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【データリテラシー醸成シリーズ】データ読解力向上研修

情報リテラシー（統計・データ分析）

【データリテラシー醸成シリーズ】データ読解力向上研修

データから価値ある情報を読み解くうえでのポイントや、より分かりやすく可視化するテクニックを学ぶ

No. 2200015 9905089

対象者

  • 全階層

・顧客データを使い営業戦略の構築に携わる方
・市場データでマーケティング分析を行う方
・品質管理等のデータを用いて改善活動を行う方
・人材データを使い人事戦略の構築に携わる方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 信頼できるデータかどうか、判別するのが難しい
  • データの種類によって、分かることがどう違うのか知りたい
  • データを直観的に分かりやすくする方法を知りたい

研修内容・特徴outline・feature

データを読む力は、データリテラシーの中核的なスキルといえます。データそのものはただの事実でしかありませんが、何らかの目的をもってそれを読み解くことで、価値のある洞察が導き出せます。また、より価値の高い洞察を導き出すためには、そのデータの背後にあるビジネスとしての文脈を理解できなければなりません。

本研修では、さまざまな種類のデータの特性を見極め、その解釈を通して傾向や課題点を見つけ出すスキルを習得します。さらに、データを分かりやすく捉えるためにグラフ化するなど、可視化に関する手法も学びます。

到達目標goal

  • ①データの種類とその特性を一通り把握する
  • ②データを解釈する際のコツが分かる
  • ③データが示す特徴を分かりやすく見せる方法を理解する

研修プログラムprogram
内容
手法
  • １．データ読解力とは何か
    （１）データ読解力の定義
    （２）データの読解に必要な３つの要件
    ①データに関する基本知識～データの定義とその算出方法
    ②データに対するクリティカルな視点～正確性と信頼性を問う姿勢
    ③データの背景にある知見～コンテキストの理解が価値を生む
    （３）目的意識がインサイト（洞察）を引き出す
    ①データを見る焦点が定まりやすい　②分析や深掘りの精度が上がる
    ③活用を想定した読み解き方になる
    【ワーク】目的意識が異なる場合にデータの見方がどのように変わるか考える
講義
ワーク
  • ２．データの種類を判別する
    （１）定量データと定性データ
    ①定量データの特徴　②定性データの特徴　③連続データと離散データの違い
    （２）量的データと質的データ
    ①量的データの特徴　②質的データの特徴
    ③データを仕分ける４つの尺度～名義、順序、比例、間隔
    （３）フローデータとストックデータ
    （４）構造化データと非構造化データ
    （５）一次データと二次データ
    【ワーク】例示されたデータを見て、そのデータの種類を判別する
講義
ワーク
  • ３．データを解釈する
    （１）データの代表値が意味するもの
    ①平均値　②中央値　③最頻値
    （２）データの分布状況から読み取れるもの
    ①ヒストグラム　②散布図　③箱ひげ図
    （３）データ同士の関係から読み取れるもの
    ①因果関係　②相関関係　③疑似相関
    （４）データからパターンが読み取れるもの
    ①周期性　②季節性　③逓増・逓減
    （５）データの信頼性に影響を与えるもの
    ①外れ値　②異常値　③欠損値
    【ワーク】例示されたデータを見て、どのような関係かを考える
講義
ワーク
  • ４．データを分かりやすく見える化する
    （１）数量を比較したい
    ①棒グラフ　②レーダーチャート　③ワードクラウド
    （２）割合を見たい
    ①円グラフ　②積み上げグラフ　③ツリーマップ
    （３）変化を見たい
    ①折れ線グラフ　②面グラフ
    （４）関係性を見たい
    ①散布図　②バブルチャート
    【ワーク】例示されたデータを見て、どのような形の見える化が適切かを考える
講義
ワーク
  • ５．総合演習
ワーク
  • ６．まとめ
ワーク

企画者コメントcomment

データの読み方にはコツがあります。ポイントを知ることで、素早くかつ本質をつかんだデータ読解ができるようになります。具体的なビジネスシーンを想定し、実践的なデータ読解スキルを伝えるための研修として本研修を企画しました。

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