・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
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
研修No.1320206
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
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program
| 内容 | 手法 |
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講義 ワーク |
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講義 ワーク | |
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講義 ワーク | |
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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
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
- ・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
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。
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。
よくあるご質問
変更・キャンセルはいつから発生？いくらかかりますか？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
- 2021年6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
- 研修実施後の受講者アンケートの分析、ＮＰＳ・行動変容と、資料のわかりやすさ、講師のわかりやすさの相関を活用します。より行動変容を起こさせるには、何を変えていき、強化していくべきなのかを考えます。
- 回帰分析は実務に大いに活かせると思いました。相関・回帰分析などを活用し、自社の営業分析をして、売上増を目指します。
- 様々なデータを基に、過去のクレーム内容を分析し、優れたファクターを見つけ、対策として顧者満足に結びつけていく。
- 部内の売り上げと利益の分析を行います。今まで感覚的にとらえていた関係性を、本日学んだ分祈手法で見通すことで、新たな施策立案に活かせると感じました。
- 実施、実施対象
- 2021年5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90%
- 参加者の声
- 売上向上のためにどの分野で相関関係があるかを検証し、分析して考える力をつけていきます。標準化の推進や、相手に納得してもらえる資料作りにつなげます。
- 標準偏差・回帰分析・相関分析など、日々の業務におけるデータを分析する知見が増えました。企業別・支店別の売上、利益の平準化。売上予測等に活用します。
- 標準偏差を使用して安全在庫の計算などはしているが、その数値が適切なのかをなかなか他者に理解してもらえないので、相関係数や回帰分析を用いた分析も併せて提示し、説得力のある説明をしていきます。
- 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。
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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
公開講座の年間実績-
- 受講者数※1
- 名
- 開催数※1
- 回
- 講座数※2
- 種
類
- WEBinsource
ご利用社数※2 - 社
※1
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