最後のテスト，もう少し補足がほしい。ばらつきのところ。何度ビデオをみても理解できない。。。
飛行機の例は、ある個所に被弾がないため生存できたというのは良いと思うのですが、yes/noの質問になっているため、例えば「重要な部分に被弾しているものの、撃墜されるまでには至らなかった」という現象を見逃している気がします。絵を見るとプロペラ部に被弾があるとありますが、プロペラにあまりに被弾しすぎると撃墜されるのは目に見えているため、この設問と答えには若干の違和感があります。もちろん帰還した飛行機が被弾していない部分は、ちょっとでも被弾すると即死な部分である可能性が高いでしょうが、閾値を超えると撃墜になる部分も考慮する必要があるように思います。これは、何が主要因となって撃墜しているのか、もう少しよく見ないといけないと思います（例えばプロペラ被弾が多いことによる撃墜が多いのであれば、先にプロペラ部の強化もしくは被弾の低下を検討したほうが良い）。
また、被弾していない部位についても、重要な部分でなくとも構造的に被弾しにくいだけという可能性があります。となると、一概にそこは重要な部分とはならず、とりあえず強化すればよいという話ではないと感じます。
愛の値段、よい例でした。
設問３について、詳しく説明してほしいです。
最後のテストの設問３への問いが多いようですが、選択肢２についてはサンプルの母数がN＝１しかなく、サンプリングバイアスそのものであり、不適と思います。
最後のテストの意図がわksらなかった
データ分析を有効活用するためにはまず目的を明確にすることが重要。その上で、仮説を立て、データを収集し、仮説を検証する必要がある。データはアウトプットを予測して自分の思い込みを正当化することもできるので、まず目的が正当か、データの母集団が恣意的でないかを確認してアウトプットをみることも重要。
・e-stat、リサーチ・ナビ使ってみます
最後のテストの説明がほしいです
非常に面白い。やっぱり自分は数字が好きなんだなと再認識。
分析の本質は比較であることを学びました。
今後、分析する際には必ず、「何と比較しているのか」を確認します。
仕事の上では売り上げ予測、製品の不良改善の注力すべき対象などの分析を行い効率的にかつ最大の成果をあげることに寄与できると思う。
日常生活においてはクレジットカードやスーパーでの出費をエクセル等に記入し、いつどのタイミングに多くお金を使うことが多いのか、などを分析すると無駄な出費を抑えたりすることができそう。
入手しやすいデータのみで分析するとリスクが高い為、目的を意識した分析を心がけます。
仮説を持ってデータを見ること、そして客観的に見ることを意識していく。
なるほどと合点の行くことが多かったが、アウトプットするには難しい
問3.4で間違えた。よく復習しなければ
新聞などのメディアのアンケートは、設問によって結果が変動する旨の説明は、大変興味深く思いました。当社もアンケートをしばしば実施しますが設問には留意すべきであると考えるようになりました。
分析の時にインパクトを見落としがちでした。
問いに応えられる分析軸は何か、きっちり抑えてから仮説を立てていきたいと思う。
分析の本質は比較とは、とても同感できます。
現在、一部のマスコミで視聴インパクトを上げるために本質を表現していないデータ・グラフを多く目にしますが、ミスリードしますので、自身の仕事ではその様な事が無いよう、確りとした分析を行いメンバーへ示していきたいと思います。
米国選挙予想において、調査会社のサンプリングバイアスがよく起こる。データを収集する方法と５つの視点から分析する事の重要性を学びましたが、これだけではデータ間の整合性は保てない為、上記のようなサンプリングバイアスが起こる可能性があると考える。データの抽出、比較方法を詳しく学んで現場で活かしていきたい。
普段のビジネスシーンにおいても活用できると感じました。
売上分析をするにあたり、比較や仮説思考・５つの視点における分析は重要ですし、社内で発言の材料するにしても、より説得力が増すものであると考えます。
既存データで国会図書館のデータの所在参考になりました。
仮説思考の４つのステップさらに意識します。
映画のマネ―ボールのエピソードや、鈴木先生のプロ選手の誕生日月の分析、子ども時代の自己効力感と結びつく説、面白かったです。
同一条件のもと、目的を抑え、バイアスを掛けずに、比較分析して行きたい。
分析の5つの視点
１．インパクトある分析なのか？
２．比較対象は明確化
３．トレンドは？
４．ばらつきは？
５．パターンは？
というポイントを抑えて、商品やサービスの分析をしようと思う。
分析の本質は「比較すること」を意識すること
インパクトの少ない部門に身を置いている人は、どうすれば良いのでしょうか。。。やはり、山勘と竹槍？
インパクトを考えずに分析をしていたことがあることを反省。
ばらつき、パターンは先入観で判断しそうにも思うので５つの視点で総合的に判断していこうと思います。
データ分析をしなくてはいけないと言われて久しく、何をすることがデータ分析なのだろうと訝しく思っていたが、実はエンジニアとしてやってきたことそのものご割と既にデータ解析であり、普通のことをやれと言われてるに過ぎないことが分かった。
分析は比較であること。
この当たり前の事を忘れてしまうと、良い分析はできないと痛感した。
仕事をする際の基本として押させておきたい内容でした。
一通りまとめて分析依頼者に理解してもらう
もう一度復習したい内容
強化すべき爆撃機の話は、間違えた上に解説の納得度が大きかった
データ分析を始める前に、必要なデータをどうやって収集するか、何と何を比較するかを事前検討する。
バイアスを常に意識！
分析におけるファクトを集めるとき、大切な視点、インパクト、ギャプ、トレンド、ばらつきなどを見ることで、現状把握が正しく行える点を学んだ。かなり多岐にわたる内容から、本質に迫る努力が現状を把握する上で大切と教えていただきました。
戦闘機の問題はデータを分析する視点で大変役に立った。目的が大事ですね
分析視点が適切か評価するのに役立つ
製造トラブルの要因を分析するときに、
仮説、トレンドは参考になる
目的に合致したインパクトのある事項を優先することが、効果的・効率的な仮説検証に繋がるということ、大事です。
定量分析を今後にいかしていきたい
テストの問題がよくわからない
分析は比較と言うことを念頭に置きます。また、やみくもに分析するのではなく、仮説つまり当たりをつけてデータ収集、仮説検証を実行していくようにします。
定量分析というと今までばらつきやパターンぐらいしか、理解していなかったので5つの軸があることを初めて知りました。
今後マーケティング業務の際は確認していきたいと思います。
販売企画を考える際に、売りたい商品のインパクトを考える必要があると感じた
数字を使わず、平易な説明だがわかりやすかった。
世の中にないデータが差別化に繋がる
デジタル化になって、どれだけデータが取れても生のデータは、今後も必要だと感じた
データを収集する際の優先順位があることがわかりました。漠然としていたので、意識していきたいです。
定量分析は比較であり、適切な比較により実施されるべきであることを深く認識できました。仕事で分析する際にも比較を適切に行うことを強く意識していきたいと思います。
愛の例、爆撃機の例、とても分かりやすくおもしろかったです。
数字には苦手意識がありますが、学んだ視点で見ていきたいです。
適切な比較対象を選定して、データを作成したいと思います。
データ収集の具体的な方法、特に既存のデータの検索方法（検索エンジン、リサーチナビ、e-Stat）だけではなく、自分で世の中にないデータを収集する方法やポイントについては活用してみたい・・
視点の重要性
数値化することで比較する。
数値化が難しいと思われるものも
代用できる項目を探す
難しい
分析を進めていくとともすれば些末な点にこだわりすぎるあまり、so what?となってしまうことがある。
仮説思考と組み合わせて（インパクトを意識することはためになった）、自分が何のために分析していて、今は何をやるべきなのかを忘れないようにしたい。
やみくもに分析を行うのではなく、常に「５つの視点」意識する。
Webサイト×レポート考察時の視点を広げられた
ー
一つの事柄に対して、5つの視点から分析を行う事で、より精度の高い分析を行えると感じた。
とてもわかりやすく参考になりました。
設問３，４が難しかった。ということは、そのような間違いに陥る可能性があるということに気付けて良かったと思う。
今回学んだことをまずは実践してみることが大事と思う。学んだだけで身につくことは難しい。
プレゼン資料等を作る際に活用していきたい。
仮説思考を用いたサイクルを回し、データ分析を行いたい。
業務で使用した事がなく、監査では過去のデータを見ることが必要になるためどう活用できるか考えたい。
まず、分析を行う意味合いと、ビジネスにかかわるインパクトを考え、やみくもに分析をしないということが重要であると認識すした。また、バイアスのなるべくかかっていない情報をいかに収集するかも重要であると思った。
管理部門の効果を定量分析で検証することがないため、まずは会社に対する貢献度を測るために有効な仮説を立てることを考え、その上で情報を収集したい。
アンケート回答の設定の仕方で、求めるデータにちがいが出ることがわかり、アンケートをする際には気をつけようとおもった。
爆撃機の問題、有名ではありますが、撃墜された機体についての情報がない以上「被弾していない箇所を補強すべき」もまた仮説でしかなく、それを正解とすることはできないのでは
定量分析は、事業計画や予算を立案する時に参考に活用していきたい。
インパクト、ギャップを意識してデータを比較することの必要性がわかりました。
実践できるようにしたいと思います。
最終テストの設問３について説明が欲しい
分析と収集の留意事項や手法を活用する。
持っていきたい側にバイアスかけがちですが、賛成/反対の両面からデータを分析する必要があると学びました。
データの取り方および比較に役立つ
仮説思考は忘れがちなので気を付けたい
数字は感覚的に理解するのではなく、比較することが重要と肝に銘じようと思う。
分析で陥りやすい問題点を認識したうえで分析を行う
トレンドで変曲点を探すことがこれまでは少なかった。またクロス表でもばらつきを見ることが少なかったので、今後はそれを見ていこうと思う。
分析の５つのパターンはフレームワークとしたい。
参考にならない
定量分析のための仮説思考をより意識したい。
定量分析の際に参考にする。
分析を行う際にはどういった目的があって分析をしているのかを確認することが大切だと考えた。
基本を学べました。
課題分析の際の視点を意識する。
サンプリングバイアスに気を付ける
分析とは比較である。目的を明確にし、目的にあった比較をする。インパクト、サンプリングバイアスは、分析する上で、特に気をつけたい。
"問い"から始まることを改めて体系的に理解いたしました。これまで問いが明確になってない状態で数字を見ていた事もあったと反省しました。
違和感を感じたらまず問いを立てることから始める。
仮説を立てて、データを取り、5つの視点で分析する。
業務プロセス改善や市場観測に用いたいと思いました。
比較する条件以外はすべて同じにする、と話されていたが、それは意外と難しいだろうと感じた。どうしても、天気や気温、地域性、ターゲットの感情などの第三因子が関係してきそうである。
古い考えのように聞こえますが、データを自らの足で収集することが、この時代だからこそ改めて有益だということが理解できました。
アンケートの設問や選択肢の作り方も結果に影響を与えることを知り、作成時には留意したい。
分析をするには比較することだが、正しい比較をしないとミスリードして、悪影響となることに留意し、仮説と問いを繰り返し行い、比較の精度を上げることが重要と思いました。
データ分析する際の参考にさせていただきます。
データ収集は比較まで行うことで意味があるものになることを学んだ
これまで漠然と行ってきたことが整理されており、考え方についてまとまった。
後編で詳細学習したい。
- 数字が多い表などはまずグラフにして、観察することでトレンドや変曲点が見えてくる
- 市場調査会社に勤める上で、大変重要なスキルだと思う。
- 最初に思い浮かんだ仮説より、もっと良い仮説があるのではないか？と不安になってしまうが、そういった意識を持ち続けることが大切なのかもしれない。
データ分析は、わかっているようでわかっていないことが良くわかりました。より精度が高い分析ができるように学びたいと思います。
先入観や感で判断しないように、データを比較分析することが重要である。
分析する際に大事なエッセンスが散りばめられていた
とくに、情報を集めるのに課題感を感じていたので、良いヒントがあったと思う。
キャンペーン販売予測で活用
業務に活用するためには、分析作業を開始する前にインパクトを考えることが大事だと感じました
アンケートに頼ることも多いが、聞きたいことを聞くを主としているので、それに対抗できる気がした
安易な分析を行わないよう活用したい。
やみくもにデータを集めて分析の真似事をするのではなく、目的（問い）を押さえたうえで仮説を立てることが重要。
データ分析から仮説を導き出すことが多かったが、仮説を先に立てることで効率的に分析を行う。
KPIとしている数値と、他の数値との因果関係を調べ、KPIを改善させるための要因を探る
仮説思考のサイクルをしっかりと考えて、問題に対処したい。
新聞による世論調査のくだりは、朝日新聞側の設問の仕方や選択肢の作り方について触れないのは不十分では。
仮説を立てる部分が、どの程度の範囲や深さで立てればよいかイメージがつきにくい。
なんとなくこれだと決めつけることなく
分析のための比較対象を常に考える習慣をつけたい
分析方法を良く考えて比較するのが重要。
例えば、旅行先の選択にインターネットなどの情報を参考にする。
5つの視点はどれも重要だが、インパクトはその他4つと扱いが違うのでは？まずインパクトの大きいものを分析対象とし、その分析対象を検討するのに4つの視点が必要になると思う
分析における5つの指標(インパクト、ギャップ、トレンド、パターン、あともう一つ)を念頭に置いて分析の目的を設定する。
仮説思考の４つのステップと分析の5つの視点は今後データを収集するとき、それを分析する際に実践していきたい。
定量分析におけるバイアスの考え方は、お客様アンケートの作成などに役立つと感じた。
定量的に数字を分析するには対象をしっかり見極めた上での比較が重要であると学んだ。分析するにあたっては、インパクト・ギャップ・トレンド・ばらつき・パターンに注意する必要があることを学び、とても勉強になった。
最終的にどうしたらいいかの決め手になるなと感じた
仮説を立てるという指摘が新鮮でした。
今，まさに分析してます。
インパクトとギャップは、自分が日常の中で陥りやすい定量分析の要素だと感じた。対象にフォーカスしすぎないことが肝要と思う。
立場上プランニングを行うため、仮設⇒検証は必須ですが、データ収集に際しては直感的で甘さがあったと感じます。学習したことを意識してデータ収集を行ってみたい。
行動を起こす前にその目的と根拠を数値化し目標を明確にする。そのステップとして活かします。
情報収集でアンケートを選択する場合
営業でのターゲット分析で使えると思います。
情報収集について、これまで得てこなかったものが無いかどうか検討してみる。
