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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

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

研修No.1320206

insourceデジタルアカデミー

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

  • 新入社員
  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職層

・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

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。

※本研修のカリキュラムは、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と重複している箇所がございます。

*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*
この研修は、Microsoft Excelを使って受講いただく研修です。
オンライン研修ではExcel及びExcelの分析ツールが使用できるPCからの受講をお願いしております。

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

研修プログラム例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上の相関を知りたい」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か月の降水量は売上と関連しているか」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】「店舗の面積が売上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schedule・application

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

オンライン開催

研修開始20分前から接続可能です。研修開始10分前までにマイク/スピーカの動作確認を完了して、研修開始までお待ちください。

■申込期日はこちら

■キャンセル期日はこちら

※申込期日とキャンセル期日はオンライン開催とセミナールーム開催で異なります。ご注意ください

セミナールーム開催

【新型コロナウイルス感染症への対策について】 (更新日:2020年11月20日)
セミナールーム開催の場合、受講者さまの安全確保のために、定員半減、ビニールシールド設置、会場消毒など「8つの感染症対策」を実施しております。詳細はこちらのページをご覧ください。

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受講者の評価evalution

研修評価

内容:大変理解できた・理解できた

94.6%

講師:大変良かった・良かった

89.2%

※2019年10月~2020年9月

実施、実施対象
2020年11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
100%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • ただ数字を分析するだけではなく、分析結果に対する考察や評価をし、それを踏まえた判断まで行うことを意識しつつ分析すべきであると思いました。原料の出荷量や売上高などの数字がある中で、どこをどのくらい改善することで結果に与える影響を最大化できるの明確にするために、本日学んだ「回帰分析」を活用していこうと思いました。
  • 今までは、基本的には分析を依頼されたデータ分析に関してはどの手法を選択するかの指示があるので、それに従ってExcelを作成していました。ただ、今後はそこに加えて、今回学んだ回帰分析を活用したり、相関係数を用いたりして、指示された手法が最適解なのか、使用するデータが適切であるか判断するように意識したいと思います。
  • マーケティング実績の分析や、今後のアクションプランの策定、自分たちのチームのマネジメントなど、直感に頼るだけでなく今回学んだ分析方法を用いていくべきであると思いました。まずは、自社にある色々なデータを用いて試してみます。
  • 問題解決等のみならず、プロジェクトの管理や業務改善にもデータ分析は活かせると思います。例えば、部品の寸法などの数字とトラブル発生率の関係を分析することで、寸法の基準の見直しなどができるかもしれない、などの気づきを得ることができました。
  • プレゼンテーションに使うエビデンスを用意する際に、このデータ分析を活用できるようになりたいと思いました。本日の研修で分析手法をいくつか身につけたため、練習もかねて会社にあるデータの分析に沢山トライしていきたいと思います。そのためにも、数字として表せる量的なデータを集めていくことも意識していきたいと感じました。

実施、実施対象
2020年10月     8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
100%
参加者の声
  • 統計の基礎、特に考え方を学ぶことができました。今後、回帰分析の方法や詳細について知識を深化させていきます。
  • データ分析を行い、予算要求の根拠や、データから見た優先順位の作成に活用します。また、当社のデータで回帰分析を行い、因果関係があるのか確認します。
  • データを読みとるコツを教えていただいたので、まずは欲張らず、コツコツとできることを増やしていきます。既存のデータを、本日学んだことを活用して分析して、結果を考察してみます。
  • 回帰分析、相関の読み取るポイントが分かったので、実データを使い予測し、施策の提案などにつなげていきます。
  • 条件を揃えたり、比較対象を考えてデータ整理したりすることが重要だと感じた。また、今あるデータで分析しようと試みているが、データの正確さに差が生じていて正しい分析ができていないので、条件・正確さについて見直すようにする。

実施、実施対象
2020年7月     6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
100%
参加者の声
  • 日頃のデータ分析で、これまでにない視点で相関性を見られるようになるのではと感じた。業務に活用したい。もっと早く受講したかったと思える内容だった。
  • 現場に帰って実際にエクセルデータをパソコンで動かして実践することで、研修で学んだことをより理解できるようになると思う。
  • 人事施策の企画を行う際に、人事データ・勤怠データなどの様々なデータをもとにどのような施策を実行するのが有効かを表す材料として活用したいと思っています。
  • 売り上げや現状の課題分析の際、感覚的な部分を具体的に表現する方法として活用していきたいと感じました。
  • 顧客データを用いて相関・回帰分析を実施し、どの年代にどのような製品が売れているのかを分析していきたいと思います。

実施、実施対象
2020年3月     7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
100%
参加者の声
  • クレームや品質テストのデータを適切に言語化し、上司や他部署の人へ説明するために使いたいです。
  • 今日はデータ分析ということで、特に会員管理業務に今従事しているので、継続の動向等に活かしていければと考えます。
  • 業務で取り扱うデータの関係性を数値化し、改善点を見つけたいです。
  • 様々な商材がある中、人によって好き嫌いがあったりします。提案後の商談化/受注・状況を分析して傾向を把握するようにしたいです。自分だけの知識にせず、周辺メンバーに共有することを心がけます。
  • 今あるデータを有効活用していきたいです。

実施、実施対象
2020年1月     11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
100%
参加者の声
  • データの分析方法、種類を教えていただいたので、様々な局面でデータを分析し適切な対応、行動が取れるように進めていきたい。
  • 統計データからの分析はもちろん、眠っているデータや眠っているであろうデータの活用なども考えていきたいと思います。
  • あらゆる業務でまだまだ分析が不足していることを実感した。契約者への安全講習や新規顧客へのアプローチに活かしたい。
  • 業務の効率化や優先順位の付け方を学べたので、いろんなジャンルのデータを用いて確認してみたいと思います。
  • 相手に納得していただける資料作成ができるように、資料に統計的手法で相関や回帰を入れていきます。

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本研修の評価
内容をよく理解・理解
94.6
講師がとても良い・良い
89.2

※2019年10月~2020年9月

年間実績公開講座の年間実績
受講者数※1
58,332
開催数※1
8,445
講座数※2
2,859
WEBinsource
ご利用社数※2
13,492

※1 2019年10月~2020年9月

※2 2020年9月末時点

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