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ビジネスデータの分析研修~職場で活かせる統計の基礎とデータ活用法を学ぶ

情報リテラシー(統計・データ分析)

ビジネスデータの分析研修~職場で活かせる統計の基礎とデータ活用法を学ぶ

統計の基礎である「相関係数」と「回帰分析」をハンズオンで習得し、社内に眠るデータの有効活用を実現する

No. 1320206 9906011

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層

・社内のデータを適切に分析したいと考えている方
・統計の基礎知識を学びたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • アンケート調査で得た情報を、別のデータと関連させて分析をしたい
  • 店舗ごとの過去の売上実績から、今後の売上予測と改善策を考えたい
  • 営業数字の向上のため、現場で活用できる数字・データの見方を知りたい

※本研修では、PC(エクセル)を使用して「データ分析の手法」の基本を学びます。PCを使用せずに「データの読み解き方」を学びたい方は「はじめてのデータ分析研修~データを読み解く力を習得する」がおすすめです。本カリキュラムとは、ワークの事例・内容が重複しています。予めご留意ください。

※本講座をご受講いただく方は、特に「Python学院シリーズ」や「Excel講座」もあわせてご受講・ご検討いただくことが多いです。「Python学院の研修コースマップ」もあります。あわせてご確認ください。

研修内容・特徴outline・feature

社内には、売り上げに関するデータやアンケート調査のデータなど、多くのデータが眠っていることがあります。ビジネスデータ分析のスキルを学ぶことで、そのようなデータを活用することができるようになり、業務効率の改善や売り上げの増加につながります。

本研修では、ビジネス場面に応用できるデータ分析の基本的な考え方やデータ整理の仕方を学んだ上で、エクセルを用いた相関係数の計算や回帰分析の手順を習得していただきます。例えば業務効率の改善や採用基準の見直しに向けて、社内に眠っているデータを活用できるようになります。

*この研修ではPCを使用します*
研修会場にノートPCをご用意をしております
(持ち込んだPCのご利用はできません)

*オンライン研修の受講環境について*
本研修では、Excelの分析ツールを使用するため、MicrosoftOffice ExcelがインストールされたPCからご参加ください
※Excelのバージョンは、Windows版の「2016/2019/2021/office365版」が対象となります。

到達目標goal

  • ①社内の眠ったデータを平均や標準偏差を使って新たな形で活用できる
  • ②相関係数を使ってデータごとの関連性を把握することができる
  • ③回帰分析を使ってデータごとの因果関係を把握することができる

研修プログラムprogram

  内容 手法
  • 1.社内の眠ったデータを活用する
    (1)データを分析することの利点
    【ワーク】自社に眠っているデータは何か、それを分析することでどのような利点があるか考える
    (2)データの読み方の練習
    【ワーク】例題を読んで、どこが、どのように間違っているか(あるいは正しいか)回答する
    (3)平均、標準偏差とは
    (4)エクセルによる平均、標準偏差の計算
    【ワーク】エクセルで平均値と標準偏差を計算してみる
    【応用編】「分析ツール」を使って、要約統計量を算出する
    【ワーク】データの平均値と標準偏差(SD)を求める
    (5)グループ別に平均、標準偏差を計算する
    【ワーク】あるデータについて、全体の平均を算出し、傾向を見た後に平均を出してみる
    (6)平均値などをグラフ化する
    【ワーク】グループごとのグラフを作成してみる
    【ワーク】自社で、今後グループごとに平均値を出した方が良いと思うデータを考える
講義
ワーク
  • 2.2つの事象の関連を表す「相関係数」
    (1)相関係数とは
    (2)相関係数の読み方
    (3)エクセルによる相関係数の計算のためのデータの並べ方
    【ワーク】「店舗の平均残業時間と売り上げの相関を知りたい」場合は、どのようにデータを並べるか考え、表を埋めてみる
    (4)エクセルによる相関係数の計算
    【ワーク】「店舗の営業時間、1か月の降水量は売り上げと関連しているか」について、相関係数を算出し、結果も持つ意味を考えてみる
    (5)相関係数を使って資料を作成する
    【ワーク】例題を読んで、背景に隠れた「第3の変数」は何か考えてみる
講義
ワーク
  • 3.2つの事象の因果関係を表す「回帰分析」
    (1)回帰分析とは
    (2)回帰分析の結果の読み方
    (3)エクセルによる回帰分析のためのデータ整理
    【ワーク】「店舗の面積が売り上げに与える影響を知りたい」場合には、どのようにデータを並べるか、表を埋めてみる
    (4)エクセルによる回帰分析の練習
    【ワーク】あるデータを分析し、結果からどのようなことが言えるか考える
    (5)回帰分析の種類
    【ワーク】「1か月のメディア掲載件数とプレスリリース件数が問い合わせに与える影響」を分析し、その結果からどのようなことが言えるか考える
    (6)どのようなデータを分析して良いか (データの種類)
    【ワーク】自社にある量的データと質的データを書き出してみる
    (7)回帰分析を使って資料を作成する
講義
ワーク
  • 4.まとめ
    (1)データ分析を使った資料作成のまとめ
    (2)職場での実践目標の共有
    【ワーク】職場に戻った後、どの種類のデータを、どのように分析して、どんな資料を作成するか目標を立てる

