ここまでは、志望動機を書くために必要な情報をお伝えしてきました。 それでも、「自分の場合はどうすればいいの?」と不安な方も多いのはではないでしょうか。 そんな時は、自分ひとりで抱え込まず、客観的な視点からフィードバックをもらうべきです。就職エージェントneoでは、企業人事の要望を把握したプロのアドバイザーが年間2万件以上の就活生の悩みにお応えしています。 就活でモヤモヤしている方は、少しでも早くそのお悩みを解決し、自信をもって本番に臨んでください。
やはり給料が少なめで忙しいイメージが強いからなのではと思います。就活関連の本やホームページ等で調べるとやはり給料が少なく、忙しいイメージが強いと感じます。男性はやはりいずれは結婚して家庭を養っていく立場であるため、給料・福利厚生は大切なポイントです。私自身も旅行業界を目指すうえで不安に感じることの一つでした。近年は向上に努めているのではと感じますが、まだまだ弱いです。サービス業であり、天災にも左右されやすいため仕方ないとは思いますが、もう少し給料面・福利厚生面を向上させることができれば、男性の志望者も増えるのではないでしょうか。やりがいはとても大きな仕事であるため、それは間違いないと思います。 学生1 面接官4 部長や社長など 3日以内 自分の人柄をうそ偽りなく示すことが大切と思いました。うそは見抜かれます。社長もいたため、この人はこの会社に合っているかどうかもみられていると思います。 役員面接ということもあり、固めの面接でした。ただ、ほかの内定者に聞くと、話しやすい雰囲気だったという人もいたので、感じた方は人それぞれ。 最終面接で聞かれた質問と回答 入社後どんな仕事をしたいか?
就活の軸を明確にしよう! ▼資料のDLはこちらから ================================== 旅行業界 超基本のビジネスモデル まずはビジネスモデルを確認しよう まずは旅行業界の基本の基本から説明します。 旅行業界、いわゆるJTB、HISなどの旅行事業社が行っている基本的なビジネスモデルは、端的に言うと旅行をしたい消費者と各地のホテル、バスなどを扱う観光業者をマッチングさせると言うもの。 例えば、JTBが行う基本的なビジネスモデルの1つは,宿泊施設やバスなどの観光業者をあらかじめ予約し、それを旅行パックとして販売します。 その販売額に手数料が加えられており、その手数料が収益となります。 つまり旅行業界においては、その旅行会社を利用した数や旅行プランの契約の数が売り上げに大きく反映されるのです。 ================================== 【「今」何をすべきか把握できていますか…?】 人気大手、外資コンサル、メガベンチャーなどの内定者多数 就活の進め方、es添削、GDの練習など就活の不安や悩みを相談しませんか? 近畿日本ツーリスト | 就活ナビゲーター（ナンバー１企業研究サイトを目指す！） - 楽天ブログ. ▼詳しくはこちら ================================== 大手旅行会社トップ4社の違いは何か? 旅行業界の基本的なビジネスモデルについて復習したところで、実際の会社についてご紹介します。 旅行業界各社の規模は、旅行取扱額という指標で計られます。この旅行取扱額とは、国内旅行、海外旅行、外国人旅行(外国人観光客によるインバウンド旅行)の3つを合計した数値。つまり、旅行業界においては売上高のようなものです。 では具体的に各社どれほどの額なのか、見ていきましょう。 旅行業界 各社の売上 旅行取扱額を見ていくと、JTBが圧倒的な売り上げ高を出しています。 知名度では、エイチ・アイ・エス、楽天は劣らないものののJTBには圧倒的な差をつけられています。 旅行取扱額から、各企業を見ていくと、企業ごとに以下のような特徴が挙げられます ▼JTB 旅行取扱額全体で1兆円以上の収益をあげている日本旅行業界の絶対王者。また国内旅行・海外旅行の取扱額もNO. 1 ▼楽天 日本有数のECサイトを展開する楽天が旅行取扱額ともに2位。取扱額の比率としては、国内旅行が中心を占めています。 ▼KNT−CTホールディングス 旅行会社別の売り上げ高、日本企業の内3位のKNT−CTホールディングス。後述しますが、各地方に連結子会社を持ち、着地型の旅行プランに強みを持っています。 ▼エイチ・アイ・エス 取扱額の大半が海外旅行でしめる、エイチ・アイ・エス。海外旅行は国内旅行よりも高単価であり、海外旅行への強みが圧倒的。 旅行取扱額という視点から見えると、このような違いがありました。では、各社の強みとは何でしょうか?各社ごとの強みを把握していきましょう。 ================================== 【内定者によるES添削が可能!】 カゴメ、トヨタ自動車、パナソニックなど人気企業多数 先輩内定者のES2, 000枚を確認してみよう!
