設問３について、詳しく説明してほしいです。
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。
最後のテストの意図がわksらなかった
愛の値段、よい例でした。
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。
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。
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。
最後のテストの説明がほしいです
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。
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。
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。
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。
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。
分析についてapple to appleを意識することを実務の中で活かしたい。ばらつきや外れ値等を排し、本当に比較すべき対象を割り出すことで、漸く意味のある分析ができることを改めて学ぶことが出来た。
自身の分析手法について、偏りがあることに気付いた。知りたい情報の傾向が強く、多方面からの情報入手と使い方に課題があった。
愛の値段、爆撃機の補強すべき箇所など、良い気づきを得られる事例が多くあった。目的をきちんと理解して適切な仮説を置きながら分析していきたい。
今回もまた爆撃機のQuizを間違えてしまいました。
帰還した爆撃機の灰色の部分には何も当らなかったと毎回思いこんでしまいます。
活用できるようにしていきたいと思います。
分析は比較である。は腹落ちした。
また、目的をしっかりもって分析を行うことが重要だと改めて思った。
仮設を立てる際のポイントが改めて明確になった。
仮説を立て検証する。
検証する際に材料を間違えたら、意図しない方向に行くので、見極められる能力を鍛えないとなと思う。
比較という日常何気なく行っている作業を形式立てて習うことができたので有意義だった。
定量分析の重要性が理解できました。
何を目的としてデータを得るのか、そのデータの扱いをどうするのか、などといった段取り部分が重要であることに気付かされます。
日ごろ、上司から、データ分析の勘所について、アドバイスを頂くことが多いので、改めて体系的に学ぶことができて良かった。学んだことを仕事に活かして、身につけて行きたいです。
内容について、再認識する意味で、有効であった。
簡単過ぎました。。。。
目的をしっかりと抑える。そのうえで、複数の仮設を置き、検証を繰り返すことが重要
仮説思考と仮説検証のサイクルを回すことが大事であると感じた。
目的（仮説）をもってデータ分析をすること
インパクト、ばらつき、トレンド、ギャップ、パターンの観点が必要であること
分析しやすいところに飛びつくのではなく、インパクトを考える必要がある。対応しやすいではダメ。数字での説明はある意味わかりやすく良いが使い方次第。分析をしっかりしていきたい。
リニューアル版で復習することができ、よかったです。
生活習慣と医療費の法則性を仮説をもって見出し、そのデータをつけたDMを作って、生活習慣改善の必要性がある被保険者へ送付したい。
これまでを振り返ると、生存者バイアスに陥っている場面が結構あったのではないかと思えた。
また、分析結果を判断する上での判断軸が曖昧で結論を出せないことも多かったが、今後は5つの観点を意識しつつ自分なりの評価を下せるようになりたい。
定量解析を使っていきたいと思います。
データの分析時、仮設を立てる際のポイントや注意点を確認できた。
思い込みやバイアスを排除し、使えるデータとならなければ意味がない。
分析する際に、目的を再確認することを忘れないようにする。
分析の基本は、「比較」で、目的に照らし合わせて、適切な比較対象を選択することが大切。「apple to apple」分析したい要素以外を、できるだけ揃える。
分析の際には、以下の視点で見る。
・インパクト
・ギャップ
・トレンド
・はらつき
・パターン
分析するのに、基本が理解できたと思う。
業務で活用するためには、トレンドを分析することが大事だと思いました。
調査方法の視点が理解できた
ついついやってしまうバイアスは要注意。かなり意識しないと落とし穴にはまります。
基本的な考え方を再度復習できた。
全体と比較することの大切さを改めて学習できた。
数値を使ったメディアでの報道も、より疑って注視してみる。
再度やり直しました。
旧版を学習した後に本講座を視聴したため、復習を兼ねた学習が出来たため
実践でも活用していきたい。
楽しく学べました。数字は得意という意識がありましたが、改めて体系的に学ぶことができとても勉強になった。
これまで何となく直感で行ってきたデータの分析が、５つに分類されるというのは面白かった。これからはこの５つの分類の視点で分析を行えば、抜け漏れを防ぎやすいということだ。
多くのデータを収集できる業界ではないから、仮説思考が重要になってくる。
前回と同じ内容だが、仮説思考を復讐することができてよかった。仕事において、直感や経験に頼らず、論理的な分析方法を身につけることが大事になる。
日々業務を論理的に捉える事に活用して行きます。
前半は前回とほぼ同じ内容ですが、データ収集の部分はよい復習になりました。
二回目だが非常にためになる。
仮説をもって仕事をしたい。
無意識に分析を間違えてしている事がある事に気づきました。
分析と単純に言ってしまうが、不具合なく分析対象を選定する事が重要であることを理解した。
「適切な比較対象を選定する」をやってきたつもりだが、最初の飛行機の補強箇所問題を間違えたので、ちゃんと出来ていなかったかもしれない。
分析の5つの視点は今後の仕事で留意したいと思います。
実際の行動、アンケート収集については周囲の協力を得る壁があるのですぐにできるものではない。グーグル検索が最も活用しやすい
アンケートの仕方により結論が異なってしまうことは良くあるため，本当に知りたいこと，本質のつかめるようなアンケートを実施していきたい。
統計的分析手法としての学習をいきなり行うのではなく、まずは分析の目的・必要性・概念といったものを認識することが有用である。また、分析に対する考え方を改めて整理することができた。
実際に分析してその効果を実感したい。
分析において、5つの視点でものごとを見ていく大切さがわかりました。単純に前年同期比対比ではなく、色々な視点でみていきたいです。
業務でばりばり使えそうである。
旧版を学習後におさらいで新版を学習しました。
新版の方が比較図がわかりやすく、理解をしやすかったです。プレゼン資料を作るときにも必要な知識であり、しっかり知識を得て、ビジネス数学検定も受験したいと思います。
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。。。