    【参考】似ているものを分類する (営業リストの整理など)
    (1)在庫管理(量的データ)と営業リストの整理(質的データ)
    (2)似たもの同志を集めるクラスター分析とは
講義
ワーク

企画者コメントcomment

これまで弊社では、「研修後のアンケート」や「研修の実施統計」などから新しい研修やサービスを多く生み出してきました。本講座は、弊社ならではのノウハウやアイデアが詰まった内容となっております。自信をもっておすすめいたしますので、ぜひ奮ってご受講ください。

スケジュール・お申込み
(オンライン/セミナールーム開催)schedule・application

オンライン開催

セミナールーム開催

注意事項

  • 同業の方のご参加はご遠慮いただいております
  • 会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
  • カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

受講できそうな日時がない… 日程を増やしてほしい… 
そんな時には「研修リクエスト」

研修リクエストサービス

「研修リクエスト」とは、お客さまのご希望の日程、内容、会場で、1名さまから インソースの公開講座を追加設定するサービスです。 サービスの詳細や、リクエスト方法はこちらをご確認ください。

※受講者数1名以上の場合から、リクエストを受け付けております

※ご連絡いただいてから研修実施まで、通常2か月程度かかります(2か月以内での急ぎの実施も、ご相談可能です)

受講者の評価evaluation

研修評価

内容:大変理解できた・理解できた

87.8%

講師:大変良かった・良かった

92.7%

※2022年10月~2023年9月

実施、実施対象
2023年12月     21名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
81%
講師:大変良かった・良かった
95.2%
参加者の声
  • キーポイントの部分がよく理解できました。統計という分野には縁がないと思っていたのですが、エントリーレベルの知識を得たことでまずは小さな自信をを持つことが出来ました。
  • データに触れる機会が多いですが、読み取り方、効率的な分析手法、データ操作を勉強出来ました。どんな場面でも、データと接するときにその数字の背景を考えるようにしたいです。
  • 情報の視覚化だけでも、データの活用が出来ると思ったので、まずは視覚化を積極的に行っていきたい。
  • 分析の考え方が分かりました。残業時間の削減について、具体的な改善案が提示できそうだと思いました。

実施、実施対象
2023年11月     15名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
100%
講師:大変良かった・良かった
93.3%
参加者の声
  • 部署内メンバーの作業工数を確認し作業量偏りの改善や、自社サイトで販売している商品が気温にどのぐらい影響しているか分析したいと思います。
  • 分析にエクセルを活用する手法の基礎が学べたので有益でした。感覚で行っていた得意先訪問、お勧め品等が正しいのかデータで客観的にみられるように本日学んだことを実践していきたいです。
  • 講演会やワークショップ、セミナー等を開催するだけで顧客に対する効果等の検証ができていなかったので、開催月前後の面会回数や面会時間、実績などの相関を見て、回帰分析を使って数値で検証したいと思います。

実施、実施対象
2023年10月     12名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
83.3%
講師:大変良かった・良かった
83.3%
参加者の声
  • 売上のForecastについて、過去の取引より算出していきたいと思います。今後のTrendについて、回帰分析を行うことでForecastの裏付けができるかと思いました。
  • これまで行っていたデータの平均や推移をみるだけでなく、標準偏差や相関を使って、より深い分析を行っていきたい。
  • 非常にわかりやすく、勉強になりました。普段から回帰分析は使うのですが、詳しく数値について理解はできていなかったので、裏付けの説明として幅が広がりました。
  • 実際にExcelを使いながらの研修でとても分かりやすく良かったです。「こういうことができるんだ」という技と、「このデータからこういうことが言えるんだ」というようなことは、調べてもなかなか到達できないことなので、非常に勉強になりました。

実施、実施対象
2023年9月     10名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
90%
講師:大変良かった・良かった
80%
参加者の声
  • 相関係数を使って正の関係性を提示することで、誰でもわかる資料になることがわかりました。身近なデータを駆使し生産性向上の施策に活かしていきたいです。
  • 回帰分析は初めて聞いた内容でしたが、因果関係のあるデータを使ってモデルとして優秀かどうか判断しながら適正なモデルを見つけていければと思います。
  • 自社ITシステム開発の案件で関わるような、統計分析の結果を出力する業務システムへの組み込みする際のノウハウや、自社業務の各種傾向分析を行う際に役立てたいと思います。
  • データを活かすうえで目的を明確化して、比較条件を統一してデータの比較、活用を実施したいと思います。

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本研修の評価
内容をよく理解・理解
87.8
講師がとても良い・良い
92.7

※2022年10月~2023年9月

年間実績公開講座の年間実績
受講者数※1
開催数※1
講座数※2

WEBinsource
ご利用社数※2

※1 

※2 

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