loading...

検索結果 {{searchResultList.length + '件'}}

ビジネスデータの分析研修~既存データの活用に向けてデータを加工する編

ビジネスデータの分析研修~既存データの活用に向けてデータを加工する編

手元の眠っているデータを有効活用するため、「データ前処理」をSQL、Pythonを用いて実践的に学ぶ

研修No.6940001

対象者

  • 全階層

・これからAIや統計を使った分析作業に関わる方
・手元にあるデータの活用を考えている方
・SQLを用いたデータの抽出や結合、Pythonを用いた分析用データへの変換などといった、データ前処理の手法を学びたい方
※何かしらのプログラミング言語に触れたことがある方を対象とした講座です

よくあるお悩み・ニーズ

  • 自社データはあるが、分析できる形に整っておらず、活用できていない
  • 表構造のデータから分析に必要な情報を、SQLやPythonで手間をかけずに抽出や加工がしたい
  • 手元のデータを使って業務改善につながるデータ分析をしたい

研修内容・特徴outline・feature

AIや統計を使ったデータ分析に、これから関わる方向けへの実施を想定しています。講義によるデータ前処理の手法や目的の理解と、ハンズオン形式によるSQLやPythonを用いたデータの抽出と加工実習をします。

到達目標goal

  • ①データ前処理の目的と基本的な流れが理解できる(データの集約・結合・分割、値の型変換、外れ値の除去、欠損値の補完等)
  • ②SQL(基本的なWHERE句、JOIN句)を使ったデータの抽出やPython(主にPandasライブラリ)を使った値の変換処理ができる

研修プログラム例program

研修プログラム例
  内容 手法
  • 1.データ前処理の全体像を知る
    (1)データ前処理の位置づけ
    (2)データ前処理がなぜ必要か
    【ワーク】社内で活用できていないデータの特徴を考える
    (3)データの構造の種類
講義
ワーク
  • 2.データ前処理作業の前に
    (1)テーマと目的を決める
    (2)分析に影響を与える要因を見つけ、データを入手
    (3)データ前処理作業の流れ
    【ワーク】新規顧客へのアプローチのために必要な情報を洗い出す
講義
ワーク
  • 3.研修で使用するPCのセットアップ
    (1)Python3.8
    (2)DB Browser for SQLite
    (3)Visual Studio Code
ワーク
  • 4.データベースからデータを扱う
    (1)データベースに接続する
    (2)データ構造を確認する
    (3)データを抽出する
    (4)データをグループごと集約する
    (5)テーブル列を結合する
講義
ワーク
  • 5.Pythonを使ったデータの処理を行う
    (1)Pandasの扱い方
    (2)データを可視化する
    (3)文字列データを処理する
    (4)数値型に変換する
    (5)カテゴリ型に変換する
    (6)日時データを扱う
    (7)データを集計する
    (8)レコードを分割する
講義
ワーク
  • 6.前処理を実践する
    ■ ケータリングサービスの販売記録(ダミー)から新規客へアプローチ
    【ワーク①】使用するデータの構造を眺めてみる
    【ワーク②】分析に必要な情報を洗い出してみる
    【ワーク③】集計において適切なデータの期間、粒度を考えてみる
    【ワーク④】データを取得するSQLを作成する
    【ワーク⑤】Pandasを使い、値を集計に適する形へ処理する
    【ワーク⑥】前処理したデータを可視化する
ワーク
  • 7.職場でデータ前処理を実施するために
    (1)時間対効果を意識する
    (2)目的に合うツールや処理方法を選ぶ
    (3)目的に合う手法を選ぶ
    【ワーク】職場に戻った後、データ前処理を実施するために検討すべき項目について考えてみる
講義
ワーク

企画者コメントcomment

手元にありながら、どうやって分析すればよいかわからないデータも、「データ前処理」をすることで分析できるデータに変化します。データを扱うために必要な「データ前処理」について、基本的な考え方や、実務ですぐに使えるテクニックを学んでいただく講座を用意しました。
「AIやビッグデータをビジネスに活かしたいが、手元にあるデータをどう扱えば良いかわからない」「分析手法を学んだが、手元のデータを使うとうまく分析ができない」とお悩みの方にぜひご受講いただきたい内容となっています。

スケジュール・お申込みschedule・application

かんたんお申込みシステム WEBinsource

公開講座を手軽にお安く受講いただけます!
※一部の研修は、割引対象外となります。
→WEBinsourceの詳細と新規登録はこちら

注意点お申込み時の注意点→お申込みから研修当日までの流れ

  • ・同業の方のご参加はご遠慮いただいております。

※登壇予定の講師は予告なく変更になる場合がございますことをご了承くださいませ

【2019年10月からの消費税法改正に関するお知らせ】
2019年10月1日以降に開催する研修については、新税率での受講料を表示しております。
なお、人財育成スマートパックのポイント数については、増税前後の変更はございません。ただし、当社提携先の研修については、ポイント数に変更のある場合がございます。

→消費税法改正に関するよくあるご質問はこちら

4名様以上でのご検討の際、日程の都合が合わない場合や、開催予定が表示されていない場合には、開催のリクエストが可能です。

公開講座部(0120-800-225 ※ガイダンスに従って①を選択)までご相談ください。

研修リクエストサービスとは?

お電話でのお問合せ0120-800-225

メールでのお問合せ お問い合わせフォームへ

タイミングが合えば1名様からでも格安で受けたい研修が受けられる研修リクエストを受付中!

※研修リクエストの詳細は
こちら

TEL:03-5259-0071

FAX:03-5259-0077

お問い合わせフォームへ

下記情報を無料でGET!!

無料セミナー、新作研修、他社事例、公開講座割引、資料プレゼント、研修運営のコツ

メールマガジンのご登録はこちら

登録は左記QRコードから!

※配信予定は、予告なく配信月や研修テーマを変更する場合がございます。ご了承ください。

配信をご希望の方は、個人情報保護の取り扱いをご覧ください。

ページトップへ
年間実績公開講座の年間実績
受講者数※1
72,107
開催数※1
9,115
講座数※2
2,589
WEBinsource
ご利用社数※2
11,335

※1 2018年10月~2019年9月

※2 2019年9月末時点

お得なサービスプラン
WEBinsource
11,335社以上のお客さまがご利用中!公開講座をカンタンにお申込みできる無料のWEBサービス
※2019年9月までの累計
人財育成スマートパック

公開講座をリーズナブルに受講できるお得な割引パックをご用意しております

くわしくはこちら

公開講座Leaf

受講者が研修を申し込めるシステムです。

くわしくはこちら

講師派遣型研修

お客さまの課題に応えるオーダーメイド型研修

研修一覧
インソースがご提供する
「これまでと違う」サービス。
最新の情報を無料配信中!
新作研修、新サービス、無料セミナー、公開講座割引、資料プレゼント、他社事例、研修運営のコツなどをお届けします。
メールマガジンのご登録

公開講座新作研修
2020年1月24日
(新入社員・新社会人向け)レジリエンス研修~失敗をチャンスに変え、成長する
2019年12月24日
ビジネス活用のためのRPA研修~RPA導入のための一歩を踏み出す
2019年12月24日
ビジネスデータの分析研修~既存データの活用に向けてデータを加工する編
2019年12月23日
次期管理職向け研修~一般職との違いを理解し"その日"に向けて準備する
2019年12月20日
システム・IT理解研修~エグゼクティブのITリテラシーを強化する


申込者数人気ランキング


直近の公開講座開催研修