常に目的を外さない
お客様より頂いたデータを分析する際、仮説思考の内容が活用できると思いました。
自動車部品の売れ行き等の分析の視点としてより精度の高い結果を導き出せると感じました。
見落としがちな視点にきづけた。特にサンプリングバイアスは気を付けたい。
現状ないが、分析する際に参考にする
日常のデータ分析に応用できる
インパクト、ギャップ、トレンド、バラツキ、パターンの要素を意識することは非常に重要ということが理解できた。
先方への提案に使える。
大変勉強になりました。
データ分析の本質は比較
縦糸と横糸の比較
分析は比較だと改めて断定されることで、思考がスッキリしました。また、データの収集方法や分析方法が例として説明されたのがわかりやすかったです。収集方法や分析方法については、得意ではなかったので、参考に活用していきたいと思いました。
特になし
あ
イベントを開催する際、季節・気温・曜日･時刻・アクセスなど多様な視点より決定する
サンプリングバイアスでコントロールされているアンケートが多そう
他の講義とひと味違って面白かった。
生存者バイアスなど、聞いたことあるけどよく分からなかった単語について知れたので良かった。
ヒアリングは特に重要性が高い
戦略立案の際の分析に役立てます。
比較が何より重要だと学んだ
新規施策を考えるときや、発注先の選定をするときに役立つ。
生産計画や開発計画の企画の妥当性の検証を行う手段の一つとして活用できると思います。
実験設計や結果の分析に活用できそう
インパクトは分析のまず初めに考慮しなくてはいけない視点だと思った。企業の売上を上げるための適切な意思決定をアシストすることが分析の目的なわけだから、売上の最大化につながる可能性の低いモノを分析しても、効率が悪い。まずは当該対象のインパクトを把握しよう。
目的（問い）を明確にすることが重要、仮設に対して必要なデータのみ集約する、データに対して5つの視点で確認する大切さを確認できたので、日頃にから偏った分析をしないように心がけます
事例を通して解説してもらえるため理解しやすかった。
Apple to Orangeや生存者バイアスはグラフや数値だけを見ていたら、見逃していしまう視点だと感じた。
分析前に、対象データの条件をきちんと整理するようにしたい。
勉強になりました。
通常業務で使用する機会は無いが、統計の取り方、分析の仕方考え方は勉強になりました
展示会開催時の企画案作成時に活用できそう
分析にあたり、陥りがちなところを常に気にして作業できるよう心掛ける
各支店毎の業務内容の比較分析
内容の検証と次に打つ手を考える
分析を行う際、「何を比較対象するのか」「仮説をどのようにたてるか」で結果が異なってしまうので、優先順位を考えて業務目的に対してインパクトのある分析を行っていきたい。
よかった
・解くべき問いありきの分析
・問いに合わせて比較する
・手元にあるデータソースにとらわれない(手元にあるこのデータを活用して何かやろう、ではなく、問いに対して何が必要か)
・どんな問いが適しているか→インパクトも一つの指標
アンケートの設問の仕方で、全く異なる結果になるのは、興味深かった。
成功者バイアスの概念は非常に面白いと感じた。
分析の際は、このような状況に陥っていないか、意識的に確認する必要があると感じました。
日常の業務でデータ分析を行う場面は非常におおいためばらつきやパターンなど活用しながら分析をしていきたい
仮説思考は現場にも使っていきたい。
ひと手間かける時間を捻出する必要性を改めて感じた
アンケート調査や、品質分析など
現地現物！
今まで分析しているときの落とし穴が分かった。
データの解析の手法を多種類学んだので、研究開発業務等でも参考にしたい。
定量分析のパートは非常に興味がありました。自分自身でこの分野のスキル向上が仕事に必要不可欠であると感じていたためです。ですが、分からない事に直面するかもしれない不安やストレスが今までブレーキとなっていました。内容がシンプルで分かりやすく、理解を深められたため満足しています。
次の新商品の売り上げを伸ばしたいときに、商品性を議論する材料に活用できそう。
前提条件の目的と、全体へのインパクトの視点は最優先で意識的に確認することが必要であると感じました。特に、明確な分析結果が得られやすいようなデータがそろっている場合、安易に着手しがちのため、本当に必要な分析なのか？の視点は重要と考えます。
分析を行う際の目的を見失わないことが大前提であり、アンケートに頼りがちであるがその問いや形式にも拘りたいと思った。
データ分析をする際、データの優先順位（インパクト）を考えると、無駄な時間を使わないと感じた
データを見る際には、どのような外部要因が関係しているのか・また誰がどのような意図で収集しているデータなのかに気をつけて扱う必要があると思った。
また、データを鵜呑みにせずにインパクトやばらつきなどにも気をつけようと思った。
アンケートの取り方が難しく感じた。実際に自分で体験（経験）してみないと上手く出来ないかもしれない。でも、その前に自分なりの、想定、理論構築が必要、と思う。
これまで、アンケートをたくさん取ってきたが、取得後に利用していないデータも多く存在し、かつ欲しいデータが結局は取れてないこともあったため、目的、仮説、収集、検証のサイクルを常に意識して取り組む
商品の需要予測や、開発、売り場の提案等多岐に渡って客観的なもののみかたを実践していきたい。
様々な場面で数字を活用した分析を実施しているが、今回学習した事を念頭に置き、役立てていきたい
データを扱う業務が多くあるので、今回の講座で学んだ視点を活かしていきたい。
偏見が消えた、自信が湧いてきた
具体的に分かる形で数字で比較することは、日常的に使用できそうです。
分析の際は全体にも目を向けることを意識する
仮説を立てるとその仮説に偏ったデータが収集されて結果が偏ってしまうと考えていましたが、きちんとステップを踏めばいい分析になると理解できました。
経営分析に役立てたい。
具体事象に対し、メンバーに体系的に説明する
現象を解釈するために事実，データを基にすることの大切さを理解することができた。
インパクトについては、実際の業務で指摘されるところです。全体の売上にどれだけ貢献できるか、そこがないとなかなか認められません。
データの整理や考え方の部分で理解が深まった。
優先順位をつける
市場分析を行う際に、インパクトがどの程度かなど確認しながら行っていければ、と思いました。
Just do it asap
目的を押さえることが一番重要だと感じました
参考になりました。
定量分析の着眼点に正解はない気もしますが、効率よくデータを分析するポイントを学ぶことができました。
商品の売上分析に活用する
他の動画よりもスッと腑に落ち、理解できた。
細かい分析をせず、恐らくこうだろうと、情報収集だけで結論付けていたことが多々あるが、今後は仮設を立てて分析をすることで、より精度の高い結論を導き出してみたい
5つの視点で、データを分析する
日常、無意識に行っている内容だと思いました。
手元にあるデータのみで答えありきで考えてしまう癖があるので、今回の5つの視点は参考になった
① インパクト
② ギャップ
③ ばらつき
④ トレンド
⑤ パターン
⇒ 上記の5視点を同時に機能させながらデータ分析
データ整理する際の大事な観点を具体例を交えて学ぶことができました。データの活用目的によって収集方法も変わってくると思いますが、データ収集には抜け道や落とし穴があることをしっかりと認識して、客観的に見る目を養いたいと思います。
数字だけを見て判断せず、インパクトがあのか？とかを考えてから行動したい
融資判断
視野や視点の部分が広がったと思います。
目的に合わせた仮説に沿ってデータを収集するよう心掛ける。
分析の視点をしっかりと押さえて分析したい
まだまだ、努力が必要そう。
比較対象apple to appleはいろいろなところで使えそうだ。
新商品の企画台数算出
・類似商品の実績
・市場の大きさ
・価格受容性 等から試算
分析パターン、トレンドやギャップなどは、覚えておかないとなかなか実施できなさそう
分析ということを今まで軽く言っていたが、なぜやるのか、どういう比較が必要かなど奥深く考える必要性を学べた
データを分析する際の方法が本当に正しいかどうかを見直す良い機会となりました。
仮説思考を意識した施策推進
業務に定量分析を活用したい
勉強になりました
目的の上で仮説を立てることが大切だとわかった。
データを取り扱う職場ですが、5つの視点全てを、網羅した上で判断は出来ていなかった。今後の業務に活かしていきたいと思います。
役立つときもあると思う
あらゆるアウトプットに使える考え方。
インパクトを考えて、定量分析に優先順位をつける
これまで曖昧な理解だったものがクリアになった。後編にも期待する。
定量分析の後半に期待
分析を行う際に、5つの視点を取り入れてみる。
業務の中で「定性的」ではなく「定量的」に示すことを求められることが多いので、まずは、問いを間違えて意味のない定量分析をしないように意識していこうと思う。
改めてデータの見方が整理でき、有用だった。
性能評価、不具合解析など日常業務で活用可能
同業他社との比較など
データ通信量の予測するときがありますが、そういったときには有効な考えと思います。
分析にあたり５つの視点を持ち、他と比較をした上で仮説を立てることが大切だと学んだ。
データ収集にリサーチナビやe-statがあるということは知らなかったので今後の分析ツールとして活用していきたい。
これはデータを扱う業務をするにあたり身につけておくべき知識。
日常の業務の中で分析を実施してビジネスの方向性を決定する事は多々あり、今回学んだ内容は今までのキャリアから大体できているとの判断をしますが、あらためて理論的に説明いただいたので、もっと根拠に基づいた分析ができるようになると感じました。
定量分析の基本の考え方が理解出来ました。その反面今の自分では実際の職場に置き換えて考えるにはまだまだ理解が足らないと感じました。
分析とは何かと何かを比較することその比較対象の設定こそがキモと感じた
データ収集の際に「ひと手間」をいとわないことがときに重要であるという指摘が興味深かった。実際に業務で必要なデータが出てきた際にも、こうしたポイントをこころがけたい。
分析をするためのデータの入手方法は業務の中でも使える。
分析の視点の整理も、自分の見たいようにしか見ないことが無いよう活かしたい。
仮説をもとに、今後の評価仕事を効率的に進めていく。
実務でデータを分析することが主業務ではないが、データを見る際に学んだポイントを心得ておくことで、新たな気づきを得られると思う。
データの分析の場面で、"間違った"や"効率の悪い"分析をしないよう、今回の視点を活用していきたいと思います
分析の本質は比較。適切に比較対象を選定し、何のために分析するのかという目的に基づいて、欲しい情報を的確にバイアスなく入手、分析していきたい。
業務において目的を明確した上で分析する有効性を確認できました。
まず、目的に対して、仮説を立てることが大事であることが理解できた。
データ分析でのデータの取り方に複数あり、バイアスが掛からないようなやり方が、大事であることも理解できた。
分析の基礎的な考え方を学べたと思います。
業務の改善に使えると思います
商品のマーケティングで活用できそう。
弊社での仕事は未だないデータを扱いたい場面が多く、見る・聞く・行うによってデータを集める。
リサーチナビがどれぐらい関係業務で有用か試してみる。
くり返し復習しながら習得し、日常業務の改善に役立てたい。
比較を意識して取り組むように注意したい。
実践では、社内の意見や一部の人の意見に引っ張られる可能性がある。
フラットな視点で分析していきたい。
仮説を立てることで、より効果的な分析を行う。
開発中の技術の効果の分析、今後の技術トレンドの予測、他社技術の分析など
仮説を作った上で、データを集めるという順序が大事
テストの正解理由が知りたい
分析の本質は比較である。
仮説を立てて、検証するというサイクルも重要。
また、比較のなかでは５つの視点を持つことも同様に重要である。
日常生活でモノを購入する場合に置いて、営業マンが提示するデータがどれくらい正しいもんなのかを見極められると思います。
今回学んだデータ分析を、実務でしっかり活用していきたいと思います。分析をするにあたり、仮説思考やデータ収集、５つの視点をしっかりおさえて分析してより精度の高い分析をしていきたいと思います。
効率的な分析を行う上での視点、手法を学んだ。
分析＝比較
限られた時間の中で課題に対する解決策を生み出していく必要があるビジネスの現場では、分析の目的を明確にし、仮説を立てないと以下の様な状況に陥る事がある。
・無駄に時間と労力だけ掛かる。
・分析する事が目的化してしまう。
一方で、まずは地道に現状分析から取り掛かってみる事で、そこから今まで気付かなかった問題点や傾向を掴む事が出来る事もあると思う。
分析のインパクトという側面は、真面目に取り組んでいる時ほど気をつけなければと感じる。マクロな目線を大事に。
分析の基本を学びました。
物流業務の中で、データ未入力が多い日と少ない日がある、どのような原因が考えられるかを分析してみたい。
目の前に情報があるから分析するのではなく、何の為に何を知りたいから分析するのか目的が重要。
分析の本質は比較であるという言葉は憶えておきたいと思いました。
ＫＰＩ数値の検証の際5つのポイントに留意する
仮説を立てて検証すること
つい目の前の気になる点を分析してしまいがちなので最初に分析目的を考えてから取り組む
定量分析を行う際に比較対象を正確に定める必要があることを理解した。
平均値と中央値は似て非なるもので、未だに誤解が多いと思います。
データ分析を始める前に、インパクトを考えるという点が良かったです。
。
ビジネスにおける思考ツールとして活用したい
理解できた
様々な場面で活用できそう
分析の本質が比較（対照観察）であることは、小学生でも習うことでありながらも忘れがちになる。意識したい。
プロジェクトの詳細化
データ自体に価値があるため、どのようなデータが必要がしっかり考える必要がある。またデータ検証の際にバイアスがかからないように留意したい。
参考になったので更なる深堀をしたい
仮説思考の5つの考え方は為になった。
テストの設問3ですが、"女性なら自身の。男性なら知り合いの女性に記録してもらう" というのは、実際のデータを集約する行為に該当するから適切だと最初判断しましたが、よく考えると自身または周辺の情報のみに偏る(サンプリングバイアス)事になりますね。こうして問われてみると、自分も知らずにサンプリングバイアスをしてしまっている可能性があるという良い気づきになりました。
仮説思考の鍛え方とセットにして考える必要がありそうですね。
たいへんわかりやすかったです。
基礎的な内容で分かりやすかった
分析は好きなほうなのだが分析の仕方をもっと学んでいきたい
レストランのSNSの投稿に関しての分析を行う際有効な手法だと思います。
仮説を持って分析することは、効率的に分析を行うために必要だと経験的に理解していました。改めて分析における注意点を、体系的に学べて参考になりました。
バイアスに注意して分析を行わないと間違った結果になってしまうことがあるので注意しなければならない。
リサーチナビやe-statなどの検索エンジンは初耳だったので，今後活用してみたいと思った.
そのほかについては今回は正直あまり真新しい内容は無かった.
