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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

情報リテラシー（統計・データ分析）

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」を実践形式で習得し、社内に眠るデータの有効活用を実現する

No. 1320206 9906011

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層

・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

※本研修では、ＰＣ（エクセル）を使用して「データ分析の手法」の基本を学びます。ＰＣを使用せずに「データの読み解き方」を学びたい方は「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」がおすすめです。本カリキュラムとは、ワークの事例・内容が重複しています。予めご留意ください。

※本講座をご受講いただく方は、特に「Python学院シリーズ」や「Excel講座」もあわせてご受講・ご検討いただくことが多いです。「Python学院の研修コースマップ」もあります。あわせてご確認ください。

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。

＊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＊
本研修では、Excelの分析ツールを使用するため、デスクトップ版のMicrosoftOffice ExcelがインストールされたＰＣからご参加ください
※Excelのバージョンは、Windows版の「2016/2019/2021/office365版」が対象となります。
デスクトップ版で説明しますので、Web版のExcelからのご参加はご遠慮ください。

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
  • 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り上げの相関を知りたい」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か月の降水量は売り上げと関連しているか」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】「店舗の面積が売り上げ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
（オンライン型／来場型開催）schedule・application

オンライン型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

来場型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

注意事項

  • 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
  • カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

キャンセルやお申込みの期日はオンライン型開催と来場型開催で異なります、ご注意ください

受講者の評価evaluation

研修評価

内容：大変理解できた・理解できた

92.5%

講師：大変良かった・良かった

90.1%

※2024年10月～2025年9月

生成AIによるサマリー（受講者アンケートまとめ）

お客様はこの研修について、実践的なデータ分析手法を学べる点を高く評価しています。特に、相関係数や回帰分析を活用して業務課題を数値化し、効率的な施策を立案できることが好評です。また、講師の丁寧な指導や補足資料により初心者でも理解しやすい内容となっており、実務への応用イメージが湧きやすいと感じられています。さらに、グループワークを通じて他者の視点を取り入れることで、新たな気づきや学びが得られる点も魅力的です。

本サマリーは、お客様のアンケート回答に基づき、AIで生成されたものです。要約の内容はその正確性や品質を保証するものではありません

実施、実施対象
2025年8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
  • ビジネス部門のデータ分析のサポート、自身の業務においては取得したＮＰＳスコアの分析など、業務改善に活かしたい。
  • 感覚や前年、慣習で行っていることについて数値で見える化し、判断できるようになりたいと思います。
  • 今日時点ですぐに何に使うかについては思いつかなかったが、業務上で出てくる数字からアクションに紐づける際の分析や根拠づけにつなげていきたいと思います。
  • 社内に蓄積されたデータを用いて、経営戦略および販売戦略の一助になるような提案をしていきたいと思います。

実施、実施対象
2025年7月　　　　　25名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
84%
講師：大変良かった・良かった
88%
参加者の声
  • あくまでも入口、とっかかりという感じで、実務に活かすまでの道のりは大変長いものであると感じました。初めて知る言葉ばかりだったので、少しずつ自分のものにしていきます。
  • なんとなくで売り上げや販売数の分析を行っていたが、今回色々なやり方を学べたので、会社に戻ったらどういったデータがあるのか、どういった分析が必要になるのかを見極め、業務に生かしていきます。
  • 分析業務に活用していく。そして、見える化をして経費削減につなげていく。ただ見て感じたものを伝えるのではなく、信頼度のあるデータを使ったコンサルティング営業を行う。
  • とても分かりやすかったです。ちょうど良いペースで理解もしやすかったです。業務で大量のデータを扱うため、ただ整理して整えるだけの業務から、意味・目的の分かるデータ・資料を作成し、活用していきます。
  • データ分析を行ううえで、業務ごとにかかってる時間や日数を分析し、個人ごとに優れている部分を見つけ、共有、教育等に活かしていく。

実施、実施対象
2025年6月　　　　　9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
  • データ分析にとても苦手意識があり、受講しました。まだ完全な理解には至っていないかもしれませんが、繰り返しエクセルを活用することで慣れていきたいと思います。
  • 分析の基本を学ぶことができて、感覚で行っていた分析が非常に明瞭になった。研修データと社内情報の相関について深掘りし、研修効果の証明と新たな学びについて検討していきたい。
  • データ分析のやり方が初めてだったため、全て活かせそうだなと思いました。自分でデータを集めていく業務もありますし、分析の解析から自分たちの業務改善もしていけると思える内容だったので、応用の幅はとても広いと思いました。
  • まずはデータに触れるきっかけを教えていただいたと感じています。日頃見ているデータも比較したり、さまざまな分析法を使うことで、業務改善に使うことができそうだと感じました。

実施、実施対象
2025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
100%
参加者の声
  • データで語る事の重要性と納得感を周囲に感じてもらうため、自分の提案資料に定量的な分析結果を掲載するなど、小さなことからスタートしたいと思いました。
  • 業務での経験則やなんとなくという判断を、分析に置き換えられるところを探していってみたいと思いました。
  • どの業務を対象に分析を行うか具体的に決まっていないが課題感を数値で表現する際に分析手法を扱っていきたいと考えています。
  • 実務の中で点としてある分析データを回帰分析や相関係数を使うことで違う見え方にできるのではと思いました。今まで数値として見れなかったものを回帰分析を使って考察してみたいと思います。
  • 通常作業、改善、監査など様々な業務で何に力を入れる必要があるか、何が影響しているのかを解析して、商品品質の改善や作業効率向上に繋げていきます。

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本研修の評価
内容をよく理解・理解
92.5％
講師がとても良い・良い
90.1％

※2024年10月～2025年9月

年間実績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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