AI時代に必須の思考法　「アナリティカルシンキング®」

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• アナリティカルシンキングは初めて聞く単語だったのでこれから意識していきたい。

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• 仮説を立てる前に、データを利用して固執している概念を解く必要を感じた。

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• アナリティカルシンキングは、ただデータを使って検証することではなく、仮説の立て方や順番がとても大切。 数字から考えることが苦手なので、これを機にアナリティカルシンキングを意識して実行してみようと思いました。

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• 日々のプロセスが割れてしまっている原因は、結果を鵜呑みにして考えることを放棄していたからなのだと感じました。 テストは1度で合格できませんでしたが、アナリティカルシンキングの考えを常に持ち日々を振り返ってまいります。

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• 目的のためにいきなり仮設をたてるのではなく、まず仮設をデータから導き出すことを仮設探索型アプローチという。 アナリティカルシンキングは近年社会人に求められるスキルとして重要視されている。 アナリティカルシンキングのアプローチ方法としては、まず目標を設定し、データを加工する。加工したデータからパターンを発見し仮設を構築していく。

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• 勘や経験だけではなく具体的な数値に基づいての検証を行うことでこれまでにない発見や傾向が見えてくるので、実務で取り入れていきたいと思いました。

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• 私が携わっているマーケティング業務については 実施施策の効果がどうだったのか検証分析が非常に重要ですので、分析スキルを更に磨いてまいります。

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• アナティカルシンキングの基礎について理解できました。 データ分析をビジネス上の意思決定に使う過程で、データを誤った方向に理解してしまうこともあるので、より多面的に数字を噛み砕き、慎重に仮説を立てて数値化していくことを意識したいと感じました。

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• お忙しい中、私たちのためにこのような自習の機会を設けて頂き誠にありがとうございます。 なかなか基礎に立ち返って勉強することがないため、非常に参考になりましたし改めて自身の仕事のやり方というものを見直す良い機会となりました。

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• 勉強になりました。