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データ分析活用プラン～正しく理解・分析し、業務改善や意思決定の質を向上させる

26/01/21 更新

新入社員

若手層

中堅層

ベテラン

初級管理職

中級管理職

上級管理職

プランの概要

「データは集まっているけれど、うまく活用できていない…」

「分析結果をどう業務改善や判断につなげればいいか分からない…」

そんな方におすすめなのが、このプランです。

データ活用の鍵は、数字を正しく読み取り、目的に応じて分析し、意味のある示唆へと変換することにあります。感覚や経験だけに頼らず、根拠あるデータに基づいた判断を行うことで、業務の精度とスピードは大きく向上します。

本プランでは、データの基礎的な考え方から実務に直結する分析手法までを学び、業務改善や意思決定の質を高めるための実践力を身につけます。

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※下記をタップすると各研修詳細までスクロールします

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

1．社内外にあるデータを読み解く
2．データの読む方の基本的なルールを理解する
3．全体的な傾向を読み解く　～平均と標準偏差
4．会社の数字を考える　～「売上」・「費用（コスト）」・「利益」
5．２つの事象の関連を読み解く　～相関係数
6．社外のデータを活用する
7．まとめ

【データリテラシー醸成シリーズ】データ分析力向上研修

1．データを分析することとは
2．データの前処理
3．データの分析作業
4．分析結果の可視化
5．総合演習
6．まとめ

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

統計学の基礎知識に基づき、データを読み解く力を習得する

カリキュラム

１．社内外にあるデータを読み解く
■データに基づいて考えることが重要

２．データの読む方の基本的なルールを理解する
【ワーク】文書例を読み、文章の正誤を考える
■条件をそろえて比較することが重要
【ワーク】自社と同業他社の「売上」を比較する際に、どのような条件をそろえる必要があるか考える

３．全体的な傾向を読み解く　～平均と標準偏差
（１）全体的な傾向を把握するための指標　～平均と標準偏差
【ワーク】表を読み、データの持つ特徴を読み解く
（２）グループ別に平均を計算する
【ワーク】表を読み、残業時間と売上高の全体の傾向を把握した上で、グループごとの平均から特徴を考える
【参考】表の読み方、グラフの種類

４．会社の数字を考える　～「売上」・「費用（コスト）」・「利益」
（１）利益の大切さ
（２）売上・費用（コスト）・利益の構造
【ワーク】売上や費用、利益の平均値、標準偏差（ＳＤ）をどのように求めるか考える

５．２つの事象の関連を読み解く　～相関係数
（１）複数の事象を関連付けて考えることが重要
（２）相関係数の活用例
【ワーク】表より、相関係数を読む練習をする
【ワーク】例題を読み、背景に隠れた「第３の変数」が何か考える

６．社外のデータを活用する
■売上に影響を与える社外の要因

７．まとめ

スケジュール・お申込み

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【データリテラシー醸成シリーズ】データ分析力向上研修

データから価値ある情報を導き出すための作法を、前処理、分析、可視化に分けて学ぶ

カリキュラム

１．データを分析することとは
（１）データ分析を通して実現したいこと
【ワーク】データ分析の目的を考える
①精度の高い未来予測　②要因を押さえた問題解決　③スピーディな意思決定
（２）データ分析において求められる思考
①何のためを起点に考える「目的思考」　②問題のあたりをつける「仮説思考」
③理詰めで処理を行う「論理的思考」　④実務に照らして検証する「ビジネス思考」
（３）データ分析の手順
①データの前処理　②データの分析作業　③分析結果の可視化

２．データの前処理
（１）なぜ前処理が重要なのか
（２）データクレンジングとは
（３）外れ値の処理
（４）欠損値の処理
（５）その他のデータの変換・標準化
①重複の除去（名寄せ）　②ダミー変数への変換　③データ形式の統一
④フィルタリング　⑤データトリミング　⑥単位変換
【ワーク】ケースデータを使ってデータの前処理を行う
（６）データクレンジングの進め方
①重要なデータフィールドの特定　②データクレンジングの実行 ③クレンジングプロセスの定着化

３．データの分析作業
（１）目的に合わせて対象範囲と手法を見極める
①データ分析作業に求められる「コスパ」の視点
②「メカニズムの解明」か「実用性の高いモデル作り」か
③「10を１に要約する」のか「１から10を推測するのか」
④分析データを絞り込むための手法
（２）データ分析に欠かせない３つの概念～平均・分散・相関
①「平均」～全データの代表値　②「分散」～データのばらつき具合
③「相関」～２つのデータの関係性
【ワーク】代表値を選択する、相関を分析する
（３）その１：関連性を見る
①クロス集計分析　②回帰分析
（４）その２：グルーピングする
①クラスター分析　②主成分分析
（５）その３：予測する
①時系列分析　②決定木分析
（６）その４：優先順位を付ける
①ＲＦＭ分析　②ＡＢＣ分析
【ワーク】ケースをもとに、適切な分析手法を選択する

４．分析結果の可視化
（１）意思決定に役立てるための可視化の要件
①結論にベクトルを合わせたデータの見せ方　②ストーリー性のある伝え方
③納得感のあるロジカルな伝え方　④可能な限り認知負荷を下げる
（２）分析結果の可視化でよく使われるグラフ
①散布図　　②ヒストグラム　③箱ひげ図
（３）データから意味を紡ぎ出すストーリーテリング
①データ分析はあくまで手段　②ストーリーで伝えることのメリット
③ストーリーで伝える時のポイント