定量分析の際に用いる
定量分析の内容については学ぶべきものがあるが実務にどう生かしていくかじっくり考えたい。
新規サービスが成り立つかの検証に役立てます
分析とは比較することであることを学びました。
継続トレーニングが必要
冒頭の愛に値段をつけるにはどうするか？に対するアプローチが面白かったです。
インパクト，ギャップ，ばらつき，トレンド，
データー予測する為の分析、比較が必要です。
データ収集の参考サイトが知らないもので勉強になります。活用していきます。
電力がどのような要因で増減しているのか分析する際に活用できそうである。
定量的にデータを分析する考え方がよくわかりました
データの分析の必要条件が学べた
調査目的に対して、比較対象の選定に注意してみようと思います。
これまでのプログラム内容から変更する場合の対象者へのヒアリングにこの考え方が使える。
バイアス自体は意識して、アンケートであれば、設問自体、分析自体を読みたいように読み取っていないか？を自問自答するときに使うことが出来ると思う。後は繰り返し実践してみる事。
非常にわかりやすく良かったですが、テストの答えが何故そうなるのかの解説があると尚よい。
5つの視点
インパクト
ギャップ
トレンド
ばらつき
パターン
数字を使った分析は日ごろから行っているが、より多くのデータを収集することに時間を割いてしまう傾向がある。
仮説思考のステップを取り入れ、効率的に分析できるようにしていきたい。
仮説思考のステップは実行したいと思います。「とりあえずデータを収集」→「問とはずれたと結論（仮説）を導く」のプロセスに陥ってしまうことがあるので。
①. 目的（問い）を押さえる
②. 問いに対する仮説を立てる
③. データを収集する
④. 分析により、仮説（ストーリー）を検証する
確認テストの設問４で①が答えなのは、日々の変動要因を見る「パターン」分析だから、ということでしょうか。見事に引っかかり、考えさせられました。
自身や部下の業務効率化などで使えそう
・作業をする前にきちんと目的を定めて作業を始めているか。何の気なしに思いつきでデータの収集を始めていないか。
・問いに対する仮説をきちんと考えていたか。
・忙しさにかまけて、検証作業を怠っていないか、仮説の検証はできていたか？
・分析の視点で５つの観点からもれなく分析できていたか。
といったことが、聞く中で自分の仕事の反省点として出てきました。
比較するネタが重要と感じた
品質管理の仕事は非定量のこともありますが、効率性を考える必要性があると感じています。
困ったシーンを思い浮かべると、リーダー職の人が休んで、仕事量が溜まってしまったことがありました。
今後同じ事態が起らないように、ルール・役割分担を整理することを考えています。
5つの分析と言われてみれば確かにと、今まで体型的に捉えていなかったが、改めて言われて納得性があったし、自分の分析が、この型から漏れていないか？をMECE的に使えるのでありがたい教材でした。
サンプリングバイアスとapple to orangeは評価では陥りがちだと思うので、本当に評価したい内容になっているのか、立ち返る姿勢を身に着けたい。
仮説思考は実際の行、ウニ取り入れれば時短につながるのでトレーニングしたい
分析とは比較すること、基本的な部分が理解できた。
定量分析
5つの視点で分析すれば全体がより把握でき必要なデータが得られやすいと感じた。
新聞の世論調査の例にもあるように（あれは両社意図的だと思いますが）、アンケートの設計には細心の注意を払う必要があることを再確認しました。身の回りを振り返ってみると、因果・相関のはっきりしないデータも都合よくつかわれている場合もあるなとも気づかされました。
仕事上で起きている現象を理解することと説明をすることに使う
理解度テストの解説が欲しいです。
分析に関する基本を再認識でき、とても面白い内容でした。おそらく、大抵の人が毎日のように実行していると思いますが、良い分析をするには、これを学んだ方が良いと思いました。
業務において、データを分析することが多くなってきましたが、適切に行われているようには思えませんでした。
目的を正しく押さえ、仮説を立ててから、データを分析するようにして、検討違いの分析をしないようにしたいです。
仮説を立てることがあまりないので、仮説をたててみようと思う。
データ分析においてバイアスによる判断ミスや対象のインパクトについて意識して行いたい。
a
データ収集時に陥りやすい落とし穴、を理解することでより確からしい分析に繋げたい。
分析の本質は比較を忘れない。
理解度テストの解説をお願いします。
問題解決や傾向予想にももちろん使えると思うが、たとえば成功事例がなぜ成功したのか？について使ってみたいと思った。直感的に普段を違うことをして成功した場合に、それがなぜ、成功したのか、このようにデータを基に分析すると、ただの経験ではなく、自分のスキルとして、蓄積できると思った。
爆撃機の話はとてもわかりやすい。丁寧に、データを診る必要がある。
分析する際は５つの視点を忘れずに
5つの視点を考慮する。
仕事柄数字やデータを扱うことが多く分析には慣れているつもりだったが、その手法や考え方を体系的に整理するとより効率的に取り組めると感じた。
お客様への適切な打ち手を考える際の考え方のフレームとしてとても参考になった。
不具合が発生した時に何がいけなかったのか原因を見つける際に、数ある推定の中でインパクトが高いものから優先的に解析を行う事で早期解決につながるとイメージした。
サンプリングバイアスは怖い。マーケットリサーチの際には常に想定して解釈する必要がある
分析の本質が分析であることから外れないように気を付けたいと思いました。
数字を使って分析する方法を知るだけで、いままで見えていなかったことも見えてきそうです。
仮説をたてて、POSの分析で検証するのが使えそうです。
データ収集に時間をかけ、適切な分析に活かす
目的のために、何と何を比較をするのが適切か、考える。
自分の身近なところや思い込みなどのバイアスをなくす。
今あるデータで見ることはできないか、一工夫してみる。
漫然とデータを収集し分析する非効率さ・非生産性がよく理解できました。売上高や利益等、分析に当たり、軸を定めて仮説を持ち、5つの視点を意識して有効な分析を心がけたい。
顧客満足度のトレンド分析を行う際に担当者ごとの特性が表れていないかを分析する際に活用できる
設問4が難しかったです。
天気と売上の関係は、ばらつきではなくパターンです。
採用分析等
問題の解説があったらいいと思った。
事業戦略を提案する際、データのインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを意識すると説得力が増しそうです。
確認テスト3が分かりませんでした。
実際に使ったお金を漏れなく記録することって、
分析手法の、見る・聞く・やってみる、のやってみるとして正しいのでは？と思います。
不適切なデータからインサイトを導こうとしていないか、ソースを確認する時の視点に活かしたい
比較対象をきちんと持つようにしたい。
データはひと手間かけて作り出すのも大事。
仮設思考は提案の前提を考える上で重要そう。
分析するときは仮説を立てる。
常識を疑う(打率でなく出塁数の話より)
業務を遂行する上で仮説を立てて定量分析を行うことが大切だと感じました。
分析を行う際にそのデータだけをみて考えていたが、しっかり仮説を立てていなかった。またトレンドやギャップなど大きな視点でみていなかった。
よい仮説を立てて分析を始めることで、効率的に分析を行うことができる。
思い込みとかで判断するのを避けることができる
最後のテストの設問４は解説がほしいと思いました。「バラツキ」ではないということでしょうか。
正しい改善を行うのに有効な手段だなと感じました。
仮説を立てることの重要性、偏りのないデータを取れるか考えることが必要
セールスパーソンの在職（経験）年数による販売トレンドを分析してみたいと思った。
良く自社でもマーケットリサーチを行っているが、サンプリングバイアスがありそうな気がしてきた。今後調査をする際に気を付けていきたい。
比較分析する内容に間違いがないよう、普段から仮説をたてて数値管理する事が重要だと感じました。
分析の本質は比較であるであり、５つの視点でデータを見ていく必要がある、という指摘は非常に分かりやすい。普段から「分析」は行ってきたが、指摘された視点を意識して用いるよう心掛けたい。
定量分析では5つの着目点、インパクト・ギャップ・トレンド・ばらつき・パターンを意識することが大切だと学んだ。また、分析の本質である比較を行う際は、まず目的を忘れないこと、比較対象を合わせることが大切だと学んだ。
データ分析を始める前に、何のためにするのかの目的（問い）とその問いに対する仮説が大切である。日頃の業務に対しても上記のことを意識する。
分析する際の視点①インパクト（全体への影響度合い）②ギャップ（何がどのように異なるのか）③トレンド（傾向、変曲点、外れ値）④ばらつき⑤パターン（法則性）
誤った分析にならないような前提条件を設定して実施することにつながる
全体的に視点が整理されて、業務での偏った分析がないか、確認しようと思います
アンケート一つとっても収集データの偏りについては考えていたが、質問の内容・聞き方によっても偏りが出るということは考えていなかった。
アカウントドライバーで活用
データの解釈時の着眼点に参考になった
データ分析を行う際にはインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつく、パターンの5つの視点をもって分析していく。
店舗毎の利益の推移の比較で使える
前編なのでこの程度かなと、後半に期待。
エビデンスベースの議論によって結論を腹落ちさせることができそうです。
製品の改善
データ分析において収集はもちろん大事だが、そこに対する影響度合いなども加味した分析をする必要がある。
最後の問題わかりづらい、例としてわかりづらくありませんか？理解不足もあるので、勉強しなおします。
5つの視点で考える、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン。
バイアスが入り込む余地が多いので、分析結果の理解には相当な注意が必要だと理解しました。
分析によって得られるものも仮説？という表現を使っていたことに違和感があった。
データ分析する際にリサーチナビやe-Statなどの公的な情報あることは有益であるが
実際利用しずらい印象をもった
同じ課題認識を持つ方は多いと思うので
2次分析のデータソースを探したい
過去の売上などの累積データから売上予測、傾向などの分析を行いたい。
分析に対する大枠の理解が出来ました。
分析については日ごろよく使っています。
ただし使い方によっては偏りが生じる事もあります。
そういった注意点を考慮しながら、使うように気をつけて行きたいです。
頭に入りやすく、納得感の高い内容でした。
示されたデーターに対して鵜呑みにするのでは無く学んだ指標からも確認する事を心がける。
売上分析の際に陥りがちなバイアスを矯正することが出来ると感じた。
「分析の本質は、比較である。」が心に刺さりました。
自部署で作成される報告書の中には、分析と称して集計・集約までで力尽き、分析に至っていない例が散見されます。
本セミナーを参考に、分析→考察→提案までをセットで示してほしい旨を説明したいと思います。
学生時代に統計学ちゃんと勉強しとけば良かった泣
分析の本質は比較ということを踏まえ、効果的な仮説の裏付けを行う。
他の方も投稿されていますが、やはり最後の設問3問目、4問目の解説欲しいです。なぜそれが答えになるのか、理解できなかったです。
物事を語るうえでインパクトの重要性を再認識しました。
カスタマーサービスのCX向上に向けた対策に活用する。
、
復習できました
分析＝比較、を念頭におき、かならず比較対象を置く
比較分析することで、自社の立ち位置を見極めたい。
メジャーのKSFを特定するために必要な分析の切り口を予め予測しておく（仮説を立てておく）ことが最初に必要であり、それが抜けていると目的志向の分析ができないことを学ぶことができた
言われてみれば日常の業務の中ですでに考え、自然に実施している内容ではあるが、こういう講義を聴講することで客観的に自分の定量分析、統計の取り方、数字の見方に偏りがあるかもしれない、と気付かされることがあった。
定量分析をあまり行う機会がないので、ぜひチャレンジしてみたい
仮説検証の際に役立てたい
工場での生産性の向上を図る際、定量分析を実施した。
ばらつきについての説明がいまいちよくわからなかった
分析とは何なのか(Aについてある場合とない場合、比較対象について)から、目的は何なのか、ステップについても理解を深めることができました。
定量分析は難しいと思っていたが、「Aの場合」と「Aではない場合」、「apple to apple」などわかりやすかった。
難しい。
目の前のデータの変動に着目しすぎて物事の本質を見失いがちになると省みています。
データを多角的に見て物事の本質がブレないようにしていきたい。
目に見えたもの・事にとらわれず、視野を広げて分析を行う
分析とは？を改めて知ることができた
定量分析の基礎を学びました。
データそのものはそれぞれ意味のあるものだと思うので、何のために分析するのかという観点が最も重要だと思いました。
直ぐに思いつかないが、分析対象をこれから探したい。
テストの回答説明が欲しいですね。
サンプリングバイアスはよく陥りがちなので、データ収集の目的に立ち返って仮説に必要なデータか確認しながらデータを収集しようと思いました。
内容は簡単であったが設問は比較的難しかった。
定量分析を行う際に、考慮すべきポイントについて、学習できた。
データ収集・分析を、効率的・効果的に行うために、考慮していく。
定量分析での分析に必要な条件が学習できた
分析するさいにどのように分析するか考え方が勉強できました
仮説を立てて分析する
比較
レスポンス改善のための施策を検討する時の分析に利用する
特にありません
比較をする
仮説をたてる
分散の状況からターゲットをみつけだす
定量分析は、ただ定量的なデータを比較検討するのでは足りなかった。仮説をたて、様々な視点で物事を見ていないと、客観的な分析とは言えず、偏りのあるものの見方になってしまう。
最後のテストの解説を希望します。
分析の「5つの視点」が非常に参考になった。
目的を明確にして、分析で何を得たいかを最初に決めておく事も重要
来年度の業者を選ぶ際に、適切な比較対象を選んで効果や費用を比較するようにする。
業務上でよくあるトレンド分析や定量分析について、結論ありきにならないよう、正しく偏りがないように注意する
検索ひとつにも複数のツールが必要でありひとてまを掛けれるか学べたと思います。
分析の本質は比較
適切な比較対象
仮説思考が重要
サンプリングバイアスに注意してデータ収集
５つの視点
アンケートを取る際には設問形式によりバイアスがかからないように注意徹底したい。
提案に対しての分析をしっかり確認、実践したい
問3が分かりませんでした
分析
営業
統計データを得る有効な手段として国会図書館のリサーチナビがあることがわかった。
分析とは何か？が少しわかりました。もっと勉強し仕事に役立てたいと思います。
データの分析の基本は比較であり比較しているものが間違っていないかも確認する必要がある。
