2014年04月21日

ビジネス定量分析 時間調査結果


ビジネス定量分析を受けた2014年1月期の3ヶ月間に費やした時間は以下の通りです。
MBA グロービス経営大学院 タイムスケジュール ターム比較
  項目 2013年7月期 2013年10月期 2014年1月期
仕事 738時間 (33.4%) 830.5時間 (37.6%) 812.5時間 (37.6%)
プライベート 657.25時間(29.8%) 636.0時間(28.8%) 614.5時間(28.5%)
MBA 164.75時間(7.5%) 196.5時間(8.9%) 188.5時間(8.7%)
睡眠 648.0時間(29.4%) 545.0時間(24.7%) 545.0時間(25.2%)


月の日数の都合、7月期、10月期と比べて2日分少ないため仕事時間は減っているように見えますが、
割合で見ると仕事は増加傾向にあります。
仕事が増えている理由としては社長後継社候補のイベントによるものが多かったほか、
案件もリリース対応やデータ分析系の案件で一人開発を行っていたためと思います。

プライベートの時間は徐々に減少傾向にあります。
一方でMBAに費やす時間もちょっと減りました。3ヶ月間で8時間分、0.2%分。
理由の一つは10月期と比べ部活動の時間がほとんど持てなかったこと、
および講義の曜日が木・土の同じ週だったため、裏週の時に休み気味だったためではないでしょうか。
別の週にしていたら、毎週きっちり予習復習に時間を充てていたと思うと、
週を分けて選択した方が一科目への学びは大きくなると感じています。

睡眠時間が増えているのは年始のお休みのおかげですね。

次に各科目ごとにかかった時間を以下のように分解し並べました。
MBA グロービス経営大学院 タイムスケジュール ターム比較 詳細
  項目 2013年7月期 2013年10月期 2014年1月期
授業 30.5時間 57.5時間 57.0時間
予習 54.3時間 52.0時間 58.5時間
復習 35.5時間 32.5時間 16.0時間
勉強会 6.5時間 3.0時間 0.0時間
懇親会 10.0時間 6.5時間 0.0時間
その他 14.0時間 45.0時間 51.0時間
ブログ 41.0時間 30.5時間 48.0時間
  合計 192時間 227時間 231時間


全体数としては7月期よりもかけている時間は多くなりました。
これはビジネス定量分析のレポート課題対応の時間じゃないかと推測しています。

ビジ定よりもファイ基礎の時間がかけられていないのは曜日設定が原因です。
ビジ定が木曜でファイ基礎が土曜だったため、どうしてもビジ定の課題を優先してしまい、
結果としてファイ基礎にかける時間が短くなっています。
なのでしっかりと取り組みたい授業については先に講義がくるようにセットするのもコツですね。
今後の履修で気をつけたいと思います。

勉強会・懇親会の出席しなさはひどいですね。汗

参加したいのはやまやまなのですが、懇親会はデフォルトで3000円とかいくので正直 金銭的にも厳しく、
勉強会は仕事に終われ予習復習に時間を充てられていない故に参加が躊躇われることが多かったです。
ここは解決していきたい課題です。
その他の時間が増えているのは入試対応および入学関連。
エッセイを書いたり、二次面接を行ったり、また入学オリエンテーションへの参加などがありました。

ブログも書いてますね。笑
3月のアクセス数がかなり反応が良くて嬉しくなって頑張っちゃいましたね。
これからも引き続きマイペースにやっていきたいと思います。

最後にビジネス定量分析の各授業ごとの時間計測です。
MBA グロービス経営大学院 タイムスケジュール ビジネス定量分析
  (単位:時間) DAY 1 DAY 2 DAY 3 DAY 4 DAY 5 DAY 6
授業 5.5 6.0 5.0 5.0 4.5 5.0
予習 3.5 8.0 4.0 12.0 3.0 5.5
復習 0.0 2.0 2.0 2.0 2.5 0.0
勉強会 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
懇親会 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
その他 6.0 0.5 4.0 1.8 0.5 12.8
  合計 31.0 36.0 8.5 0.0 0.0 25.5


その他の時間については、ファイナンス基礎と2分割しています。
とはいえ1月期は入試対応がほとんどなので、科目時間に割り振るのはやや疑問ですが、
今まで同じ運用方法としているためご了承下さい。
DAY6のその他の時間が飛び抜けているのは入学オリエンテーションといったイベント対応です。

講義やその他を含む全体としての合計時間は101時間、
各DAYごとの予習復習・勉強会に費やした平均時間は7.41時間でした。

時間を計測して表にして感じるのは復習時間が確保しきれていないこと。
ブログでも復習しているため実際は表の数字よりもやってはいるのですが、それでも少ない。
予習アサインメントの対応に追われ、復習が疎かになってしまっている感が否めません。

根本的に時間管理を検討しなければならないと思います。

予習についていえば、やはりレポート会であるDAY4が大きいです。
グロービスの中でも難易度が高いと言われているケースなので、それ相応の時間がかかっていますね。
他にもDAY2やDAY6も予習に時間がかかっているのを見ると、
ビジネス定量分析の課題は他科目と比較しても量が多いと言えるかもしれません。


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】
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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2014年04月19日

ビジネス定量分析 成績確定


2014年4月5日 12:58頃 グロービスからメールが配信されました。
タイトルは「【グロービス】最終評価が確定致しました。」

ビジ定の最終受講日DAY6が3月20日ですので、16日後に成績が確定しました。
クリティカルシンキングでも2週間ほどだったので、どの科目も2週間前後なのかもしれませんね。

私の成績は「C」でした。

成績については徐々にわかってきました。
成績の割合、また評価軸の詳細については後半に記載してありますが、
やはりグロービスでは講義での発言、それもグループワークでの発表発言のウェイトが高い。

DAY4のレポートについても平均点以上ではありますが、
私はあまり発言をしないタイプなのでグロービスでは成績が取りにくい。
発言しないのは 私の勉強法ゆえです。
こちらについては別記事で挙げたいと思います^^

グロービスでちゃんと成績も取りたいと最初は思っていましたが、
勉強法のスタイル上 成績が取りにくいため成績はそこそこでいきたいと思います〜。
成績を取る事が目的ではなく、学びを自分の中で最大化することが一番ですからね。

これにてビジネス定量分析完了!!

(参考)
グロービスでの成績の割合は以下の通りです。
※人数は 1クラス40名計算
  割合 人数 修了判定
A評価 15% 6人 修了
B評価 35% 14人 修了
C評価 40% 16人 修了
D/F評価 10% 4人 不可


成績に影響をするのは下記3点で合計96点満点で評価。

1. アサインメント提出【計8点】

・予習アサインメント:提出1点×5回
・振り返りアサインメント:提出3点×1回

予習アサインメント:DAY1〜DAY5で提出する課題
振り返りアサインメント:DAY6で提出する3ヶ月間のまとめ

2. クラスディスカッション評価【計48点】

毎回のクラス中の発言を質と量で評価
・質評価:◎:5点 ◯:3点 無印:0点
・量評価:◎:3点 ◯:2点 無印:0点

3. レポート評価【計40点】

DAY4で提出するレポート課題
10点満点で評価を算出する際は4倍にする



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 19:58 | 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

2014年04月07日

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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