【説得力はどう生まれるのか】新刊の宣伝と思いを兼ねて書きました。
説得力はどう生まれるのか(新刊『結局、仮説で決まる。』の意図)|柏木吉基 (note.com)
noteの記事として、上記内容を書きました。
2023年10月26日に発売となる拙著『結局、仮説で決まる。』の背景にある、”説得力”を生むために必要なこと、について簡単にまとめましたのでご覧ください。
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定番の人気講座です。
データ分析の考え方から、実際の分析作業まで、一連のプロセスを1日を通して体感されたい方向けの標準プログラムをオンラインでご提供させて頂きます。
本講座では、多くのビジネスパーソンが「日々の業務でデータを活用するために必須となる考え方」と「データ分析の基礎的な手法」を、データ分析に必要な一連のプロセス全体を網羅しながら解説します。
双方向オンラインでじっくりと取り組み、学んで頂くことができます。
来年に向けて、今年の内にしっかりと個人スキルを身に付けておくことはいかがでしょうか。
皆様のご受講お待ちしております。
仕事での「考える」には大きく2種類あります。
ところがこれがあまり意識されていない故に、「考える」人材やスキルが正しく育成されていない現場によく出くわします。
その2つとは、次の2つです。
(1) 柔軟な発想で奇抜なアイデアを創出する
(2) 心理や課題解決に近づくためのロジックを構築すること
高校生などに「もっと考えなさい」というと、ほとんどが(1)を想定して、思いつくがままに方策を語り始めます。
彼らにとっては「考えて」いるのです。
仮に(1)のアイデアが素晴らしくても、社会人としては(2)に裏打ちされていない限り、納得されず、実行もされませんよね。
これ、高校生だけの話ではありません。
(1)で盛り上がったは良いけど、実行されなかった、成果が出なかった、という覚えはありませんか?
ビジネスパーソンが業務で活用し、成果を出せる「データ分析」に必要な要素は、高度なソフトウェアやツール、統計知識ではありません。
本講座では、多くのビジネスパーソンが「日々の業務でデータを活用するために必須となる考え方」と「データ分析の基礎的な手法」を、データ分析に必要な一連のプロセス全体を網羅しながら解説します。
具体的には、「6つのステップで行うデータ分析」を基本的なユニットとしています。
1:ゴールを適切、具体的に定義する
2:ゴールに向けた仮説(適切なデータとその見方)を組み立てる3:データを分解して問題を具体化する4:データからその特徴を多面的に引き出す5:データ間の関係性に着目し、要因を掘り下げる6:データの関係を数値化し具体的な意思決定に繋げる
すでに8年目を迎えるロングセラーセミナーです。双方向オンラインでじっくりと取り組み、学んで頂くことができます。
https://event.shoeisha.jp/bza/logical-online/
直接講師である私に、普段の業務でのお悩みなど聞いて頂くことも可能です。
通常、企業向けにご提供している本プログラムをオープンセミナーの形で受講頂ける機会を是非活かしてください。
当日お会いできることを楽しみにしております。
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