愛の値段、よい例でした。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。。。