

wataru90
2020/04/07
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 一般社員

高校の復習ができた。

r_okubo
2020/04/07
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

空白部分にも大きな意味があることを学べたのがよかった。

peridot_18
2020/04/07
金融・不動産・建設 その他 一般社員

散布図を考察する際に、グルーピングをすることや、外れ値・空白の箇所にも注目するといった点が新たな知見となった。

ohmykee
2020/04/06
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

成果を出している人に少しでも追いつけるように、そういった方々が行っている習慣などの相関を知ることはとても重要だと感じた。

2001162
2020/04/06
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

結果と要因に強い相関性が見られた場合は検量線が引け、
簡単に要因から結果がわかるのでとても便利だと思う

naoya69402
2020/04/06
メーカー 経営・経営企画 一般社員

エクセルとセットで、実践あるのみ!

kenta_0427
2020/04/06
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 一般社員

原因追及する際、非常に有効的な手段となる。そのためにも、グラフ幅や軸の設定などには細心の注意を払いたい。

kentsuna
2020/04/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図は研究でも用いていました。基本ですが重要で業務の至る所に役立つと思います。

uuuuuuu
2020/04/06
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

横軸と縦軸の設定方法について、横軸は原因系、縦軸は結果系と説明している。わかりやすい!

kusaimaru
2020/04/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

散布図は、物事の関係性を調べるうえで基本的な手法として知ってはいたが、空白部分や外れ値から得られる示唆に関しては、知らなかったので勉強になった。

kou070423
2020/04/06
商社・流通・小売・サービス 経理・財務 一般社員

仕事で重要なスキルの一つである「分析力」に通ずるものだし、広い視野でグラフを作成したり、分析することが重要であると思った。もちろんそのグラフを作る能力は分析力以前の問題であるのでしっかり勉強したい。

i_t
2020/04/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

縦軸:結果系
横軸:原因系
を意識して散布図を作成したことがなかったため、注意しなければならないと感じた。

keikoko
2020/04/05
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

縦に原因、横に結果の散布図。調べたい関係はあるがそのデータ抽出が難しそう。

lara_h
2020/04/04
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 一般社員

同じマーケティング施策の中で変数を変えて実行した際の効果の変動を見るのに使用したい

lucky_3515
2020/04/04
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

すでに使っているが、散布図はやはり分かりやすくてツールだと思う。新たな気付きとしては、「空白からも何かがわかるかも」という点。今後気にするようにしてみようと思った。

toshimitsu_00
2020/04/03
広告・マスコミ・エンターテインメント マーケティング 一般社員

散布図にすることで得られる示唆がありえるので、是非使いたい。プレゼンで説得力を強化するうえでも使えそう。

良い切り口の変数を選択することも重要だと思う。

al01
2020/04/03
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

結果と原因は書き出さなくてもある程度推察できるが、外れ値、空白の分析にはグラフで見たときにはっきりと違いが出るためわかりやすい。違う視点での発想や気付きに生かせる。

