データアナリティクス受講モジュール2まとめ。正しい問いを探求する
受講後思い出したのは・・・
「私に世界を救うための時間が1時間だけ与えられたとしたら、最初の55分を何が問題かを発見するために費やし、残りの5分でその問題を解決するだろう」 アインシュタイン
もしかしたら私たちは検索エンジンで瞬間的な答えが出てくる日常に慣れ、
深度の深い問いを意識しなければいけないのかもしれない。
1,内容
モジュール2 合計 2時間36分
①データアナリストとしてのスキルを活用する:57分
5つの主要なスキルとは
好奇心、コンテキストの理解、 技術的思考、データ設計、 データ戦略
のこと。
モジュール1よりも具体的に自分の日常で知りたいことを調べるワークがある。
②分析思考について考える:35分
分析的思考の 5 つの側面は
可視化、戦略的、課題指向、相関性、 大局指向と詳細指向がある。
重要!!
根本原因を探るための方法としてなぜなぜ分析とギャップ分析を行う。
ここでさっきの5つのスキルごとに自分の強い分野や、発展していきたい分野などのワークを行う。
③成果について考える:24分
企業での事例を挙げ、評価制度や表彰など成果をもたらしたことなど。具体的な思考や手順の工程を挙げてくれている。
④チャレンジ(テスト):40分
2,感想
面白かった。動画での解説も分かりやすいし、テキストベースで閲覧できるので復習するときに見直しやすい。ワークも考えやすい。
学習工程としてあまり負荷がかからないように設計されていてすごく良い。 全体を通して興味を引いたのは根本原因で
・なぜなぜ分析→トヨタのカイゼン
・ギャップ分析→リハビリ的思考
が使えそうだなーと思い身近に感じて安心した。
逆に心配になったのは「正しい問い」って難しくないか?と思った。
ケーススタディで工程を教えてくれるんだけど、上位の問いで間違えたらえらいことになるやんと想像した。
それはこれからの受講で教えてくれると期待しておく(*´ω`)
3,自己学習
・統計
前回の統計学習「エレベーターのブザーはなるか」1-4まで学習。
・TEDtalkより:邦題「最高の統計を披露」面白い。
統計に興味を持ったきっかけの動画。全部こんな授業ならいいのに(笑)
・読書「問いについて考える」
↓「Q思考」
著者:ウォーレン・バーガー
デザイン思考、イノベーションといった領域に強みを持つジャーナリスト。ハーバード・ビジネス・レビュー誌、ワイヤード誌、ファスト・カンパニー誌などに寄稿多数
あおり文が大げさ↓なのでどうかと思ったが、レビューも良いし読む予定。
例)世界中の革新的企業が次々と採用!2010年代以降世界最注目の思考法。
目次はこんな感じ。
Introduction
「美しい質問」だけが美しい思考を生む
1章「Q」で思考にブレイクスルーを起こす―次々と問いを重ねる思考法
2章子どものように「なぜ」と問い続ける―質問し続けるアタマをつくる
3章「美しい質問」を自分のものにする―Q思考の「3ステップ」をマスターする
4章ビジネスに「より美しい時問」を与えよ―あなたの仕事を劇的に変える「Q」
5章「無知」を耕せ―問いであらゆる可能性を掘り起こす
だんだん勉強することが増えてきている。がんばろう。
ここまで読んでいただいて、ありがとうございました。
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