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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

本研修は、オンラインでも実施可能です。日程がない場合はお気軽にご相談ください

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。

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(更新日:2020年6月29日)

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