202003-
2020/04/02
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

営業で活用するには。人や施設ごとに対する、訪問回数(横軸)と売上(縦軸)の分散を調べることによって、1回の訪問の価値を調べることができる

minami_k
2020/04/02
コンサルティング・専門サービス 営業 一般社員

外れ値や空白にも気を配る必要があるとわかった

take_chan
2020/04/02
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

自分でグラフを書いてみる。色々な変数の関係を見てみらことが大切。

kyoko2208
2020/04/02
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

注目していた部分が偏っていたことに気付いた。外れ値や空白部も分析してみることが必要。

honeybee_5963
2020/04/02
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

外れ値や空白部分から示唆を得られるという意識が全くなかった。今後分析する際はこの気付きを踏まえ広い視野を持って望みたい。

astra
2020/04/01
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

散布図により、数字を視覚的に捉えられるとより理解しやすくなる

pokopoko84
2020/04/01
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

相関がなさそうだ、といって簡単に他の変数の関係を見るのではなく、外れ値や空白にも気を付けるようにすべきだと理解できた。

02443a
2020/04/01
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

グラフにして目で見て気付きから分析を深堀りすることは有用だと感じた

kinotaro
2020/03/31
メーカー 経理・財務 一般社員

原因系の変数を横軸に、結果系の変数を縦軸にとり、相関性を見る。
その際に外れ値にも注目すると、重要な示唆を得られることがある。

m-yamamoto
2020/03/31
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

もう少しexcelを用いた活用方法が知りたかった

moya0122
2020/03/31
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 一般社員

今後会社が取れるデータが多くなるにつれて、より活用できる図だと感じた

kenji1105
2020/03/30
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

今後散布図を参考にします

dragon_f
2020/03/30
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

R2を1に近づけるノウハウをもう少し知りたい。

hk19611107
2020/03/30
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

数値を可視化するのに有効な手法。

ichi_koma
2020/03/29
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

実際の業務でも、もっと使用していきたい。

tk0910
2020/03/29
商社・流通・小売・サービス その他 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を使って結果である売上との関係性を確認する際にはコストパフォーマンスの良いほうのはずれ値を確認することで重要な示唆が得られることがあるので関係性比較で散布図を使っていきたい。 

nao-2178
2020/03/28
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

外れ値から気付きを得る

yoshimura-1025
2020/03/27
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

散布図の読み方が分かりました。グラフの軸の取り方、目盛りの幅で見やすさも変わってくるので工夫したいです。

shima0415
2020/03/27
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 一般社員

外れ値や空白に注目することで、独自性の高い戦略が考えられると思いました。

n-koga
2020/03/27
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

有効でした。参考にします

tatejima
2020/03/25
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は普段の業務でも使えそう

uno-daddy
2020/03/25
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

外商セールスの場合は、顧客接遇回数と売上の相関関係を散布図で検証すると有益なデータが得られそう。

787b
2020/03/24
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

営業活動を実施している為、訪問回数と自社製品の売り上げに関して相関しているのかを実際、確かめてみたいと感じました。

norihiro1978
2020/03/24
メーカー 営業 一般社員

外れ値や空白部分の解析をすることで、新たな発見が見いだせることは大変勉強になった。

ohwashi
2020/03/23
商社・流通・小売・サービス 経理・財務 一般社員

前年の催事データから売上と来店時間の関係性の分析し、効率的な人員配置が出来る。

koe_ken
2020/03/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

このグラフもよく利用する。但し、外れ値については、確認はするが
チャンスととらえた見方はしていなかった。今後そう言った目で見るようにする。

temple_stone
2020/03/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

散布図は相関分析や回帰分析よりも前にするべきですね。

1000no23ka
2020/03/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

散布図は普段自分で作成することはありませんが、何かのデータを示された際に横軸と縦軸の関係を注意深く観察していこうと思います

uchi1985
2020/03/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 経営者・役員

散布図で相関関係の見落としを防げる。また外れ値から意外な事実がみつかるかもしれない

user-d956931099
2020/03/23
  

基本的な内容だった。

shusaku_h
2020/03/22
商社・流通・小売・サービス その他 課長・主任・係長・マネージャ

世の中にはグラフの目盛りをかなり恣意的に作っているグラフが多く出回っているので、常に注視したい。

takemaru1968
2020/03/22
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

勘に頼らない、施作の考え方、特に資源の有効活用を考えるうえで大事である事。一方、外れ値の考えは、営業上、大事なポイントと改めて思いました。

yoshimj9
2020/03/21
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

散布図は訴求力のあるプレゼン資料に有効だと思いました。Excelの機能をしっかり活用して、使いこなしたいと思います。

shoot
2020/03/21
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

客観的かつ十分なデータ収集が重要であり、難しい

nogu-0101
2020/03/19
メーカー 営業 一般社員

相関係数も学びたい。

hirotomo_1007
2020/03/19
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

営業の成績と外出時間とかでも、何か見えるのかなと思いました。

kiyo44
2020/03/18
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

回帰分析より簡単でした。

muni
2020/03/17
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 一般社員

どのように分析すればいいかわからなかったが、とりあえず様々なケースで散布図にしてみてから判断したらいいと思った。
ただし、サンプル数が少ない場合、どこまでその結果を信じていいのかについては、また難しい問題だと思う。

