クリティカル・シンキング2(問題解決編)
「問題解決力」は新入社員から経営者まで、ビジネス、プライベートを問わず日常的に必要なスキルです。 そもそも問題解決とは何かを、正しい問題解決のステップと、各ステップでの留意点を踏まえながら学んでいきます。 ビジネスで発生する問題に対して考えるべき点を抜け漏れなく押さえながら、自分の考えを組み立て、解決策を立案するためのスキルを身につけましょう。 ※2020年3月31日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。 内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
ysisnsss
マーケティング
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。
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norinorichan
その他
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。
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rice-ball2030
営業
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。
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user-7ca8b3d4c2
undefined
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。
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sekou_mori
メーカー技術・研究・開発
散布図の空白が示唆することを読み取ることにも留意!
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cyobicyobi
その他
初心者には、取っつきやすかった
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asako-y
その他
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。
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harao
メーカー技術・研究・開発
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。
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doppon4510
営業
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。
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kanibuchi
営業
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。
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y-naomi
人事・労務・法務
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。
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masa_0930
営業
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。
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hk_0321
メーカー技術・研究・開発
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。
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yoyo11
メディカル 関連職
この内容ならわかりやすい
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chinkichi
メーカー技術・研究・開発
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。
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shin1202
営業
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。
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tadayuki631129
金融・不動産 関連職
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。
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mysteryrose
コンサルタント
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。
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aizuboy
営業
業務で、活用します。
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teruterubo-z
販売・サービス・事務
原因に対する関係の確認
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chesswing
メーカー技術・研究・開発
以前学習した因果関係を考えるヒントにもなりそう。
相関関係≠因果関係にも注意したい。
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bipapa
メーカー技術・研究・開発
ヒストグラムは1次元的に関係性を調べられますが、散布図は2つの変数の関係を可視化できるので、意外と日常的に使います。
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tarimo
販売・サービス・事務
原因と結果を実際にグラフ化して検証していきたい。
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kaws
営業
提案書の分析において、散布図を活用しよりよい提案書作成を目指したい。
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wkiymbk
IT・WEB・エンジニア
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。
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k_sim0504
メーカー技術・研究・開発
I have many time to use this approach.
I practice it!
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yatian
人事・労務・法務
ビジュアルから実態を感覚で理解する、大事ですよね!
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kzhr2358301
金融・不動産 関連職
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。
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kei0415
経営・経営企画
横軸が原因、縦軸が結果。グラフ作成で、たまに間違ってることがあるなと気づきました。
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yaski
営業
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。
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gantetsu
営業
空白部分の読み取りは、今まで意識したことがあまりなかったため、良い気付きを得れた。
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nao_0710
経営・経営企画
外れ値と空白の分析が重要だと感じた
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kameco
販売・サービス・事務
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。
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masakiii2020
経営・経営企画
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
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t-karasawa
資材・購買・物流
二つの変数がある場合には簡単に散布図を作成してみることで思いもよらない関係性を見出すことができる場合があるかもしれない。
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hiro_yoshioka
メーカー技術・研究・開発
外れ値、空白、目盛りにも注目しよー
空白からも読み取れることがあるって新鮮!
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s0213
IT・WEB・エンジニア
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。
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saito-yoshitaka
メーカー技術・研究・開発
外れ値の原因特定が結構難しいと感じます。
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djmpajmpkm
営業
メモリ幅の解説も少しして欲しかった
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bntx
メーカー技術・研究・開発
外れ値に着目することが新しい価値観を生むのだろう。金をかければ、品質が良くなると思いがちだが、金をかけずに品質が良くなった外れ値を見ていくのが必要
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user-e06a2b40cd
専門職
散布図を活用し一目で関連性を確認
することが出来る
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shohei_1126
営業
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。
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may777
メーカー技術・研究・開発
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。
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longlong
マーケティング
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。
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mayumi_no_1
販売・サービス・事務
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。
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dych
IT・WEB・エンジニア
発電所の管理に利用できそうです。
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okuoku2
その他
勘や経験によって判断していたことを今後は散布図を描くことで判断していたい
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ikuko-h
マーケティング
散布図の外れ値や空白部からも重要な示唆を得られることがある。
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hiro_3845
経理・財務