りんごとみかんを比べても甘さも酸っぱさもどちらが美味しいかは比較しているものが違うという理解をした。
問を抑え、仮設を立て、データを集め、検証する。これを念頭に日々活用できればより効率的な成果が出せると感がえる。
問を抑える点では、打率と出塁率の話などもあり、常識にとらわれずしっかり考える必要を感じた。
設備の故障データとその要因と考えられるデータとの関係性について仮説を立てて検証する事に利用出来そう。
ビジネスシーンに限らず、自分の普段の購買行動などでも活用したい。
定量的という言葉になじみがなかったが、常に業務や日常に活かせることがわかった。
仕入れの数量等を予測分析したり、お客様の置かれている環境を分析する上で重要な手法であると感じました。
営業担当として、どの顧客にどの製品を提案するべきか、の問いに答えるために、考えることは、
「インパクト」だと考えた。
限りある時間の中で、どう行動すれば、全体の売上アップにつながるかを考える時にインパクトの考え方は重要、
仮説と検証を忘れず、売上に対するインパクトも意識して課題を進めます
比較して分析すると幅が広がることを学んだ。
業務において、企画段階で活用するのが良いかと思いました。
バイアスをもってデータを集めてしまうことが多いので、目的をしっかり意識するようにする
セキュリティインシデントとセキュリティ機器の販売額の因果関係を調べる
何か分かり易かったです。
どうしても分析する際に、いきなりデータを集めがちでしたが、本動画をみて仮説を立てる大切さに気づきました
比較して客観的にデータを見ることが大切。仮説を持って分析することも大切だと思った。
とても学びになりました
設問4の理解が難しかった
全問正解。
愛の値段面白かった
定量分析の理解が深まった。思いのほか朱里を理解する必要があると感じた。
ある程度定量分析のイメージはありましたが、体系的には理解できておらず、たいへん参考になりました。今回学習した流れで分析を進めることで、状況把握ができて、より良い対策が打てると感じました。
レポート作成にかかる期間はレポート内容に依存するという仮説を立てて分析してみる。
なんとなくやってる数字の分析に、定石がありそれを学ぶことで、効果的な分析ができることが理解できた。
講義内容が分かりやすかったです。
帰還した飛行機の例は、逆説的で目の覚める回答でした。
実務で役に立つと感じた
分かりやすかったが、後はどのようにデータを比較できるようにするかと感じました。
仕事でもそれ以外でも、考え方として、物事を調べるときに役立ちそう。
分析とは「比較」であるという1点を強調されていて、それを根本にいろいろな説明をされていて、わかりやすかった。
分析には用いるべき適切な定量分析を採用しないといけないと改めて認識した。目的に則さないと、正しい分析結果にならないと思った。
比較が重要ということが理解した。分析も、全体に影響がない場合は、必要ない可能性もあり、その点は、意識したい
今後はリサーチナビとe-statを活用する
基礎的な内容でした。後半に期待。
適切な比較対象を選定することに留意する。
メルアポをする際にどの文言が刺さるのか、あるいはどういった単語を入れれば返答率があがるのか、といっためんで分析手法を大いに活用できそう
新規データ収集時には回答数を偶然にする
分析を行うための手法が5つあることを学んだ。
状況に合わせて、最良な方法で分析を行っていきたい。
自社のサービスと他社との比較
なるほどそういうことですね。
データ分析の意味、目的を元に数字を集めるだけではなく、何を集める事、分析することが必要か意識して活用したい
仮説思考の目的やそもそも論を検討する事は活用できる。
分析をやみくもにしようとせず、ポイントを押さえて取り組んだ良い事が理解できた。今後の営業活動で顧客分析をする際などで活用したい。
分析の５つの視点が勉強になりました。
改めて考え方を整理できた。
サンプリングバイアスは日頃数字を見る上で意識しているが、改めて俯瞰して捉える習慣をつける。
理論は分かっているが実践するとなると普段から活用していないと応用できない。
ビジネスシーンにおける、定量分析の方法について、具体的な方法を学べた。
インパクトやトレンド、ギャップについては普段何気なく行なっていたが、これらを頭に意識して分析を行うことで、より漏れなく実効性の高い分析ができるようになると思った。
また、ネットや文献でのデータが少ない際に、アンケートなどで情報を得る際、サンプリングバイアスに陥らないよう、偏った視点になっていないかも、分析を行う際にチームに相談するなどして対応するようにしたい。
仮説志向の仮説を立てていなかったので、今後は行ってデータ収集の効率化に活用したいと思います。最後の問題について４番のばらつきについては少々理解できなくて今後ばらつきに対する抵抗感が出そうです。
例が沢山合ってイメージしやすかった
数値分析は好きなのでよく分かりました
一言に「分析」と言っても、適切な比較対象を選定しないと正しい分析とは言えず、また導き出される結果も不適切になってしまうことには十分に留意したい。特にサンプリングバイアスの視点は重要だと感じた。
定量分析による効果の検証は実業務を推進する上で必要と考える
インパクト。
思い込みによるミスリードを防止する視点が持てた
日々得られるデータを基に問いを立て、５つの思考に留意して分析できるよう業務にいかして行きたい。
データ収集やデータ分析の５つの視点を活用し、業務に活かしたい
ためになる
リサーチ・ナビやe-statのデータがあることがわかったので活用していきたいと思います
実際のビジネスでの仮説建てや検証に役立てることができると感じた
目が行きがちな売り上げが急減したものにとらわれず、全体的な視点で冷静に判断する必要があることを認識できた。
パターン、法則性を見つけることが重要だと感じた。
ビジネス定量分析の概要が理解できました。後編を学習し、さらに理解を深めていきたいと思います。
色んな視点で分析するのは
参考にしていきたいです。
分析は比較。
つい自分が気づいた課題に飛びついてしまうが、限りある経営資源を投入するのだからインパクトという視点は重要。インパクト、忘れがちです。
とりあえず何でもいいから分析しようというのではなく、インパクトの大きな課題に向き合う意識付け、習慣付けをしようと思いました。
生産計画立案時に過去の実績デ－タだけでなく
様々な側面から検証し、今回の分析視点を以って実行してみる
売上予測をしている身としては、なんとなくで行っていたことが体系的かつ言語でまとまっていたので、今後の考える軸が定まった。
特にデータ収集のツールは知らなかったものが多く参考になった。
分析における5つの視点、普段は無意識でやっていることを言語化してくれたので、自分がどんな視点で分析しているのか明瞭にしながら進めていけそうです。
わかりやすかったです
分析の軸をもっての分析を心掛ける
データそのものの入手が課題だと思いました。
データ分析における分析の視点（切り口）を学べたと感じた。同じデータでも見方により変わったり結果が異なることはこれから分析する際に常に意識していきたいと思った。
女性へのアンケートの問いに対し，正解が理解できなかった。
機械的にデータを取りがちであるが、まずデータを取る目的をよく考え、仮説を持ってデータ取得に臨む必要がある。
動画の中で紹介されていた「マネーボール」という映画見てみたいと思いました。多くの人が「打率」が良い選手の基準であるという考えを覆し、チームの目的＝勝利することを再認識した点に感銘をうけました。
マネーボール、先日観ました。ブラッドピッド主演で先生が動画で語られていた内容がストーリーの柱でした。面白かったのでお勧めです。
「分析の本質は比較」と「適切な比較ができているか」ということを念頭に置き、トライします。
比較対象が適正か？慎重に検討をいたします。
普段の業務で行っていることだが、改めてﾌﾟﾛｾｽを系統立てて理解することができた。分析の際の5つの視点は参考になった。
定量分析については練習が必要と感じる。何度も見返していきたい
アンケートの考え方について整理できまして、有意義な研修でした。後半も頑張りたいと思います。
分析方法のポイントがわかりやすかったです
法則を理解してデータのパターンがみれるようになると、仕事以外でも予測などの分析ができると思います。
ぜひ実践して身につけて行きます。
分析の際の5つの視点について、フレームワークとして使えそうなので、そちらでデータの分析に活用してみたいと思いました。
データを取り扱うにあたって背景や前提を考える必要がある。
目立つ数字だけにごまかされず、その意味を知る。
網羅的な内容で、市場価格の分析に仮設思考を用いることができそうだ。
あまり難しく考えずにシンプルに考えてデータ分析を進めることが大事なんだと改めて思いました。
分析について、問いに対してすぐに相関係数などに走ることが多いので、全体を俯瞰していきたい。ドライフルーツの分析など、ありがちですよね。
ありがとうございました。
定石を知り、
独自な洞察を磨く、
人に先んじてチャンスを気付く
実践のみ！
方針の振り返りや市場分析
e-statのEXCEL版はこの様なデータ分析で使うのですね。
ただ数値を比較するだけだと、分析ではないと思いました。
目的は何かを明確にして、仮説を立ててからデータを集めることが重要。
闇雲にデータを集めてはいけない。
選んだデータが目的に適しているか、確認するようにしたい。
既存取引先の分析に役立つ。
分析に不足しているポイントをチェックする
仮説、比較の重要性について再認識した。
ビッグデータにも魅力を感じた。
手元のデータを元に、生産性向上につながる案を仮説を持って調査してみたい気持になった
愛の値段の出し方が秀逸で勉強になりました。
測れないと思っていたものも工夫によっては測れるのですね。
サポートをするうえで、問い合わせのインシデントを分析するのに役立つ。
仮説思考で、無駄な検証を防ぐ。
分析とは比較することというのはわかりましたが、適切な条件下で比較することには練習が必要だと思いました。
定量分析(後編）を学習した上で、明日からの業務に役立てます。
分析するときのインパクトは忘れがちなので、気をつける。
分析の根本が比較である。整理されていて、数字が苦手でも理解できた。
しっかり理解しました
分析においてのポイントが明確になり、フレームワークが出来ました。
分析する際には、目的を達成するために必要な適切な比較とサンプリングバイアスを取り除くことが重要だと感じました。アンケートは設問次第で誘導可能なので要注意です。
これに限らず、確認テストが不親切過ぎる
とても整理されていて全般的に分かりやすかった。
・前提条件を合わせること Apple to Apple
・仮説思考「そもそも：問いをおさえる」こと
・生存者バイアスに陥らないように
・サンプリングバイアスに陥らないように
気を付けていきたい。
多くのコメントにあるように説明も設問も中途半端なところが散見される気がした。後編に期待したい。
定量分析には、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの視点を押さえることが重要。
無意識に考えていることはあるが、意識して分析してみたい。
生存者バイアスの話は、大変面白かった。やりがちなミスなので、留意したい。
営業企画で効果的な単元であると感じました。
物事を俯瞰で見る訓練を日々しないとダメだと思います。
本コースの定量分析の概念は理解できた。
続いて後半を受講したうえで、実践の場にどのように
役立たせることができるか、よく考えたい。
5つの視点を意識して分析
・インパクト
・ギャップ
・トレンド
・バラツキ
・パターン
サンプリングバイアスには注意が必要。
データに意味を持たせるために必要な比較対象の設定がとても大事だと気づきました。
仮設思考をしたくても、どのように進めるべきか悩んでいたので、段階的な説明でわかりやすかった。またデータ収集のポイントや分析を行う上での軸を意識することも、取り入れていきたいと思います。
正しく比較ぶんせきし、場合によっては仮説立てて効率をアップさせていきたい。
業務に活かしていきます
バラツキ、トレンド、インパクトetcの分析時の必須視点を改めて確認できた。これまで実践できてはいても言語化までには至らない点だったと感じたので勉強になった。
No.3の問題を2度間違えました。サンプルが少なすぎることに気づけませんでした。これは、目の前の言葉を聞いたのみで、深く理解できていなかったことにほかなりません。今後に活かしていきたいです。
わかりやすく面白かったです。
自分でデータを作成するという観点が新たな発見だった。
設問回答に納得できない方もいらっしゃるようですが、自分は深く考えなかったせいか、途中のクイズも理解度テストも正解できました。
リサーチナビは役に立ちそうなので、調べてみます。
「分析の本質は比較である」の一言に感銘した。
分析するにも闇雲に比較するのではなく、適正な比較が大切であるということがわかった。
主観に頼らず、客観的なデータを用い、考えることで他への説得力や成功の確率が格段に上がるように感じる。
ただ、データが集まるかどうかが、本来問題になることが多いと思う。
経理（財務会計）に所属していますが、管理会計部門と違って、ともすれば事実の記帳、集計で終わってしまうことがある。比較を使って分析することを意識したい
定量分析については実務でも活用するが、そのデータをいかに見るかの視点は異なっていた。仮説をきちんと持ちながらなぜそのようなデータになるのかを意識しながら定量分析と付き合っていきたい。
仮説思考(目標→仮説→データ収集→検証)の考え方は、調査業務で普段から使えるものである
他社コストとの比較の際、条件が同じであるか？を確認する。
同じ条件でないと比較にならない。
比較分析は大事だと感じる
最後の理解度テストについて解説などで補足してほしい。
5つの視点が簡単な言葉で書かかれすぎて、意味合いがわかりにくい。わすれやすい。 インパクト＝売上への影響度なら最初からそう書いてくれた方がいい。
業績の分析をするときに、データをどのように扱い分析するのかに役立つと感じた
仮説思考の４つのステップはわかりやすく腹落ち出来ました。この方法を身につければ、ビジネスシーンで大いに役に立つと思います。早速試してみます。
今後、データを分析する上で、Aの効果について「Aのある場合とない場合」の比較。データ分析の際の5つの視点について留意して考えていきたい。
データ分析について手法がわかったので実際の業務で応用して見る
整理された説明で基本的な事項を押さえることができた。「同じデータでデータ分析で差別化するよりも、一手間をかけてデータそのもので差別化が効果的」という説明は示唆的だった。
ビジネス定量分析の前編を学びました。仮設思考のステップを踏むことにより、データ分析の方法を理解できました。データ収集で、リサーチ・ナビやe-Statを知ったことは良かったです。今後活用したいと思います。
リサーチナビを知れてよかった
見落としがちな点をまとめてもらえると、新たな気づきにつながるように思います。
分析について、これまでは上司のアドバイスくらいしか情報を得ていなかった。今回の講義で一般論を学び、仕事に活かそうと思う。さっそく明日から実践します。
