2014年04月07日

タイムスケジュール 2014年4月第1週 (3/31 - 4/6)

MBA グロービス経営大学院 タイムスケジュール 2014/04/1週
  項目 時間 割合
仕事 71.0時間 42.26%
プライベート 32.0時間 19.05%
MBA 24.0時間 14.29%
睡眠 41.0時間 24.40%


4月になりました。
いよいよ会社が分社化となり、私も組織変動の影響で小さな異動となりました。
とは言え、いまいまは今までの業務を継続していくのですが、今後どうなるのかは未定。
ただ今週は継続してる業務が多忙でした。
本来は3末に出すはずのアウトプットが遅れてしまい、この週にがつっとコーディングした次第です。

おかげでグロービスの課題があまりできず、
金曜早めに寝て03:00から取組み、14:00にアカウンティング1の講義に出た後、
帰宅した後 ファシリテーション&ネゴシエーションの課題に対応、
そして日曜10:00から講義と週末にぎゅっと課題対応が詰まっていました。

にしてもファシネゴはともかくとして、アカ1はフルボッコでしたね。。。。

3時間睡眠だったせいか講義を受けている最中に体調が著しく悪くなりまして。
正直 全然集中してうけることができませんでしたmm
内容自体も予習不足が否めないので ちゃんと勉強会などに参加して落とし込んでいかないと。

ちなみに日曜はブログを3時間ぐらい書いてたのですが、
ビジネス定量分析のDAY5とDAY6、それからファイナンス基礎のDAY5の記事をアップしていたので、
ほとんど復習タイムでした。
なのでプライベートの時間が-3時間、MBAの時間が+3時間な感じです。



参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【タイムスケジュール一覧】
参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【タイムスケジュール ルール】





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posted by ニーシェ at 21:50 | Comment(0) | TrackBack(0) | 時間 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

ビジネス定量分析 DAY6

2014.03.20(木)
ビジネス定量分析 最後のDAY6。
エンジニアとして数字に抵抗がないので、ビジ定は個人的にはすごく楽しい授業でした。
グロービスの中でも難易度が高いと言われたレポート課題、クレオパトラも いい思い出ですね。

今回は回帰分析のお話。
世界で最も利用されているのが回帰分析であり、MBAなら重回帰分析は必ず勉強することになるとのこと。

先ずは重回帰分析に紐づいて、大リーグでの事例の紹介。
これもホント面白い!!!
野球もビジネスなので(表現が良くないですが)、資産が潤沢なチームとそうじゃないチームがいますよね。
でも大リーグであるチームが高い勝率を誇っていました。
毎年チームは2位、それでいて選手の平均年俸は下から3番目。
貧乏球団でありながら強いチームだったのです。

なぜそれが実現できたかというと、そうです重回帰分析です。笑

そもそも勝率に効く因子を算出したんです。
それによると打率や長打率よりも出塁率が勝率に影響を及ぼしている因子でした。
なので、ホームランで輝かしい選手よりも地味でも出塁率が高い選手の方が勝率に効果があり、
そして長打は打てなくても出塁率が高い選手は年俸も比較的に安かった。
そうした選手を集めることで強いチームであり続けたんだそうです。

これも素敵な例だと思います。
お金がなくとも、データ活用という知恵で結果を残した。
こういうのは普段の業務でもぜひ実現したいところですね。

こちら以下の映画と類似しているので、観てみたらどうかと講師に紹介いただきました。
時間を見つけて私も観てみたいと思います。

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さてさて、回帰分析の一つ重回帰分析。


重回帰分析(multiple regression)

重回帰分析とは、ある変数の動きが、別のいくつかの変数の動きによって左右されているとき、その関係を具体的な数式で表すとどういう式になるかを導き出すの分析。重回帰分析では、変数yの動きを、2つの以上の変数x1、x2、・・・の動きで説明できないか検討する。
引用:http://gms.globis.co.jp/dic/00688.php


私はDAY3で回帰分析について学び、テキストに載っていた重回帰分析をいち早く業務のデータ分析に取り入れていました。
R言語やSAS、SPSSなど利用できる人が限定されてしまうツールを使うのではなく、
EXCELで重回帰分析を行い データ分析ができるツールをEXCEL VBAでコーディングして開発。

でもここにきて一つの衝撃。

重回帰分析で求めた係数を単純に大小比較するだけでは駄目とのこと。

その理由としては、係数の単位が揃っていないため。
単位が揃っていればいいんでしょうけど、確かに説明変数の単位はバラバラでした。
そこで平均値0, 標準偏差1となるようにデータの標準化を行う必要がある。
ただ標準化はEXCELの機能にはないみたいですね。

なければ作るのみ!ということで標準化できるように改修しました。
参考:Yahoo! 知恵袋【統計学の問題です。 「標準化した値は、平均値がゼロ、分散が1になる」 このこと...】

今回はこれが一番大きな学び(というか衝撃。笑)でした。

この後はケースの説明が続きます。
DAY6ということもあり、今までの総合演習的なケース。
題材は重回帰分析ではありますが、定量分析のステップを踏みながら今までの総復習で取り組めます。
分析のステップは忘れないよう記載。

<<分析のステップ>>
1. 分析の目的を決める
2. 仮説を立て、必要な情報(データ)を洗い出す
3. 適切な情報を収集する
4. 分析の前提を確認する
5. 収集した情報を加工・計算を行う
6. 計算結果を解釈する
7. 解釈した結果をわかりやすく表現する

分析は目的・仮説ありき。
DAY1でもありましたが、データありきだと苦しい!
またもう少しマクロな視点で観ると 分析の対象となる課題はどこにあるのかを先ずは考えること。
それから何故 課題なのかを掘り下げる、Where→Why, Whatもビジ定で学んだ一つ。



本当にビジネス定量分析はオススメの講義。
選択必修科目なので、クリティカルシンキングを選択すれば ビジ定は受けなくてもOKになります。
でも私は受講を強くお勧めします。

ビジネスの世界で数字は非常に重要であり、
アカウンティングやファイナンスのような見方の他、数字の分析の仕方は身に付けて損はないかと。
何より回帰分析などは業務に活かしやすい!

最後にビジネス定量分析の6回の講義で毎回 言われていた言葉をここにも記載します。

”数字なき物語も、物語なき数字も意味はない by 御手洗冨士夫”

素敵な言葉ですね^^


参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【ビジネス定量分析 記事一覧】

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posted by ニーシェ at 07:00 | Comment(0) | TrackBack(0) | ビジネス定量分析 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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