相関の強さを判断する際に利用したい。外れ値や空白についての考え方は参考になった。
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h-mimura_
販売・サービス・事務
気温が下がっても上がっても変動する等を可視化できる
外れ値にも注目 広告費が少ないのに売上が高い
外れ値から重要な示唆が見られる
空白にも注目 ある程度広告費を使えばある程度の売上は確保できる等
メモリの幅でも印象が異なるので、相関係数は必ず見る
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suzuki-katsuya
人事・労務・法務
散布図の定義をよく理解することがどきました何気無いような『外れ値』を気にすることもポイントのひとつであることは意外でした
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chaso
人事・労務・法務
・有用な分析手法ではあるが、要素の選定時に作成者の意図が入りやすい
・外れ値は「例外」として重視してこなかったが、なぜ外れているのか考察することで新しい知見が得られる
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xue
その他
グラフの空欄部分を意識できていなかった。これからは活用していきたい
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mienralsss
営業
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。
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aoiasa
クリエイティブ
散布図は、2つの変数の相関関係を可視化したもの。
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nakamura_tad
その他
データから検証するスキルをアップさせたいと思った。
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teiken123
メーカー技術・研究・開発
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。
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yasu-bireggle
メーカー技術・研究・開発
アナログ的な傾向分析
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tomohiro_i
IT・WEB・エンジニア
外れ値や空白部分からも重要な情報が読み取れるということが分かった。
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toko42
人事・労務・法務
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
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cause_18
メーカー技術・研究・開発
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
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nori320
マーケティング
メモリ幅により印象操作ができてしまうことを留意する。外れ値と空白で新たに得られる示唆がある可能性もある。
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murahiro2
その他
施策の効果分析、点数との因果関係のある指標を洗い出す
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tansansui
営業
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。
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nihira_a
営業
学んだことを実践していきます
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mon0725
販売・サービス・事務
予測や検証の際に役立ててみたい。
散布図と変数の関係についてはよくわかった。
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fkubota
営業
理論上は分かった
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teihen
メーカー技術・研究・開発
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。
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j-ikejima
営業
業務上あまり使わない。
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yusuke_takao
メーカー技術・研究・開発
散布図を描き、2つの変数の関係性を可視化することで、考察しやすくなるため、説明資料として積極的に使いたい。
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nakashima0124
その他
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。
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kusaimaru
メーカー技術・研究・開発
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。
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kanak_16
その他
積極的にグラフを用いたい。
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kanakada
人事・労務・法務
結果を縦軸、原因を横軸においてプロットするというのは
意識できていなかったので、以後気をつけたいと思います。
散布図の空白の領域があることから、広告費をかけても
売り上げが上がらないということは言いづらいという点は発見でした。
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enishim
人事・労務・法務
散布図における、外れ値にも注目することの重要性に気づかされました。
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tommy_630
IT・WEB・エンジニア
数値を取ってグラフにすることで、普段の生活では意識していないことも傾向が見えてきそう。
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atsu_76
メーカー技術・研究・開発
散布図は空白部から学ぶこともある
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hoshi_hiro
その他
エクセルを使いこなせていないことを実感した
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shosuke091
メーカー技術・研究・開発
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
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shima6137
営業
相関分析する際に目視するために利用したい
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wwowb
メーカー技術・研究・開発
空白からも示唆が得られるということが新しい気づきでした。
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toshi-5023
営業
外れ値や空白などにも注目していきたいと思います
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toshiki-suzuki
販売・サービス・事務
実際に作成してみようと思う。現状…売上数値のみの表現だが、関係性を視覚的に知ることができそう。
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masaaki0404
IT・WEB・エンジニア
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
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yo08
マーケティング
基礎から振り返るのに適したまとめ動画でした。
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k-torigata
経営・経営企画
一見すると関係ないもの同士にも、関係がありそれを把握することの重要性を感じた。
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aranchan
IT・WEB・エンジニア
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。
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okada_123
専門職
外れ値や空白欄に示唆が隠れている事が認識できました。
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shimashimakenn
営業
分析についても表の作り方、目盛りのとりかたで変わってくるのがわかりました。
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nanaomi7002
マーケティング
様々な施策を検証するのに有効と感じた。
分析の精度をあげるためには、事例などを用いたトレーニングが必要。
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maru80
経営・経営企画
空白部からも示唆が得られることの気づきを得た。
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roku0823
営業
散布図はデータ分析のベースになるので、どのような業務をするにしても読み方は身に着けておいて損はないと感じた。
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sugi_asa
IT・WEB・エンジニア
散布図において、外れ値と空白部についてまったく気にしていなかったが、これは今後に活用できると思う。
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noriko0907
その他
空白や外れ値が重要な意味を持つことがわかった。どうしても相関分析をすることを考え、周りの部分は見落としがちだが、重要なことが理解できた。
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tre_alberi
人事・労務・法務
項目の選び方は、原因系が横軸、結果系が縦軸。
これまでやみくもに散布図をつくっていたことが分かりました。
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crows_harumichi
その他
ラーニングパスの受講順番が違う
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r_okano
IT・WEB・エンジニア
相関分析や回帰分析の元になるグラフだと思います。
適切な分析が出来るよう正しく理解します。
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ricohiroto
IT・WEB・エンジニア
あまり使用していないのですが、原因分析に、特に複数の原因が考えられると時に確証をえるために使用したいと思います。
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un-tomo1234
マーケティング
傾向を見るには最適な分析だと思う。
0
onotomoh
その他
データ分析を行うのに有効だが、目盛りの幅が印象に大きな違いを与えることが印象的だった。
自他共に恣意的な見せ方にならないよう目を養いたい。
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