今まであまり考えていなかった内容であり、目からうろこ的なところが多々ありました。
愛の値段、飛行機の強化など非常に楽しく学べました。
再度セミナー受講し、理解を深めたいと思います。
自分で分析する場合、偏りがちな傾向があるので勉強になります。
分析と聞いて難しいのでは、という先入観があったが、基本的な概念を一から知確認でき、非常によく理解できた。このあと後編も受講しようと思う。
分析力を向上させ組織の生産性アップにつなげていきたい
目的⇒仮説⇒検証、このループが大事であり、そのためにどうデータを収集したらよいかが認識できた。
最後の問題、天候との相関を見るのは不適切なんですね、
非常に分かりやすい説明でした。
ビジネスの現場では、いくつもの要素が輻輳しているなかで、
どう単純化して比較して傾向を見出すかである。
分析次第で導かれる結果が異なるので難しい。
解説の補足をもう少し充実して欲しかったです。
つい仮説立てする時に精緻にと考えてしまうが、検証→仮説立てを繰り返せば良いと分かり、機動性が良くなると思う。
分析を行うこと自体も重要だが、出てきた結果をありのままに捉えて本質的な考察に繋げることがとても重要だと思った
ビジネス定量分析の基本の枠組みを理解することができました。
仕事においては様々なデータをグラフ化するなどして分析に役立ているが、一手間かけて様々な角度からの分析し検証していくことが必要であることを学んだ
データ分析に関して5つの視点は何気なく実施しているが、これら視点を意識しながら広い視野で進めることが重要と感じた。
どのようなデータを扱うのか、集めた数値をどう扱うのかが良く分かりました。大変興味深く学習出来ました。
ただ、「爆撃機」のクイズですが、帰還した機は何をしてきたのかを、考えさせられました。
データの集め方、選び方の方向性はわかったので、どう分析するかを勉強します。
テスト3・4問の説明してほしい。
グラフは業務で使うものの、散布図以外の見方にかかる説明は聞いたことがありませんでした。商品の獲得件数の傾向の分析などに利用したいと思います。
分析の機会が多々ありますが、思い込みで決めつけちゃうことがよくあります。改めたいと思いました。また、この学びを発揮するため分析したくなっちゃう内容でした。
定量分析において仮説を立てて検証を行なうことの重要性が非常によく理解できた
分析の５つの観点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）が参考になった。
製品キャンペーンを行う時の指標として捉える。
インパクトが大きいものに注視して行うという事は分かったが、分析を求められるものが、最初から決められている場合は、そうもいかないのではないかと思った。
目的➢仮説を立てる➢検証といったサイクルを一貫して押さえて、データ分析をしていこうと思う。
データ分析で差別化するのではなく、データそのもので差別化できないか考えることが参考になった。自社で抽出できるようなデータだけでなく、外部のデータサイトであったり、世の中にまだないデータを用いて、仮説を検証していこうと思う。
実務で即実践します。
リサーチナビ、e-Statは、これまで活用したことがなかったので、新しい情報のソースとして活用していこうと思います。
愛の値段のところですが、差額は偽りの愛を受け入れるための値段といえると思いました。
最後のテストの解説が欲しいです。ばらつきが不適切というのがわかりませんでした。
分析に苦手意識があったため深くやって来なかった気がします。今回重要性を再認識しました。
大変勉強いなりました。実践で生かしたいと思います。
数値による分析手法を学んで、実際に使ってみたいと思った。
データの収集方法を間違えないこと、分析の５つの視点をを持つことが重要であることがわかりました。トレンドは、変曲点を見つける、見逃さないように注意して、見るようにします。
分析において、５つの視点で判断する必要があることが把握できた。
内容を聞いて自分が無意識にできている内容が多いと感じた。分析を行う際は、仮設を立てることで、効率的にデータ収集や分析を進めることができると感じた。
定量化して考える癖をつける。
ばらつき という言葉は相関がないイメージをあたえる。分析の視点の一つだが、こちらは偏りを意味している。私に場合、ちょっと理解に時間がかかる。
今まで漠然と分析作業としてきたものが、５つの視点での捉え方でポイントと視点が明確となり、今後の作業にも目安となるようになった。
既に世の中のどこかにあるデータを収集するだけでもヒトと差が付くことを感じた。
すでに日々の業務で使っているものがほとんどであるが、良い復習になった
具体的にどのようなものが分析に出来るかを考えるいい機会になった。
データ分析後の表現も定性的ではなく、定量的に話す事が必要だと学びました。
最後の5つの視点において、ばらつきを見るうえで平均値を上げる要素となり得る外れ値の観点は非常に重要と感じました。
分析がメインの業務であり、何を分析するのか目的を判断・その後のアプローチに活用する
定量分析大切だと感じました。
分析の本質は比較であるという学びを得た。担当業務で問題・課題を洗い出す際はまず分析の目的を抑えたうえで比較対象の明確化を行う必要がある。
日頃の業務で今回学んだ内容は使っているが、要点が分からず取り組んでいた面があり、非常に良い学びになった。
業務においては分析が各個人の観点で片寄りがあったので、
今後、分析に片寄りが無い様に今回の定量分析を活用したい。
目的を抑えて、偏りの出ないような分析をしたい
物の見方や考え方を考えさせられます。
投資ポートフォリオなど
仮説を立て、少しずつでも的が絞り込んでいけると業務が回り始めるが、的が外れると心が折れます。
分析の根本は比較、そのとおりだと思いました。
また、社内資料でも数値が乱立していますが、特異点などをきちんと見つけたいと思います。
わかりやすかったですが、理解度テストの最後の設問が、よくわかりませんでした。
分析する際の注意点が分かりやすく分類されていた。自分のやり方が合致しているか改めて検証してみたい。
データを集めるのも、活用するのもセンスが大事だと思う
学びは下記となります。
・分析は比較
・データ分析の５つの視点
活用してみたいと思います。
比較してデータ分析することの重要性を理解した。
ポイントは仮説を立てることと比較をして分析をすること。会社では仮説を立てると、その時点で思考が偏っていたり先入観があると思われがちなので、仮説を立てるだけではなく検証を繰り返すことを重視したい。
改めて定量分析において重要な考え方を理解することができた。
分析の5つの視点については、場数を踏んでそれぞれの視点を組み合わせて考えられる、もしくはどの視点がそのシチュエーションで重要となるのか即座に判断できるようになりたい。
この5つのどの視点を使って分析すべきかを判断し、分析する練習問題があればより理解が深められて良いと思う。
簡潔で流れがわかりやすかった！
敢えて2つ括りでまとめると（自分が扱える数が「２」つまでなので）
◆手順
問いを立てる・仮説を立てる
↑
データを集める・検証する
◆分析時の2つの視点
インパクトを確認
トレンドか、意味のあるギャップか、パターンか。
引き続き後半も視聴します
分析の5つの視点を意識して仕事に活かしたい。
仮説、戦略を立てる際に、モレがないかチェックする際に応用できる。
５つの視点は、売上分析を行う上で常に意識すべき大事なポイントなので、見えるところに貼っておきます。
仮説思考はいかなる場面でも応用できると思いました。
意味のある比較をすることが重要。戦闘機の問題は、なるほどと思った。
販売戦略を立てる上での優先順位を決める際に、自所課における各得意先の取引状況を分析するためのデータ収集に使用する。
テストの最後の問題の解説が欲しいです。
講座の通りですが、実際には自身のバイアスやそもそもの情報の収集がなかなかできないので意識したいです。
4つのステップ、目的、仮説、データ収集、分析を意識する。
仮説を設定し、データ収集を行い、ばらつきやギャップ、インパクトに注意する
定量分析の手法をタイプ別にアドバイスいただき、日常業務においてすぐに活用できる内容と感じました。
データを企画書に入れる際には、比較する2つのデータを入れる大切さを再認識しました
生存者バイアスの考え、目の前に無いものから想像することは意識したことがありませんでした。
また、分析のそもそもの目的は何かも、意外と見えていないことが多いと思いました。
これら点に留意し良く検討するようにしようと思いました。
分析の5つの視点を意識出来ていると、実際の分析における意味ある解釈のスピードアップになると思いました。
数値が出た要因が変えられる環境下のものか、変えられない環境下のものかも考慮する必要がある。
何気なく分析していた事から、定量的な視点での物の見方を意識したいと思います
サンプリングバイアスは注意していないと見逃してしまう場合もある。データ収集をする場合にも目的を明確になっているか、確認しながらデータは見ていきたい。
数学のワンダーランドは程遠いです！数学に苦手意識のある自分にとっては相当な難易度の高さで、実践はまだ先になりそうです。
話が面白く、眠くならなかった。GOOD！
業務においても、特にテータの分析において「ギャップ」の点を見逃すことが多いので、今後は気をつけたいと思う。
「分析は比較」。私だと「前週」「前月」と、その時のトピック何があったか、行動をしたかを記録しておかないと比較できないので、実施した施策についてはメモしておくことが必要。
画一的な基準値を商品導入の条件に設定している場合などに、なかば意図的にサンプリングバイアスをかけている例が社内でも散見される。データ分析についてある程度の教育を社内で実施することが有用なように感じた。
面白かった。やりがいがあった
数字は一つでは評価できない。必ず二つ以上並べて評価する。
テストの解説がほしいです。
定量的な考え方が良く分かった
分析とは、正しい比較を行うこと。という大前提を基に仮説を立てていく事だと分かった。
下記のｋ－hotさんの解説がわかりやすかったです。自分も飛行機の問題は3を回答しました。直感で良かったのか、と。考えすぎたかも。回答を見てももやもやとする質問が多かったので、説明が若干不足している解説が多いのかもしれません。個人的に数字は苦手なのだなぁ･･･と改めて思いましたが、面白い！と思う話が多かったです。
・分析の本質は比較である
・効率的な分析のためには仮説思考が必要
これらのことを念頭に、5つの視点（インパクト・トレンド・ギャップ・ばらつき・パターン）に注意して、業務に活かしたいと思います。
定量分析、改めて学習してみると良く理解出来ました。比較するにしても気を付けるポイントなど、よく分かりました。
目的と仮説は鍛えられてきて、その中でデータ収集やデータ分析は割とあいまいにしてきた気がします。データ収集やデータ分析にひと手間加える必要性を学べました。また陥りやすいバイアスやケースもわかりやすかったです。
ビックデータは様々な分野で活用されています。分析をする際にサンプル数の多さはその環境を推測する際に信用できると思っていましたが、その母数における性格も確認する必要があると学習できました。
業務に活用するためには具体的なシーンを想定する必要があります。
そのうえで、自身の業務に落とし込むと、特に最近は、集計作業を行う
ことが多くなっています。その際、データの加工を行わず分析を行うことで、
要点等がわからなくなるという場面に直面することが多いです。
そのため、今後私が重点的に役立てるものとしては、「データの加工は手間でも行う」ことにつきます。
分析について、改めて学びがあった。
本日学んだような観点を意識しないと、目の前の入手しやすいデータを前提に分析してしまうきらいがあるため、今後留意していく必要があると思いました、
思い込みではなく、実際のデータを基に分析が必要と感じた。またアンケートの設問数や問いかけ次第で大きく変わる事が理解出来た
サンプリングバイアスと目の前にある分析対象に飛びつく事には注意しようと思う。
バイヤスのかからない仮説を立て分析。なかなか難しいと思いました。
分析を進めていくうえで仮説が大切で、またデータを見る際のインパクトやトレンド等様々なポイントを加味して分析することで、制度が上がることは非常に腹に落ちた。
分析の目的を明確にすることの重要性、分析の視点(インパクト、トレンド等)の考え方が勉強になった。比較においては、比較する事柄以外の条件を同じにすることが重要だと理解はしているが、振り返るとなかなか実践出来ていない。意識していきたい。
数字に対する苦手意識を少し和らげることができた
分析は比較であることを普段から意識しようと思いました。
データをうまく活用するためには、分析の仕方ではなく、その収集方法にも目を向ける必要があるという視点は、どこでも生きていくと思います。
分析で重要な5つの視点を持って分析していきたい。
また、国会図書館などはツールとして知らなかったので参考になった。
分析は比較して比べる。分析の5つのポイントはとてもわかりやすかったけど、グラフの例というか読み方がわからず何回か見ないといけないなぁと思う。
ビジネスでデータを分析するときに、データの比較をすることに加えて、５つの視点で考えることは参考になると思った。
分析とは比較である。
単体の数字で評価することがないように比較対象を選定して分析を行います。
外れ値や変曲点に注目する
定量分析の見方としてどこから考えるべきか参考になりました
分析をする際に5つの視点で常に分析していたか振り返るとそうではないケースもある。今回学んだことを意識して今後は分析に活かしていきたい。
既存データからの仮説をしばしば行うが、
データバンクからの情報もあてて見ることもしてみたい。
比較、ギャップ バラツキ と無意識に行っていることも、日頃より意識をして行うことでより精度が高まる。
設問は難しかったですが、分析の比較において重要な点をひとつづつ考えるとクリアになりました。
n=1の場合にサンプルバイアスがかかる可能性が高いということで理解しました。データ収集のヒントをみるために、n数が少なくても数人にヒアリングするのはいいのかと思いましたが、サンプルバイアスによって異なるデータに誘導されやすいという可能性があることを留意したいと思いました。
無意識に自分の思うがままに分析していたが、
データを生成する上での重要度インパクトの高い順に視点を持つ。1年間の仕事の振り返り資料を作る際には、見てもらう相手に何を見せたいのか、認識してもらいたいのかまとめていく
今までにない気づきがありました。いろいろなデータを見た時の判断に生かそうと思います。
分析とは比較という根本が理解できた。分析対象に対し比較対象も明確にして
分析をおこないっていきたい。
仮説は必ず、目的に基づいて作成することと、インパクト等環境も確認して適切に考える必要性をまなびあ
普段やっている事ですが、改めて学び直すと新たな気づきがありました。私の分析には自分バイアスがあった様に思います。反省します。
一見簡単なようで意外と難しい、いかに普段自分がバイアスの掛かった見方をしてるのかを改めて感じました。
具体的な業務で試したい。
分析ではいかにデータを作り出すかが肝だと感じた。
もちろん分析の手法も大事であるが、データを集めて正しく加工できないと思考することすらできない。
