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ビジネス教養のためのデータ分析手法研修～可視化と統計の知識を学ぶ（１日間）

ビジネス教養のためのデータ分析手法研修～可視化と統計の知識を学ぶ（１日間）

数値で見る現状と可能性！記述統計から推測統計まで

研修No.B ANL694-0400-5548

対象者

  • 全階層

・統計学やデータ分析の知識を習得済みの方
・マーケティング部門の方

よくあるお悩み・ニーズ

  • Excelのデータ分析ツールを上手く活用できていない
  • 新しい市場の機会や顧客層などのデータを分析し、改善点を見つけたい
  • 効果を比較して、有効な施策かどうかを統計学的に調べたい

研修内容・特徴outline・feature

データサイエンスに必要なデータの活用力を身につける研修です。具体的には、データの特徴をつかむ記述統計学とビジネスで有効な施策を打つのに役立つ推測統計学を中心に解説します。「平均」や「標準偏差」などについて触れた後、「ｔ検定」と「回帰分析」についてExcelで分析する際の具体的な手順をお伝えします。ビジネス教養のためのデータサイエンス入門研修のステップアップ編として、おすすめのプログラムです。

＊この研修ではＰＣを使用します＊
※Windows版のExcel（2021／2019／2016）、office365版を使用して説明します。

研修のゴールgoal

  • ①社内のデータをグラフや図でわかりやすく可視化できる
  • ②ｔ検定でデータを比較する方法を身につける
  • ③回帰分析を使ってデータ同士の関連性を検証できるようになる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．はじめに​
    （１）統計学の定義​
    （２）統計学がなぜ必要なのか？​
    （３）この研修の目標​
    （４）Excelのデータ分析ツールを使うための事前準備​
講義
  • ２．データの可視化​
    （１）ヒストグラム​
    （２）箱ひげ図​
    （３）散布図​
    【ワーク】身近なデータについて、各方法を使って可視化できるものを挙げる
講義
ワーク
  • ３．記述統計学​
    （１）代表値​
    （２）平均・中央値・最頻値の使い方​
    【ワーク】代表値を表すには、平均値・中央値・最頻値のどれを使うか考える
    （３）分散と標準偏差​
    （４）確率変数と確率分布​
    （５）正規分布
講義
ワーク
  • ４．相関と因果関係​
    （１）相関の表し方​
    （２）２種類の相関​
    （３）疑似相関​
    （４）因果関係の調べ方​
    （５）ビジネスでのランダム化比較試験​
    【ワーク】ランダム化比較試験でどんな因果関係を明らかにしたいかまとめる
講義
ワーク
  • ５．推測統計学​
    （１）母集団と標本​
    （２）サンプリング​
    （３）推定と検定​
    【ワーク】業務で分析したいデータの母集団と標本を挙げる
講義
ワーク
  • ６．ｔ検定​
    （１）ｔ検定のビジネスでの活用場面​
    （２）ｔ検定の考え方​
    （３）ｔ検定の結果の読み方​
    【ワーク】どんなデータでｔ検定を行いたいかまとめる ​ ​
    （４）Excelによるｔ検定​
    【ワーク】例示データのｔ検定を行い、どのようなことが言えるかまとめる
講義
ワーク
  • ７．回帰分析​
    （１）回帰分析のビジネスでの活用場面​
    （２）説明変数と目的変数​
    （３）回帰分析の考え方​
    （４）回帰分析の結果の読み方​
    【ワーク】回帰分析を行うなら、どんなデータで何を明らかにしたいかまとめる​​
    （５）Excelによる回帰分析​
    【ワーク】回帰分析を行って、結果を考察する
講義
ワーク
  • ８．まとめ
ワーク

8937

全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

社内にあるデータを有効活用するために必要な統計のエッセンスを学び、ビジネスをよりよくできるよう本研修を開発しました。データ分析には統計の知識が不可欠です。基礎知識に加えて分析スキルを身につけ、現場に合ったデータ活用ができるデータサイエンティストを目指しましょう。

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