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データサイエンティスト入門研修～Excelでビジネス課題を分析し施策を立てる（２日間）

情報リテラシー（統計・データ分析）

データサイエンティスト入門研修～Excelでビジネス課題を分析し施策を立てる（２日間）

未経験でもデータリテラシーと実践的な分析スキルを習得し、データサイエンティストに必要なスキルを身につける

No. 6960628 9909243

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職

・データサイエンスについて簡単に学びたい方
・データに基づいた意思決定のプロセスを強化したい方
・Excelを使って実務に活かせる分析スキルを学びたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • データサイエンティストについて、何から始めればよいか分からない
  • 業務に必要なデータ分析スキルを身につけたい
  • データドリブンな意思決定の方法を学びたい

研修内容・特徴outline・feature

本研修は、データサイエンティストとしてビジネス課題を解決するスキルを、実践的に習得できる内容です。「残業時間が多いと離職率が高いのではないか」という仮説を立て、Excelのみでデータ分析を行い、仮説立てから分析、結果の解釈、施策提案までの一連のプロセスを体験します。
研修では、データをどのようにビジネス課題に活かし、解決策を導き出すかを学び、実践的なワークを通じてデータサイエンティストとしての業務フローを習得します。これにより、業務に直結するスキルを身につけ、実務に即活用できる能力が養われます。
研修の最後には、別の仮説を用いた総合演習に挑戦し、学んだ内容を実務に活かせる形でまとめます。これにより、データ活用による問題解決力を高め、即戦力となる分析スキルを習得できます。

到達目標goal

  • ①データサイエンティストが行っている業務が具体的に理解できる
  • ②ビジネス課題に対して、データを活用した解決方法を考えることができる
  • ③Excelを使用したデータ分析ができる

研修プログラムprogram
内容
手法
  • １．はじめに
    （１）データサイエンティストの必要性
    （２）データサイエンティストに必要な３つのスキル
    ①ビジネス力　②データエンジニア力　③データサイエンス力
    （３）データ分析の例
    ①製造：生産ラインの不良品率削減に向けたパターン分析
    ②人事：従業員の離職パターン分析
    ③営業：顧客購買履歴に基づくターゲット層分析
講義
  • ２．ビジネス力～課題に対して仮説を立てる
    （１）ビジネス力で重要なポイント
    ①データ分析の目的を明確にする
    ②ビジネス課題に対して仮説を立て検証する
    （２）目的の明確化
    ■データをもとに従業員の離職対策を考える
    （３）課題設定
    【ワーク】離職に関係すると思われる要因を洗い出す
    （４）仮説構築
    仮説１：残業時間が多いと離職率が高いのではないか
    仮説２：仕事への満足度が低いと離職率が高いのではないか
講義
ワーク
  • ３．Excelから学ぶデータエンジニア力
    （１）データエンジニア力で重要なポイント
    ①データの扱い方を理解する
    ②データの正確さを確認する
    （２）分析に適したデータ形式
    ①データセット　②データの型　③注意点
    （３）データの事前チェック
    ①データ品質の確認
    ②データの結合（マージ）
    ③探索的データ分析（EDA）
    【ワーク】従業員データと就労データを結合し、分析用データを作る
    （４）データの前処理（データクレンジング）
    【ワーク】分析用データの前処理を行う
    ①欠損値　②外れ値　③重複データ
    （５）データの加工
    ①データ加工に必要な統計学（合計、平均、最大、最小）
    ②データを組み合わせて、新たな項目を作る
    【ワーク】分析に使用する新たな項目を作る
講義
ワーク
  • ４．Excelから学ぶデータサイエンス力
    （１）データサイエンス力で重要なポイント
    ①簡単な分析から始める
    ②データを正しく読み取る
    （２）データ分析に必要な統計学（分散、標準偏差）
    （３）データの整理（度数分布表、クロス表）
    【ワーク】クロス表を用いてデータの比較を行う
    （４）データの可視化
    ①基本的なグラフ（棒、折れ線、円、散布図、ヒストグラム）
    ②高度な可視化（累積グラフ、箱ひげ図）
    【ワーク】残業時間と離職率の関係を散布図で確認する
    【参考】箱ひげ図で外れ値を見つける
    （５）２つのデータの違いが本当か偶然かを調べる（t検定）
    【ワーク】残業時間が離職率に影響しているのか、偶然の差なのかを調べる
    （６）ある要因が他の要因にどれだけ影響を与えるかを調べる（回帰分析）
    ①単回帰分析　②重回帰分析
    【ワーク】残業時間以外に、離職率に大きな影響を与える要因を探す
講義
ワーク
  • ５．ビジネス力～課題解決のための施策を検討する
    （１）ビジネス力で重要なポイント
    ①分析結果をシンプルにまとめる
    ②具体的な解決アクションを考える
    【ワーク】仮説に対する分析結果をまとめ、施策を考える
講義
ワーク
  • ６．総合演習～解決施策の検討までを自力で挑戦する
    【ワーク１】複数データの結合、前処理、加工を行う
    【ワーク２】クロス表を作成し、気付いたことを列挙する
    【ワーク３】様々なグラフで可視化する
    【ワーク４】回帰分析、t検定を用いて分析する
    【ワーク５】仮説に対する分析結果をまとめ、解決施策を考える
ワーク
  • ７．まとめ
    【ワーク】今回学んだ内容を活用する計画を立てる
ワーク

企画者コメントcomment

ビジネスではデータをもとにした意思決定が重要となっており、特に企業の成長にはデータ分析ができる人材が必要不可欠です。しかしながら、分析手法は学べても、データの読み方や仮説構築を教えてくれる研修は少ないと感じ、この研修を作りました。本研修では、残業時間の分析と離職対策の施策というイメージしやすい問題をテーマに、仮説構築からデータ分析、施策提案までを実践的に学びます。

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  • 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
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  • 若手層
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