基本的な考え方が学べて良かった。もっと若いうちに勉強して身に着けていればと今更ながらの実感です。
すっと腹落ちできる内容と事例でした。データを集める機会はかなりあるのですが、その前に目的を明確化して、仮設をたてる。分かってはいるものの、実際にはまずどのデータなら入手できるか？から着手してしまっている気がします。調査の予算はないので。
しかし、結果意味がなかったり、余計に時間がかかるんですよね。
ちょうど自分が行おうとしていた分析に活かせそうだと思った。
その際にリサーチナビやe-Startは参考にしていきたい。
分析の本質は比較であることが良く分かった。
その際に、何について、何と、どういう点に関して、どう比較するか、しっかり考えて身につけてゆきたい。
分析は比較すること
ビジネス分析する上では数字を示すことが、他者を巻き込むためにも重要である。また、5つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、バラツキ、パターン）を意識することにより、自分の分析の抜け漏れをチェックする上で役に立ちそうだ。
検証の際の比較対照を明確にする。
5つの分析の視点でまず分析手法をあぶりだすことが出来ると思う
apple to apple, apple to orange
こういったワードはささる
比較検討時に、正しさを考えることを忘れないようにするための良いキーワードなので、メモをとりたい
分析の本質は比較である。
端的で、重要かつ覚え通りの良い表情だと感じました。
研究開発業務担当なので、仮説検証やそのための比較データ取得は特に留意している分野です。日頃意識していることに理論的な意義づけをいただき、有用でした。
比較の対象は大事ですね。
普段の会議でも意識します。
データを使うのは当たり前。
納得させるには分析データが一番だから。
ただし的はずれだと意味がない。
必要データを必要なだけ準備するよう心がけます。
詳しい解説がほしいです。
webサイトへのアクセス数と売り上げとの関連性など、業務に活かせるチャンスは沢山ありそう。
分析できるケースが多いので、5つ特にインパクトをしっかりと見据えることが重要だと感じた。
最後の設問のばらつきに関して、理解が追い付かなかった
日々の業務で分析する観点が増えた。定量分析のデータの調査方法が分かった。
分析の本質は比較！
比較対象に何を持ってくるのかについては、分析の目的に合っているかどうかを考慮して、選ぶ必要がある。
日々、意識していきたいところです！
まず、ある課題の問いについては、きちんと明確にしてから仮設検証に取り掛かる必要があると思う。必要なデータについては、面倒くさがらずに一手間加えて有用な情報をまとめられるようになりたい。
平均値、がよく指標として使われるが、最頻値や中央値なども確認した上で、全体のばらつきを確認することが、
データを正しく理解するために必要だと感じた。
Statやリサーチナビのような情報が一般的に入手できるとは知らなかったです。
分析の幅が広がるかと思います
私は自分の直感が分析結果とクロスするところに数字を取扱う面白みを感じています。
しかしながら往々にして、分析を自分の意見を補強する際の材料としてのみ利用しまう傾向があります。分析の際の5つの視点を覚えておいて、データを分析する際に批判的な検討となるよう留意しなければならないと反省しました。
ビジネスの基本として押さえておきたい内容だが、具体的な事例に沿って説明してあり勉強になった。
ビジネス上定量することがほとんど
評価にしても、売上にしても
ただ数字化したものを何と比較するのか？
比較の目的は何か？
生存者バイアスにかかり、本質が見えなくなり
深海へ引きずり込まれることも多々。。
良い分析の手法として
仮説
データ収集
データの検証
分析5つの視点
インパクト 影響度の大きさは？
ギャップ どの程度ギャップがあるのか？
トレンド 時間軸で見る 一貫した傾向 偏向からの外れ値変曲点
ばらつき かたよりの確認をする
パターン 法則性を見つける Aという特徴があればBとなる
この要点を押さえることが重要。
実際に市場開発で分析を行うのだが、仮説を作るのがそもそも難しいと感じている。その目的も短期・中長期で複数ある（または漠然としている）場合もあり、難しさを感じている。
本動画では体系的に分析とは何かをクイックに学べたが、仮説の立て方、そもそもの目的を立てる際のケーススタディを複数知りたいと思う。
定量分析にあたっては、そもそもの収集すべき情報は何であるのかの項目定義と、どの程度の量が必要でどれほど時間をかけるべきかを仮説ベースで定義をし、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき及びパターンを鑑みながら比較を行いそこから何が言えるのか、次に何をすべきなのか、課題は何であるか等をFactベースで行い意思決定に役立てることができると学んだ。
後編もしっかり学んで身に着けていきたい。
定量分析において、インパクトの視点を忘れてしまうとあまり意味のない調査を延々としてしまう結果となり、成果に結びつかないので気をつけたい。
分析力が必要な業務を行っているため、大変為になりました。
最初の目的(問い)を設定する部分が一番重要で、ここを取り違えてしまうといつまでも答えにたどり着けない気がします。
野球の事例は非常にわかりやすかったですが、目的を適切に置き換える方法や、仮設検証結果から目的から立ち返る方法等もあれば、解説していただけると嬉しいです。
大切なポイントのあとにわかりやすく具体例が提示されていて理解しやすかった。
ひと手間かけてデータをあつめることの大切さに気づけたが、それには最低限のEXCELの能力が必要なので、基本操作やどのグラフが適切であるかを学んでいきたい。
テストについて、間違えたのですが、何が誤りだったのかよく理解できなかった。それぞれ解説をつけていただきたい。
仮設をたて分析して検証することをすることでより効果的に施策になるので実行計画していきたい。
アンケートで奇数番号を選びがちはどこか納得できた。
回答者の心理的負担を軽減し、真の顧客の声を探るために工夫する必要があると思った。
最後の2問の設問の意図が分かりませんでした。ひねる必要はないと思いました。内容的にはよくわかりましたので日々の仕事に活かします。
視点が狭くならないよう5つの視点を意識したい。
愛の値段の考え方は、驚きました。
どのステップも改めて学ぶと普段うっかりと正しくない定量分析をしていることがあると気づきます。
実際のところ、ある説明変数一つだけが異なり、他の条件が一致するデータを集めるのは容易でないことが多いのですが、より良いデータの集め方がないか、得られたデータにはどのような限界があるかなどを考えて分析するように心がけたいです。
分析をする際に役立てたいです
バイアスは、ある意味シェアですよね？そのバイアスにターゲットした商品やサービスであれば、むしろバイアスを重視すべきですよね？
統計分析や客観分析は、全体像を把握するには必要だが、企業や個人がターゲットするグループに向けの戦略だと、精密なグルーピングやバイアス調整が必要かと思います。
設問苦戦
解説欲しいです
製品の販売顧客や受注ポイントを分析し、今後の販売戦略を組み立てる際の指針を得ることができると感じました。
初級で基本的なことを学ぶのも大切だが、やはり中級の方が実践的で面白い。
ポイントがわかりやすく、また特に陥りやすいワナが解説してあったので、それに注意したい（アンケートの設問の設計など）。
理解度確認テストの「正解」の解説がほしい。どこが判断で間違っているのかがわからない
収集したデータを分析する際には、定量的、且つ、比較対象や位置づける母数を明確にすることが重要であることを学んだ。
なにげなく分析をするという行為の基本的な考えを学ぶことが出来た。
分析の本質は比較であること、また生存者バイアスに注意する、など有効な分析のための基礎を学べた。どういった調査を行うかは経験値も重要であると感じたので、仮設思考を４つのステップを見につくように実践していきたい。
Apple to Orange となるケースが多いです。特に飛行機墜落のケースのような仮説思考ができるようにする
生存者バイヤスは気づきにくい点でしたが掘り下げて熟慮することが必要だと感じます。
問題３の解説が欲しいです。正誤だけではわかりませんでした。
ニュースや世論調査の結果を見るときに、サンプリングバイアスと設問設計影響がないか考えながら見るいいきっかけになった。
なかなかレベルが高く難しいと思います。
仮説→検証を繰り返すやり方は、すべてのプロセスに通じるように思いました。
分析の際には比較が大事
定量分析は比較対象という説明、腹に落ちました。また、戦闘機の被弾した箇所の例は面白かったですね。個人的には最後の項の5つの手法（インパクトやギャップ等）について、もう少し掘り下げて説明いただきたかったです。
苦手部分がわかったから、よかった。
新規ビジネス、新商品において「自社へのインパクト」は非常に重要であり、経営陣が見る上で最も大きいウェイトであると考える。
比較大事ですね。何と比較するかもっと重要です。
分かりやすく勉強になりました
改めての復習になった
一方的な思い込みではなく俯瞰的に数字を見る習慣をつけたいと思います
・分析目的に立ち返り、そもそもその分析が必要か、優先度は高いかを確認してから分析に着手する。
・データがないことであきらめない。見る・聞く・行うでデータを作ることを実践する。
分析の５つの視点は参考になった
・インパクト
・ギャップ
・トレンド
・ばらつき
・パターン
分析の5つの視点は参考になった。
やみくもに解析を行うのではなく、分析のポイント押さえたいと思います。
目的→仮説→データ収集→分析→目的見直し→仮説→データ収集→分析→・・を行うことは必要。データ収集、分析はITに任せるところもあると感じた。
常日頃から業務で使用している定量分析が系統だって学べた
講義の中の問いなど、感覚を掴むには非常に良い設問だと感じました。インパクトやギャップなど、これまでは何気なく感覚で出していたが、本講義を聞いてその重要性について再認識できた。
定量分析はやみくもに数字やデータをいじるのではなく、仮説思考で必要データを使用するということ。
データ分析の５つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）は参考になった。最初にイシュー（データ分析の目的や意図）をしっかりと押さえて、その上で５つの視点を意識しながら実践していきたい。
分析の本質は比較。比較はApple to Appleじゃないと意味がない。
分析のステップは、1.目的/問いを押さえる→2.問に対する仮説を立てる→3.データを収集する→4.分析で仮説を検証する。
ビジネスにおいてもA/Bテストが実施されるようになってきた。
分析の5つの視点は、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン。
分析の本質は比較であるということを学びました。
生存者バイアスという考えが新たな学びになった。現在無いサービスでも、今までに手掛けられていたものがあったりする。
比較が重要であることを理解した。
商品の販売実績など分析する際に、外れ値を意識し、その原因を考慮に
入れる点が理解できた。
分析そのものが面白いと感じました。
ポイントである比較と、何と何を比較するか。ゼロ戦の帰還のテストが興味深い。後編があるが、その地合いとしていい内容だった。
顧客がある製品を購入する要因に関してリサーチする場合、仮説を立て、効率的に調査することが重要だと実感できました。市場の顧客全員に質問することは現実的ではないということが理解できました。
実際にデータの分析を行う局面に立った時、サンプリングバイアスの有無に気づくことができるかが大事だと思った。
実際の業務でこのようなデータを扱ったことはないが，予想と異なった結果が得られた場合の分析には応用できると思いました．
分析するとき無意識な比較していたので、改めて言われるとその通りだと思った。
サンプリングバイアスには気をつけたいと考えました。
世の中にないデータの集め方都市
見ることが重要だと思った、見た情報は一番説得力がある
見ている部分に偏りがないようにしたいが
普段の業務で実施していることを系統だててまとめたような内容となっていて、今後データを扱うときの視点の切り替えが効率よくできそうです。
現在半期のデータ分析を依頼されているので、とても勉強になりました。実践してみたいと思います。
数字に関る事は興味があり、勉強になりました。
生存者バイアスはまさにかかってました。気をつけたいです。
データ分析は「そもそもの目的」を認識して、そこにあった問いを「きちんと言語化」することが大切だと感じた。逆にそれができれば分析の大きな山場は越えたのではないかと思うくらい重要な箇所だと思う。
後は最初に立てた仮説が外れた場合にいかに速くリカバリーするかだと感じる。一度や二度の仮説のズレでめげないタフさも必要な要素だと思った。
定量分析をする上で、その目的、仮設を立てる、データーを収集する、分析する（インパクト・ギャップ・トレンド・ばらつき・パターン）の基本的な考え方を学べました。
これまで「仮説思考」を立てる概念がなかった
いろんなビジネスシーンで活用できる内容でした。
定量分析に取り組む際に留意すべき知識について効率的に学べました。
定量の視点を多く学ぶ事ができ、今までの枠とは違った観点で取り組んでみたいです
イメージしやすい講義でした
例題の３の回答がりかいできません
仮説を立てることが、大事であることや、分析の5つの視点も必要である。
5つの視点を使って正しい分析を行っていきます。特にインパクトとトレンドは意識したと思います。
アンケートの選択肢の内容によって、賛成と反対が逆転するというのは気を付けておかないとその結果になるように初めから操作されかねないのだと気づきました。ありがとうございました。
データ分析で差をつけるよりも、データそのもので差がつくというコメントになるほどな！と思いました。
「分析の本質は比較」これを肝にめいじたい。
職業柄、数値を分析することがあります。分析の5つの視点はなんとなく分かっていたことを明確にしてくれました。5つの視点を使って正しい分析を行っていきます。特にインパクトとトレンドは意識していきたいです
仮説思考と仮説検証のサイクル
最後のテストの解説、説明が欲しいです。
数字が苦手なので、軸を元に分析する、ということに少し考えやすくなった。
昨今のニュース等において、意図的に不適切なデータの見せ方をしている場合が見受けられます。
本講義で学んだサンプリングバイアスや外れ値等の視点を持つことで、数字のカラクリを見抜き、データを基に社会情勢を適切に観察する力を養っていきたいです。
シンプルかつポイントを押さえた内容でした。
生存者バイアス「見えるものだけで判断しがち」は普段から陥りがちだと感じる。データ分析に当たって意識して取り組みたい。
今回改めて分析について考えることが出来た。
定量分析は、データを分析するにに、有効だと理解できた。
データを比較することで見えてくるものがある
統計的手法など小難しいことの以前に、分析は比較であるという点が重要
比較の観点、当たり前だけど、無意識に絶対的に評価しがち。インパクトもしかり、短絡的に考えがち・・。