オンラインイベントのお知らせです。 品川区でSDGs、第3弾です! 国連の設定したSDGs(持続可能な開発目標)を達成するために、コミュニティの役割は大きいです。SDGsストーリーの共有で「まち・ひと・しごと」活性化アクションを起こしましょう!
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「本物のデータ分析力が身に付く本」と言う本を読みました。すごく勉強になったので、個人的メモをまとめてみます。 読んだきっかけ 普段は主にiOSアプリを開発するエンジニアとして働いています。8年ほどiOS一本でやってきたので、少し変化をつけたくなってきました。 ちょうどチーム内で「サービスのデータを分析して改善に活かす人」が足りてないという声があったのもあり、データ分析を勉強してみようと思いました。 最初は本を読んで体系的にまとまった知識を入れたい派なので、先輩に教えてもらいこの本を読むことにしました。 本に書かれていること この本には 「データ分析の設計から実際の分析、そしてどのように結果を伝えるか」 が書かれています。 読む前は「データ分析って要するにSQLを叩くことかな?」と思ってたのですが全然違いました。SQLはほんの一部の要素です。 1. データ分析の設計(これが重要!) 2. データの事前チェック・分析の実行 3. 分析結果の評価と表現 の3つの段階に分けて勉強になったことをメモしていきます。 1. データ分析の設計 最も重要なステップです。問題を解決するために、どういう分析をすればよいかを考えます。 本の中で、エンジニアあるあるとして、 ・とりあえず出せそうなデータをSQLでたくさん出し、そこから何かに活用しようとする が紹介されています。 これはまさに僕のことです。会社でもそれっぽいグラフを出してドヤってました(恥ずかしい! )。 本書ではこのような進め方を 「データアプローチ」 と表現し、問題を解決するためにデータを使う 「課題アプローチ」 がより重要であると言っています。 課題アプローチでは必ず何かの問題を解決するためにデータを扱います。問題は例えば「ECサイトでリピーターを増やしたい」とかです。 ECサイトでリピーターを増やすには無限の方法がありますが、それを整理してMECE(もれなくダブりなく)に分析するために 「分析の概念図」 を作ります↓ 分析の概念図 分析の概念図を作りながら考えていくことで、筋の通った分析・無駄のない分析ができます。具体的なステップは、 1. 問題領域の決定 2. Amazon.co.jp: 本物のデータ分析力が身に付く本 (日経BPムック) : 河村 真一, 日置 孝一, 野寺 綾, 西腋 清行, 山本 華世, 日経情報ストラテジー: Japanese Books. 評価軸の決定 3. 問題の具体的記述 4. 要因の列挙・選択 5. 概念図に組み立てる の5ステップ。特に1, 2の段階でできるだけ広く/深く要素を挙げられると良い分析になりそうな気がしました。 2.