keiichi_45
2020/03/16
メーカー 専門職 一般社員

散布図では、相関だけではなく、ハズレ値や空白も調べる価値有りと学んだ

nakashin5150
2020/03/15
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

当社もとりいれたいですね

sindy73046
2020/03/14
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

相関関係だけに目がいっていましたが、外れ値や空白部分からも重要な示唆が得られることが勉強になりました。

ichikwa
2020/03/14
商社・流通・小売・サービス その他 課長・主任・係長・マネージャ

分析の際の参考になった

nagasawa_2020
2020/03/12
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

仕事における結果の分析にはグラフ化する事で別の発見がある事がわかりました。

tm-1005
2020/03/12
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

目盛の幅によって印象がかわる事から適切な数字での比較が大切だ!!

gakoken9
2020/03/10
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

施策を検討する際に、過去実績データから何が効きそうかの示唆を得ることで立案に役立てることが出来る。

mitch83
2020/03/10
広告・マスコミ・エンターテインメント 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

簡単でいろいろな示唆が得られそうだけど普段あまり使っていない。積極的に使ってみたい。

mm_16
2020/03/09
コンサルティング・専門サービス 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

活用しやすく面白いと思った!

h-matsumura
2020/03/08
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

「外れ値」を深く分析することで見えてなかったことが見えてくる。
これは勉強になりました。

kuromame27
2020/03/08
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

イベントへの年齢ごとの参加傾向を把握するのに使えると思う。

okazawa
2020/03/07
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

先ずは適正な原因の項目の選択、また得られた傾向から何をするのか?もっとビジネスで使える具体例が知りたい。

toshihiroa
2020/03/06
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

行動量と売り上げの相関を確認するのに活用できる。

fukuyama-fujii
2020/03/05
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

散布図には色々な示唆に富んでおり分析に効果手的
特に外れ値の深堀すればより良い施策があり
空白地はまず失敗はないと理解できる。

dousetsu1968
2020/03/04
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

非常に初歩的な分析ですが、改めて見てみると示唆に富んでいることが確認できました。

inoueyuuta
2020/03/04
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

空白部分にも意味がある事は、初めて知った。なるほどと思いました。

tech-77
2020/03/04
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

とりあえず試してみることはできそう。

masamasa16
2020/03/03
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

二つの変数間の相関関係をビジュアル化し検討する事は今までの仕事でも実施してきました。 もう一度初心に返って学ぶことが出来ました。

t38k
2020/03/03
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

可視化することで、傾向値が明確になる

m-sumika
2020/03/03
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

空白部分にはこれまであまり注視してこなかったが、そこから何か考察できることがあるかを考えてみたい。

risa3354
2020/03/01
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

エクセルのグラフに散布図があったが、これまで何の目的で使うのかよりわからなかった。今回初めて、活用方法について知る事ができたので、グラフの見方を身に着け、データを読み取る力をつけたい。

moto_nori
2020/03/01
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

残業時間と睡眠時間の関係

睡眠時間が少ないと業務効率が低下し、残業が増える。
⇒さらに睡眠時間を削られることになろ、悪循環となる。

逆に睡眠がしっかりとれていると、仕事の質が向上し、
残業時間が減る。

日常生活や仕事の様々な事象に対し、原因の程度を
可視化でき、かつ具体的な改善案を見つけるのに役立つと
感じました。

sho_0221
2020/03/01
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

例えば、広告効果やコスト削減施策の効果を検証するために使うことも有効だと思いました。
活かしたいと思います。

kkkkk503
2020/02/29
コンサルティング・専門サービス 専門職 一般社員

セミナー事業・動画販売に使用できそう

セミナー事業:X軸(広告費、時期、価格)、Y軸(売上)