基本的な内容だが、比べることが大事だと思った
愛の値段やマネーボールなどの例があって面白かった。
分析を行う上では比較項目以外の条件を揃えることと、データの偏りを考慮すること、パターンやトレンドなども意識することが重要である。
また、調査の際にも聞き方が違うと回答が変わることがあるので注意を要する。
データの収集や分析のポイントがよく分かった。実践した時、目の前の数字に囚われることが無いよう注意していきたい。
銀行業界ですが、まさしく他企業との指標の比較が重要です。同じ業界、業種の企業でも業績が良い企業、悪い企業があります。それが何故なのかを客観的に示すのに、既にあるデータを利用することは多々ありますが、自分たちで情報を収集することは現実的になかなか難しいと感じました。
目的とそれに必要な情報をどのように集め分析するかの方法を理解出来た。
確認テスト 設問３
データ収集者が女性の場合、自分自身が旅行する際に（男性の場合、知り合いの女性が旅行する際に依頼して）、実際にお金を払う場面を漏らさず記録する
こちらが適切でない理由は何故なのでしょうか？
サンプル数が１だからNGということ？でしょうか？
一方で、依頼すると記載があるため、例えば1万人に依頼すれば十分データとして利用可能となると思われます。
仮説と検証5つの視点は勉強になった。データ分析分析にひと手間かける、とても大事だが、中々できていないと反省した。
色々仕事上で分析する事が多く、自己流で切り口を探っていたが、体系付けて理解出来た。
言われてみれば当たり前に感じる部分もあるが、実際にデータ分析するときに見落としてしまっている観点があると思うので意識していきたい。
5種類の比較分析方法は、分かっていても使いこなせず、考慮漏れを起こしてしまうことがあるので、意識的に使っていきたい。
1. インパクトは？
2. ギャップは？
3. トレンドは？
4. バラツキは？
5. パターンは？
分析する上での留意点がよく分かりました。比較する場合に気を付ける様にします。
実例がわかりやすく、データサンプルの偏りには注意します。
目的を明確にする。データ収集字のバイアスに留意する。
様々な数字データを漠然と切り分けて、意味の無い分析をするのではなく、特徴が際立つ感度の良い切り分け方を見つけるのが難しいと思いました。
定量分析での重要なポイントが理解出来ました。
よい分析には仮説を立てて、データを収集して検証する。常に頭では解っているんですが、使いこなせていないですね。
設問３の理解が不十分でした。サンプリングバイアスということですね。
情報収集については、役に立ちそうです。テストの意味が分からない部分が多々ありました。
PDCAサイクルの実践ととらえた。
分析する際には、正しい比較対を用意することが重要である。
必要なデータをひと手間で集める方法が参考になりました。
分析の基本は比較である。
リンゴとミカンは比較出来ない。比較したい分野以外の条件を同じにして比較する必要がある、という説明があり、いかに自分が緩い分析を行なっているか考えさせられました。
その他、生存者バイアスは初めて知りました。
目的（問い）をおさえ、仮説（一旦の問いに対する答え）を立て、データを収集し、分析・検証する。この流れをきちんとおさえたいと思います。
5つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド（変曲点）、ばらつき、パターン（法則性））も念頭において分析しようと思います。
分析の仕方について、具体的な検索ツールをご教示いただき非常に参考になった。
業務として普段行っている「分析」について、体系的に学ぶことができた。やみくもにデータ分析をせず、仮説をしっかり立てた上で行っていくことに気を付けていきたい。
事例も豊富、説明内容も納得感が得られる内容でした。
定量分析と言われると、難しいことのようでしり込みしていましたが、実際にはビジネス上の仮説を立てるために使っている初歩的なモノなのだと感じました。
データを見る時、闇雲に得られたデータから傾向を出そうとしているので、分析の視点をしっかり持とうと感じました。
国会図書館のリサーチナビについて、新たな知見となりました。業務に活用してみます。
飛行機の例が納得いかなかった。被弾していない部分＝被弾すると致命傷になる部分（よってそこを被弾した飛行機は帰還できなかった）、というのは理解できるが、一方で被弾していない部分＝構造的に被弾しづらい部分、であるとも考えられ、その場合は帰還できなかった飛行機と比較して考えてもあまり意味がないのでは。仮説を「致命傷になるところはどこか？」として考えると、帰還した飛行機同士（例えばよぼよぼで帰還した機体とスイスイ帰還した機体）の被弾した部分を比較し、各部分の損傷が飛行に与えた影響から致命傷となる部分を特定したり、致命傷となる閾値を推測する（被弾したらいきなり落ちるわけではなく程度の問題があるはず）、といった分析もできるかもしれない。よって被弾した部分と被弾していない部分のどちらについても検討する必要があると思う。
映画「マネーボール」の例を使った説明は分かりやすかった。たまたま私が知っている映画だったからだが、聞き手を意識した事例を使用することの有効性を感じた。今回の講義のメインテーマとは異なりますが学びになった。
調べても出てこないデータの収集分析を意識したい。
I
非常に面白かったです。
分析を行う際は、まず目的を明確化することが必要だということを再認識した。
また、5つの視点を活用し、多角的視点から分析することで精度の高い仮説を立てられることを理解した。
分析の際にはトレンドからインパクト、ギャップ、変化点などを確認してそこから仮説を立て検証する。
データー収集で、すでにあるデーターを集める時、とかく検索エンジンを使うがリサーチナビなど方法はいろいろあると感じた。以前も別の内容で「仮説」につ
いて学んだが今回の「仮説思考のステップ」は分かりやすいと感じた。
仮説を立てて検証する際に自分の都合の良いデータのみを探してしまうと正しい分析ができなくなってしまうので気を付けたい。
また、アンケート調査の結果を見る際にバイアスがないかどうか考えるようにする。
分析を行う際に、単体で見るのではなく、比較することが大事である。
比較する上で大事なことは。比較対象が正しいかが重要である。
目的・問いを押さえ、問いに対する仮説を立て、データを収集し、分析により検証を行う。やみくもにデータを集めるのではなく、目的に沿った仮説を事前に立てておくことが無駄のない分析に繋がる。
また分析の本質は比較であるという言葉がシンプルではあるが、印象に残った。
分析手法がよくわかりました
定量分析は、各種戦略を実行した際の、成果の増減の真因を把握する事に大いに役立つと思います。
仮説を立て、検証し、真因を把握し改善する、このサイクルには欠かせない事であり、業績を中心に、全社や部門まで、細かく定量分析を行っていきたいと思いました。
学び直しをしておりますが、非常に有意義な講義で、勉強になります！ありがとうございました。
比較することが分析だが、まずは目的をはっきり認識することが重要。
分析を行う場合、すぐに入手できるデータや取り組みやすいところから始めてしまいそうになるが、やはり、仮説をしっかり立てることと、正しく情報を入手する必要があると感じた。
分析するにあたり、比較対象の選定が大事
分析と一言で言っても、インパクトや、ギャップ、トレンド、などを理解した上で検討する。また、仮説を立てる事で、必要な情報・データだけを分析すれば良いので、しっかり、ポイントとなる仮説を立てる。
自分にとって（自分と関係する人にとって）都合の良い分析が目的にならないように注意しないといけない。また、そのための比較軸の設定や事実の把握も同様。
なんとなくの分析から体系立てた分析へのヒントが得られた。感覚的なものが、言語化されより具体的になってきた印象を受けた。後編が実務にどれ程取り入れられるか楽しみ。
業務での分析は、過去の慣習が多く採用されがちだが、改めてその分析手法が正しいのか？ほかの視点はないか？複数の視点で検討することが重要だと感じた。
データを見る際に、感覚でやっていた部分をこうして言語化することは重要と感じます。
どのような問いを立てるか、問いに対して適切な分析か。チェックポイントを設けて、計画するようにしたい。
データの分析方法について基礎を学べた。
定量分析の手順とても参考になります。実際に分析するとき動画や資料を読み返してみたいと思います。
爆撃機の話で既に比較対象が存在しない場合に罠に落ちる人が多いような気がします。また、ひと手間をかけることが大事だと再認識しました。手間を掛けずに分析をしようとする人が多いからです。アンケートでも中間的な項目があった際に注意することが大事なのは認識しておらず勉強になりました。
データ収集において偏らず、ひと手間を惜しまずにしたい。
過去の販売履歴から製品の販売傾向を把握することができる
設問3が良くわからない
「比較」を行う際に陥りやすい、「生存者バイアス」の考え方は非常に参考になりました。分析を行う際は、まずその「目的」に対して適切な比較対象をしっかりと考えたうえで取り組もうと思います。また、データ収集に使える有用な方法はよく知りませんでしたので、「リサーチ・ナビ」「e-Stat」は今後ぜひ利用していきたいと思います。
ギャップ
その数字は何と比較して大きい・小さいおかなど比較対象を正しくしるということが以外とも盲点だった。
条件を揃えて比較することを心掛けようと思いました。
効率的な分析のために「仮説思考」を意識し、5つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）に留意しつつ意義のある分析を行いたい。
サンプリングバイアスは自分の思い込みで気が付かないことがありそうに感じた。意識して業務に活かしていきたい。
結果にとらわれすぎて調査をおこたり、サンプリングバイアスを招いたことがあるので、特に気を付ける必要があると考えました。
意味のある分析ができるようになりたいと思う
リサーチ・ナビやe-Statといったウェブページを知らなかったので今後活用したいと思いました。
最後とのテスト、正解不正解に関わらず解説をつけていただきたい。
i think the course is very useful for me.
やみくもにデータを収集して分類するのではなく、仮説を先に立てることでデータ分析に掛ける時間を最小限にすることができる。
適切な仮説を立てるためには、論理的思考と、仮説を立てるための日頃の肥やしが必要。
良いデータ分析ができるためには、日々の積み重ねがを努力して行きたいと思いました。
定量分析の基本的プロセスと視点を一通り理解できる有益なコンテンツ
何を変数に取るのかを考えるコツとか分かれば業務に活かせそうに考えます
「比較」というシンプルなキーワードが心に残りました。問い⇒仮説⇒データ収集⇒検証、とういことが整理できたと思います。
５つの視点が興味深かったです。
事業の製品毎の収益分析に学んだことを活かせると思った。
どうしても、これまでの経験やカンに頼る部分が多いため、定量的に分析できるようになりたいと思います。
トレンドの変曲点の見方のイメージが得られた。今までは変化が無いように感じていた部分を変曲点として捉えなくてはと気づいた
爆撃機の問題ですが、補強は絶対にしなければならない前提と注記があったほうがミスリードしないのではないかと感じました。有利な戦局だったのか、レーダーを補強したほうが生存率上がるのではなど、余計なことを考えて、どちらでもないを選んでしまいました。
基礎の学びとして参考になりました。
なかなか自分の欲しいデータの入手はむつかしい、ひと手間加えた分析が重要であり、新な発見も期待できる。データに対する着眼点が大事と理解しました。
戦闘機の被弾事例からの生存バイアスの説明に、はっとさせられました。
今までの自分の思考から抜けていた気がします。
５つの視点のうち、いくつかだけは気にして、いくつくはあまり考慮せずに比較検討していたように思う。具体的な5つの視点は参考になる
今まで、分析の視点、観点がずれていたkとに気づけました
5つの視点を意識し、活用することで業務の精度が上がると感じます。
ついつい分析の際におちいるバイアスを知ることが必要。仮説のたて方が有効な分析を左右する。これらを繰り返しトライすることで精度をあげる。意識して取り組みたい。
取得するべきデータの判断基準が明確になり、取得の行動を周囲に納得させられる
様々な場面で目的を明確にすることが求められるが、分析においては仮説を立ててそのためのデータを収集・分析するために必要であることがわかった。
一口に「目的を明確にする」といってもその時々で明確にする理由が変わり、どれだけ具体的な目的にするかや何に目的の主点を置くかなどに影響を与えるため留意すべきである。
食品メーカーの売り上げの分析を見るとき、一つの商品を過去と比較して調べるのでは全体の商品ではどうなっているのか、見落としがちなのでそこは十分気を付けたいです。
・分析の本質は比較
・分析の目的
・分析の視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）
いずれも意識して取り組んでいきたい。
今までの経験をもとに何気なくデータを集めてしまっていたところがあたので仮説を意識して集めた場合どうなるか検証してみたい。
最後の問題がよく理解できませんでした。
結果や予測を分析する際の指標として必要。
あくまで指標だが定量的にも算出できるのでロスが少ない。
ビジネスで意思決定を行う際に、定量的な分析を行って判断することが正しい方向性を導き出す可能性が高いことを学びました。一方でデータや分析結果に基づくのではなく、雰囲気的に、あるいは経験や勘の基づいて、物事を決めたり判断を下したりする人に、定量的な分析手法が有効で間違いの少ないやり方であることを説明するのは難しいときがあります。そのような方とは、ビジネス定量分析の考え方を一緒に学びながら、判断作業を進められたらと思いました。
今後の営業活動において、考え方を参考にします。
世の中にまだないデータを集める際の三つめ、行うについては勉強になった。
自業務でA/Bテストができないか検討したい。
バイアスの無い分析が可能になる。
まずは仮説を立てて、それに対する答えを分析していくことから始めることが重要だと認識した。
４番目の問題が分からなかったので、復習します。
自分でデータを集める際には、サンプリングバイアスに気をつけたい。
実際の業務にでは、そもそも良い仮説を立てることが難しい気がしますが、
諦めずに意識して継続し、精度を上げて行きたいと思います。
データベースを知る事が出来たのは良かったです。自分の業務で収集したデータと一般的なデータを比較しどのような違いがあるかを確認します。
闇雲にデータを収集するのではなく、仮説思考のもとに必要なデータを収集することの重要性を学んだ。
インパクト、ギャップ、トレンド等、比較する場合でも目的にあった適切な比較対象を選定することが大切だと改めて感じました。
分析するうえで大変重要な事を日常的に生かしたい
愛の値段を測ることができるというのが衝撃でした。
応用すればほとんどのことが数字で管理、分析できるのではと思いました。
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.