書き込み式。【「TRC MARC」の商品解説】 込み式の演習(ワーク)を通して、本物のデータ分析力を身に付けられます。 本書で学べるデータ分析の鉄則は、どんな業種・業態の人でも役立つ汎用的なものです。これらは、大阪ガスのデータ分析専門部隊が長年積み上げてきたノウハウの一部です。小難しい理屈はかみ砕き、必要最小限の知識で効果を出せるワークを、ふんだんに盛り込んでいるので、体でデータ分析を覚えられます。 5人の共同著者らは本書の内容を基に、2日間のワークショップという形で全国約1500人にセミナーを提供してきた実績があります。本書では、そのセミナーとほぼ同じ内容を、自分のペースで体験できます。【商品解説】 本書は、読者自身が数字を使って、新たな課題に答えを出せる人材になるための本です。大阪ガスのデータ分析専門部隊が20年近くかけて積み上げてきたノウハウの一部を紹介します。【本の内容】
慣れた人にとっては「何を今更……」かもしれませんが。 「最初に徹底したプランとスコープを確立することが重要」とか、 あとあと生きてくるコツが結構詰まっています。 新人向けとしては全体の業務フローを理解してもらうことに役立つはずです。 中堅向けとしては、「自分なりのやり方」の中で何が抜けているかチェックするために役立つかと。 本物のデータ分析力が身につくかどうかはコメントを控えます。「本物」の定義がないので。 Kaggleでトップを取るのが「本物」という予測精度至上主義の人にはお勧めしません。 「少しの予測精度よりも、よりデータにだまされないよう実務寄りに」という人向けです。 ディープラーニングが(人と機械の学習時間をかければ)個人PCでもできる一方で、 「とりあえず目的変数と説明変数の候補を突っ込めば機械が何とかするんだろ」という乱暴なボスも多いのが現代です。 本書を読んでもRやPythonが自在に操れるわけではないので、そのあたりはご注意を。
価格 2, 852円(税込) ISBN 978-4-8222-3772-1 発行日 2016年6月22日 著者名 河村 真一、日置 孝一、野寺 綾、西腋 清行、山本 華世 著/日経情報ストラテジー 編 発行元 日経BP ページ数 204ページ 判型 A4変 ※電子書籍は価格や一部内容が異なる場合がございます。 1500人が受講した、2日間のワークショップの全てをこの1冊で体験できる!
目次 この本って何? 用意するもの 【プロローグ】 データ分析の心構え 1. よく起こる問題 2. データ分析って何? 3. データから考えない 4. プロセスが全て 【第1章】 データ分析を設計する 1-1. 分析ストーリーの見える化って何? 1-2. なぜ「分析の概念図」を描くのか? 1-3. 分析の概念図はこう描く 1-4. 問題領域を決める (1) 問題領域を挙げる (2) 問題領域を選ぶ 1-5. 評価軸を決める (1) 評価軸を挙げる (2) 評価軸を選ぶ 1-6. 問題を文で表す 1-7. 要因を挙げる 【閑話休題】なぜ評価軸を挙げるのか? 1-8. 要因を選ぶ (1) 重要度で仕分けする (2) 入手しやすさで仕分けする (3) 分析する要因を決める 1-9. 部品をつなげる (1) 問題領域と評価軸を書く (2) 評価軸に要因をつなげる (3) 要因をグルーピングする (4) 要因同士の関係を推測してつなげる (5) 分析の流れを説明できるか確認する 第1章の理解度チェック 【第2章】データを事前にチェックする 2-1. なぜ事前チェックするのか? 2-2. データの出所をチェックする (1) データの5W1H (2) 一次情報かどうか 2-3. データの全体概要をチェックする 2-4. 本物のデータ分析力が身に付く本のレビュー一覧 | ソニーの電子書籍ストア -Reader Store. 個別の値をチェックする (1) 欠損値をチェックする (2) 外れ値をチェックする (3) データの方向をチェックする (4) データをクレンジングする 2-5. データの傾向をチェックする 第2章の理解度チェック 【第3章】 分析方法を選ぶ 3-1. 代表値を使い分ける (1) 3つの代表値を知る (2) 代表値の得手・不得手 3-2. クロス集計する (1) クロス集計とは? (2) クロス集計の注意点 第3章の理解度チェック 【第4章】 ケース実習「新商品の配置問題」 4-1. データ分析を設計する (1) 問題領域を決める (2) 評価軸を決める (3) 問題を文で表す (4) 要因を挙げる (5) 要因を選ぶ (6) 部品をつなげる 4-2. データを事前にチェックする 4-3. 分析方法を選ぶ 4-4. 分析を実行する 【第5章】 標準偏差を使おう 5-1. 標準偏差って何? 5-2. 標準偏差はこう使う (1) 多様性や格差を定量化する、比較する (2) 不確実性を定量化する、比較する (3) リスクを定量化する、比較する (4) 平均値の信頼性を判断する、比較する (5) 品質を管理する 5-3.