動画販売:X軸(広告費、価格)、Y軸(売上)

mikio_7460
2020/02/28
医薬・医療・バイオ・メディカル 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

今までは頭の中で考えることが多かったので、今後は図に書いて考えていきたい。

gomess
2020/02/23
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 その他

散布図をあまり仕事で使用しないので、理解に苦しむ所が多かった。
仕事で使えそうだなと思う所もあったので、使ってみたいです。

okie-k
2020/02/21
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

様々な関係性を図るのに有益ですが、測点数が多くないとミスリードになる可能性もあると感じました。

kodai23
2020/02/20
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

過去の施策と結果の関係性

hiroue
2020/02/18
商社・流通・小売・サービス マーケティング 一般社員

なんとなく勘に頼って過去の経験から決めていたような施策も、散布図にプロットすることで、傾向が可視化出来、意思決定に役立てられそうです。

teruyokuroda
2020/02/18
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

販売の売場において、相関関係を見つけて視覚化
し、重要な示唆が得られることが多いと思う。
是非とも、因果関係を明らかにして判断を高めていきたい。

user-d78cf0c181
2020/02/16
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

散布図を使用することで2つの数値の関係性を可視化でき、重要な気づきを得られることがあることを理解した、関係性分析に有効な方法

tommy3
2020/02/13
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

改めて、理解を深めることが出来ました。

take_32r
2020/02/08
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

仕事で使えそうだと思った。

naoki13
2020/02/08
インフラ・公共・その他 その他 その他

二つの要素から関係性を考える
外れ値、空白からわかること、2つのパターンからわかることに気をつけて行きたい

zhuxia
2020/02/04
コンサルティング・専門サービス 営業 一般社員

営業のKPI設定をする際に、重宝する内容だと感じた。

yohichi
2020/02/01
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

散布図を今後の業務に使用してみたい。

mizudry
2020/01/29
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 部長・ディレクター

結果は上、原因は横、という基本は覚えておきたい。
外れ値や空白が重要であることは知らなかった。

nify
2020/01/29
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

顧客分析、売上分析に使える

0000336648_
2020/01/27
メーカー マーケティング 一般社員

日常的に使えるようにしたい。

ki91075
2020/01/25
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 部長・ディレクター

今後の傾向分析に活用していきます。

sue_0120
2020/01/23
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

普段あまり使用していない散布図ですが、使い方、グラフの見方など改めて勉強できてよかった。

koki04271208
2020/01/22
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

グラフという概念しかありませんでしたが散布図を有効的に使いこなして行きたいと思います。

hideaki2135
2020/01/22
メーカー 営業 一般社員

散布図のX軸を変化させる見方は、商品の宣伝ポイントや、訪問回数など会議の課題に対する方針立てに役立つと感じました

takamasan
2020/01/20
インフラ・公共・その他 コンサルタント 部長・ディレクター

外れ値にビジネスチャンスを空白に安心感と理由を読み取れるようにしていきたい。

tomatomato
2020/01/20
コンサルティング・専門サービス マーケティング 一般社員

外れ値や空白部分からの示唆があるということを考えていなかったので
勉強になりました。

kolin
2020/01/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

グラフのスケールには気をつけないと印象が大きく変わってしまう恐れがある。

sho_muramatsu
2020/01/15
インフラ・公共・その他 営業 一般社員

またABテストをさらに細分化して使えそうですね。
Aの施策の中でさらにAa、Ab、Ac…として原因と結果を、Bの施策でもBa、Bb、Bc…の原因と結果を表に埋めていくとABabテストができそうです。
今ふと思いついただけですが…