目先の一つのデータを見て直ぐに結論を出してしまう傾向があるが、中央値や比較対象を出して、仮説検証しなければ意味がないと、本動画を通じて感じた。
良く部下に仮説を立てる大切さについて話しますが、目的を押さえることの大切さも一緒に伝える必要性を改めて勉強しました。自分ではそれは当然のことだと思っていますが、他者は必ずそうとは限らない事に気付きました。
インパクトがあるのか
比較の対象はあっているか
分析の本質は比較
顧客データ分析をする際に客観的に、正しく解を導けるよう良質（適切）なデータの収集と分析の切り口を設定できるようスキルアップしていきたいです。
ビジネス定量分析において、①そもそも分析の本質は比較であること、②適切な比較対象を選定する重要性について学ぶことができた。ただし、この「適切」の部分が何をもって、「適切」とするのか、その選定が最も難しいと感じた。５つの視点であるインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを持つことも理解できた。この５つの視点は、実践していくことでより身に着けていきたい。また、生存者バイアスがかかっていることも実際多いため、その点は注意したい。
がむしゃらにデータを集めて分析しようとするものではなく、求めたいイシューに対し仮説をきっちり考え、根拠立てた試算を行うことで、アウトプットの質及びその根拠を明確にしておかないといけないと考えた。
おっしゃる傾向にもれず、目の前のデータに飛び付きがちなので、
データを元に何かを分析する際はまず、今回学んだ注意点を思い出すようにしたい。
データ分析の仕方をもう少し具体的に知りたかった。
仮説思考を養い、その仮説から数字を見ることによってアクションが変わってくる大事さを理解しました。
展示機を会社に置くとしたらどの機械が適切かを過去販売実績から選定する
最後のテストってどう言う事ですか？
今回の章は前回に続き非常に実践的な講義であった。
出来るだけ多くの場面で学んだ流れで思考できる訓練を実践したい。
自分の担当業務が会社全体からみてどれほどのインパクトがあるか考えてみようと思った。
確認テストでちょっと疑問に思いました
「分析」とひとことで言っても、仮説がないままに始めていることが多い。多角的な視点での仮説をたて、それぞれに正しい「分析」ができるようにしようと思った。
あらためてデータ分析に対する基本的な考え方や使い方の勉強になりました。
良い復習になりました。４つのステップ、分析の５つの視点など具体的であり、意識して業務に使うようにします。仮説思考は部下にも改めて教えて生産性を上げていきたいと思います。マネーボールもう一度見たくなりました。
論理思考で意見と根拠をピラミッド構造で考え人に伝えようと思うが、失敗することが多い。そもそも数字苦手だから「私には、根拠は・・無理」と思っていたが、
分析によって明らかにしたいことは何か？
①そもそもインパクトのあるデータか？
②得られたデータのギャップを考えたか？
③トレンドを抑え分岐点を注目したか？
④ばらつき サンプリングバイアスはないか？
⑤パターン をおさえたか？
鑑みることができれば、根拠がしっかりするんだろうな。
最後の問題、間違えてしまいました！
何となくで分析をしていたが、必要な視点を学ぶことが出来て良かった。
「分析=比較」を意識し、何とどのように比較すると効果的か意識していきたい。
効率的に分析する際の要素として意識したい
新規事業を検討時に、有望な市場か？を検討するときに使えそうだと思った
一次情報を収集する大切さも再認識した
全ての設問に対して解説が欲しい
目線の5軸を取り入れた判断を実行したい
分析の基本は比較であり、何と比較するかが重要。
普段のデータを見る際に、リンゴとオレンジを見ていないか気をつけようと思った
分析にも仮説思考が有効であること知った。目的意識を持ちつつ正しい順番で思考する試行回数を重ねていきたい。
やや理解するのが難しい個所があったが、今後業務の中で使用できる場面に出くわしたときに思考法の一つとして引き出せるくらいに理解できるように繰り返し練習していきたい。
定量分析の手法と効果は大変ためになりました。
5つの要素に気をつけながら、的確に分析を行っていきたい。
目的を押える
↓
仮説する（目的を達成する為には何が必要か考える）
↓
仮説を立証する為の情報収集を行う
（既存の情報か、「見る、聞く、行う」によって得る独自の情報）
↓
分析する
（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン５つの視点で仮説検証）
数字のワンダーランドはまだまだ見えてこない・・・
予測、仮説を持つように日々アンテナをはりめぐらすようにしないと！
数字は好きではないですが、嫌いでもないです。動画の中でアンケートの取り方についての話がありますが、「好き」「嫌い」の二択か、「好き」「どちらでもない」「嫌い」の三択かで、結果が変わってきますね。他にも戦闘機の話など、論理として「？」となる部分が多かったです。こちらが難しく考えすぎなのでしょうか。これで中級なのかな？という印象です。
分析は比較である、しかし同じ条件で比較しないためデータの比較ができないことが度々ある。
まずはりんごはりんご、バナナはバナナと前提場をしっかりそろえたうえでインパクト、ギャップ、バラつき、トレンド、パターンの5つの視点で分析したい。
設問４が難しかったです。解説が欲しいです。
最後の問題について、補足の説明が欲しい。よく理解できないです。
最後の設問は内容の理解がむ
確認テストで迷い間違えた。まだぼやっと理解した状態だ。
どこに、どのようなデータがあるのか、ある程度知っておくと、時間を有効に使えると思います。
・Apple to Apple/Apple to Prange
・生存者バイアス
・サンプリングバイアス
理屈で考えれば当たり前のように感じるが、現場では陥りがちであると思うため、データ分析を行う局面では常にそのような状態に陥っていないかチェックしなければならないと思う。
仮説を立てることの大切さを学んだ。
自分が仮説思考のステップの⓪目的（問い）を押さえるという、一番始めに行うべきことを見失って闇雲にデータを集めていることがあると感じた。また、サンプルに偏りがあればいくら多くの情報を集めても正しい結果の予測に繋がるとは限らない、と言う事実は非常に参考になった。
５つの分析の視点は覚えて活用したい
分析の目的という軸や、比較の対象選定・方法などかみ砕いた内容で、
今後の業務に非常に有用だった。
分析の性格な方法について理解できました。
比較する方法について勉強になりました。
考え方を思い出すことができました。
データ分析を行う際の基本的知識だと思うので、振り返りを行い、学んだ内容をしっかりと理解して実務に活かしていきたいと思います。
勉強しないといけない
分析において陥りやすいポイントについて、理解できました。
続きを学びたいと思います。
分析の基礎について理解できた。
分析の本質は、比較であるということを忘れない。
分かりやすく丁寧に説明されていますので、良いですが、もう少し統計の専門用語の解説をされると良いと感じました。中級というレベルがわかりませんが、少し簡単すぎると思います。
業務においては5つの視点は重要。
戦闘機の被弾した箇所でなく、被弾しなかった箇所を改良する比較の考え方が面白かったです。法則に基づく、データ解析するスキルの重要性を実感しました。
データ分析を行う上でのポイントは理解できたが、データ分析の際にポイントの視点で抜けや思い込みがないか客観的にチェックすすることを忘れずに行いたい。
基本的内容であるが、再確認する上で役に立った。分析の本質はまさに比較であり、特にApple to Appleは業務でよく使う言葉（指摘する点）でもある。
目の前の情報だけに捕らわれず、本質を考える習慣をつける事の大切さを、改めて考えさせられました。
売り上げの傾向やトレンドキーワードなどの船分析を行い、次にどういかすか？
初級で学んだことの復習の意味合いもあるが、事例が多くわかりやすかった。実際に自分が直面することで対応していきたい。
数字による分析は5つのポイントを意識して数字に着目すれば何かしらの結論が見えるようになると思いました。
日頃行っているつもりで、他の人のアラは良く見えます。
伝え方が悪い可能性があるので、今回学んだ基本を意識してアウトプットするようにします。
・分析には必ず適切な比較が必要
・良い分析の為には仮説思考が重要
・分析の５つの視点
インパクト
ギャップ
トレンド
ばらつき
パターン
パターンを常に意識すること
定量分析のアンケートを行う時、アンプリングバイアス「偏り」の設問設計で大きく変わる事を意識することを学びました。
設問３の意図が理解できなかった。数回間違えた。。。
まず目的をしっかり確認した上でデータ解析することが大事だとおもった。また、インパクトの確認が非常に大切だと思った。
後編が楽しみだぜ。期待しているぜ
実際にアンケートを活用した評価を実施しており、5つの視点の考え方は重要と再認識した。
採り上げられた事例が分かり易く身近で興味深く聞けた。
よく復習して、問いを押さえ、問いに対する仮説を立て、データ収集して、検証する、という何にでも使える思考の過程を身体にしみこませたい。
仮説を立てるのが、難しかった。まずは「目的」を押さえること。
データ収集の具体的な方法が分かり、非常に参考になった。
定量分析においても仮説思考が肝要であることを学んだ。
過去振り返ると、分析を行うための目的を間違っていたかもしれない、というのがありました。まず分析をする前に目的を正しく設定することが大切であることがわかりました。
分析の5つの視点は、普段意識している気はするがこのような体系的に理解することで、漏れが防げる
実際に身近なデータから定量分析を行ってみたいと思いました。
日々の業務の中で分析のアクションは行っていましたが、こうして一つ一つ定義して勉強をする事で、再度自分の中で理解を深める事が出来ました。再復習をすることでより自分のものにしたいと思います。
講義の説明が、テスト内容を包括していない箇所があると感じました。
初めて定量分析理論を教科書的に学び、基本のフレームワークを理解しました。目的～仮説志向～データ収集～ストーリー・分析・検証の中で、データ収集として国会図書館提供の「サーチナビ」が活用できそうな点と、分析の５つの視点が参考になりました。
ミスリードしないよう、分析の重要性を学習しました。
仮説思考のステップをしっかりと使っていきたい。過去からの慣習に捕らわれないように、オークランドアスレチックスGMの話を心に止めおきたい。
漠然と分析するのではなく、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを意識しようと思いました。2次データを検索する際のソースを教えて頂けたこともたすかりました。
分析をする際に、apple to appleで比較をすることを行うことの大切さを再認識しました。
最後のテスト，もう少し補足がほしい。ばらつきのところ。何度ビデオをみても納得できませんでした。
仮説を立てて検証をするがとても大事。その際にデータを準備して分析しましょう
知らず知らずのうちに、バイアスがかかった思考をしている気づきを得ました。
設問３ 解説が欲しいです
最後の問題は分からない。
新たな切り口・アイデアが必要な場合、既存のデータをそのまま使うのではなく、ひと手間かけて収集・加工することが必要、乃至は、まだ世の中にないデータを自分で集めることが大事だと認識した。
前編の学びだけでも十分にビジネスで役立てる。
数字をただ読んで無条件に信じるのではなく、そこを更に深掘れるかどうかが、仕事の良し悪しを分けることになる
営業実績改善のための分析手法を学ぶことができた。
定量分析の5つの視点、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを分析時に忘れないように心がけたい。
分析の手法を学ぶことが出来た。意識して業務に活かしたい。/ｅ
普段意識しないでやっていることだが、言葉で提示してもらうとより強く認識できた
ビジネス定量分析について学びが深まった
仮説思考のステップを外さないように一つ一つ踏んでいくことが重要で、かつその入り口（目的を押さえる）を間違えないように気を付けたい。情報の分析はこれまでの経験から何となく見方を決めて取り組んでいたが、最初にステップを書いて、その順番に取り組めているかどうか確認しながら、適切な仮説思考の定着を図ることが大事だと感じた。
まずは、しっかりと目的を明確にする事が大事かな。ここをぶらしてしまう経験が多々ある。
分析の5つ視点のセクションについて、もうすこし理解が必要だと感じた。
適切な比較を行なっているつもりでも、出来ていないことがあるなと思った。分析の目的を明確にする、目的に沿って比較対象選定する、分析したい要素以外の条件揃える、といった基本動作を行なっていきたい。
目的(問い)をたてることが仮説検証のための最初の重要なプロセス。
比較にあたっては、Aについて調べる際は、Aが存在するときと存在しないときを比較する必要があり、また、その他の条件を等しくする必要がある。(apple to apple)
リサーチのツールとして、リサーチ・ナビやe-STATが利用できる。
日々の仕事ではつい、勘や経験に頼って判断しがちです。今後は定量分析の考え方に留意します！
設問３がわかりませんでした。
分析の際の切り口がわかったのがよかった。
数字は非常に苦手な分野ではありますが、見方や必要な視点をこの講座で学ぶことができました。
データがないから分析できないと思い込まずに「どんなデータが考えられるか」という目線を持つことを心掛けようと気付かせてくれました
分析とは比較であること、分析の5つの視点のインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンについて、日々、意識して行きたいと思います。
仮説を導く際にバイアスがないことに注意し、事実を捉えることが大切だとあらためて認識した。
目的達成に必要なことは何か？を意識したうえで分析を開始することで仮説の検証が始まる。そのうえで今回学んだポイントを意識しながら分析をしていきたい。
どこから必要なデータを持ってくるか？が重要と感じた。
現地現物現場視点で捉える重要性があると思いました
確認テストの正解と不正解の差が分かりにくかった。
冒頭の爆撃機の問題を盛大に間違えました。
目的を抑えることの大事さがよくわかりました。
設問3について補足が欲しい
定量分析は現在も行っていたが、それを理論的に考えたことはなかったので、非常に勉強になった。インパクトや、トレンドだけでなく、５つの視点で分析することが重要だということを意識して、今後は分析を行っていく必要があると感じた。
アンケートは回答を誘導しないものでなければならないが、近年のアンケートは初めから目指す結果を導き出すようなもので行われているように感じる。
開発作業工数の見積作成に使えそうな考え方です。
過去の類似の案件の実績工数をベースに、異なっている部分の工数を推測したり、別の所から実績の情報を集めたりして、確度の高い見積もりを作る。
分析の5つの視点に注意して業務に活用していきたい。
データを調べるにもコツがある。
実務で活用したいと思います。
Apple to Appleで分析する事の大切さ。 分析する時の5つのポイントであるインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンをしっかり理解し、分析しようと思います。
仮説思考が重要。仮説が無いと質の高い分析は出来ない。
目の前のことだけでなく、データ活用の目的を考えて、行動する必要がある。
ここまで意識した分析を行っていなかったので、きちんと目的を意識して検証を行い、またその結果に対しての検証もおこなう必要性を強く感じた。
仮説の立て方に力量差が出ると感じました
プレの前書きに使用できる、
実際のビジネスに使ってみたいと思いました。
分析の目的に沿って比較対象を選定することの重要性は理解できたが、実際にやろうとすると選定することは難しいと感じた。適切な比較対象を見つけ出すには視野を広げる、柔軟な視点を持つことが必要。
データにも既にあるデータだけでなく、世の中にないデータがあり、見る、聞く、行うでデータを創り出すという視点は参考になりました。
お客様の分析に役立てそうだ
・インパクトやパターンについて、ぼんやりとした理解で使っていたが、より取り入れられそう。
・仮説思考について、アップルトゥアップルは人に説明する際にも使いやすい。
Apple to Appleという言葉は10年ほど前に初めて聞きましたが、その意味を正確に学習できましたし、Apple to Orengeは初めてでした。
分析する時の5つのポイント（インパクト、Gap、トレンド、ばらつき、パターン）もなるほどと思いました。今後の分析の際に５ポイントは今後分析を行う際に必ずチェックしたいです。
サンプリングバイアスという言葉はよく聞くので、業務においてはよく気を付けてデータ収集しようと思う。
旧バージョンも見たので復習になった。
後編を見てコメントする
新しいテーマ提案の立案時に利用できそうです。
データを見る際の5つの観点は意識していきたいです。
数字による評価も分析の仕方により予測を誤ることがあること、分析を意味のあるものにするには単にサンプル数をあげればよいものではないこと、興味がわきました。
思考の幅をどこまで広げられるかが大切
ありがとうございました。
分析のお作法が、分かった。後は実行するのみ。
-A/Bテスト
-Apple to Apple/Apple to Orange
-質問方法による影響の事例
が特に参考になった。
講義内容は工夫されていて面白かったです。
一方で、わかりづらいとコメントが多かった設問３〜４を（勝手に）解説します。
設問３の選択肢２は「自分自身が・・・」とあり、サンプルサイズが１人だけで、データの数が不十分なため、適切でないになったと推測されます。ただし、この選択肢ちょっと分かりづらいですね。冗長な表現を避けて、「旅行時に、自分の支払いの全記録をつける」など、簡潔な表現に変更した方がわかりやすいと思いました。
設問4は、「商品Aの売上」と「天気」との関係性を見ており、２つのデータの関係性は「相関」と呼びます。この相関については、後編のSection8あたりから説明されていきます。一方の「ばらつき」とは、データの大きさがそろっていない状態、変動の大きさを示しますが、やはり後編で視覚的に見たほうがわかりやすいと思います。ということで、設問４は後編に続く布石として、つい先走って挙げてしまったのだろうと思われます。
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爆撃機のクイズ問題、「３」を選んで間違えたので、調べてみたら、奥深くて面白いですね。オリジナルは、コロンビア大学の数学者・統計学者のエイブラハム・ウォールドが戦時中に行った分析法による「生存バイアス」として有名みたいです。生還した航空機の損傷分布だけでなく、帰還していない航空機も含めた全体像を想定する手法が客観的・科学的で良いですね。
さらに、機体部をAとBに分けて、被弾を☓、被弾なしを○にして、生還機をA☓B○とします。すると、帰還できていない爆撃機の考えられる組み合わせは全部で４パターンになります。
生還機： A☓ B○ （比較対象）
パターン１： A☓ B☓ （全体損傷） → Bを補強すべき
パターン２： A○ B☓ （生還機と反対） → Aを削減し、Bを補強すべき
パターン３： A☓ B○ （生還機と同じ） → 機体以外に資源を投入
パターン４： A○ B○ （完全無傷・爆撃なし） → 作戦中止、方針変更
そして、生還機と『比較』すると、１と２の場合はBを補強すべき（今回の正答）になります。一方、３の場合は生還・非生還とも差がないので、機体の補強はやめて（逆に軽量化して、操縦性能を増し）、爆撃された時の生還スキルを磨くなどに資源を投入すべきでしょう。最後の４では、逃げた・捕まった、敵に取り込まれたなど想定外の事態が生じていると考えて、直ちに作戦を中止し、現状把握や、撤退・交渉など大きな方針変更を考慮すべきかと考えました。