AI時代に必須の思考法　「アナリティカルシンキング®」

• ★★★★★

  ★★★★★
• アナリティカルシンキングについては、イメージできたが自らの業務に紐づけるにはもう少し勉強が必要だと感じました。

• ★★★★★

  ★★★★★
• データを用いて分析をしていく中で、毎回の成果に対しての振り返りの際にも、必ず厚葉していかないといけない内容であると感じました。 また、仮説を立てるためにデータから分析を行い、ボトルネックがどこにあるかということを明確にした上で日々の業務の振り返りとしても取り組んでいければと感じました。

• ★★★★★

  ★★★★★
• これからのAI時代にはアナリティカルシンキングという思考法が大切になり、現状を把握した上でデータ分析を行い仮説を立てて考えることが必要なんだと学んだ。

• ★★★★★

  ★★★★★
• アナリティカルシンキングについての説明にて、どのようなものかはざっくりと理解はできたが、どのように実践的に使用していくのかのイメージが出来なかったため、最後の例だけではなく、もっと多方面の内容にて例を確認したかった。

• ★★★★★

  ★★★★★
• アナリティカルシンキングといった言葉自体どの様なことか知らなかったので、まず知識量が増えた。 今後、しっかりと仮説を立てながら行動すると共に、結論に至った根拠をしっかりと導き出せる様にしていきたいと思います。

• ★★★★★

  ★★★★★
• データに基づいて仮説を立てることが重要であることは理解したが、仮設を立ててデータ検証を行うことも大切だと思うが、間違っているのだろうか。

• ★★★★★

  ★★★★★
• 過去の経験・勘で物事を判断せず且つデータ分析も一つのデータではなく複数のデータを収集し相関関係を見つけ出し仮説を立てることがいかに重要か、再認識いたしました。 分析結果に伴う意識決定に於いて、いかにで分析をし判断していくのか、この分析の方法が私の苦手分野。 また古い知識を更新せず判断を間違える・遅くなることが自身の弱い部分。 目的を明確にすること、このデータは何を物語っているか、またどういった相関があるのかを考える習慣を意識して身につけていきます。 具体的には新聞・ニュース・読書による情報収集。データ分析だけでなく考え方・知識の更新、データの見方・収集方法などを学んでいきます。

• ★★★★★

  ★★★★★
• アナリティカルシンキングが出てくるとは思わなかった。 情報をもとに決定をするのは大事。

• ★★★★★

  ★★★★★
• 参考になりました

• ★★★★★

  ★★★★★
• 面白かった。