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建設業向けデータサイエンティスト研修~データの可視化と報告(1日間)

建設業向けデータサイエンティスト研修~データの可視化と報告(1日間)

現場のデータを相手に届くように整え、業務改善の意思決定につなげる

研修No.B ANL696-0200-6270

対象者

  • 若手層
  • 中堅層

・建設業界のDX担当者、データ分析を担当している方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 何となくでグラフを選び、分析結果をまとめてしまっている
  • 相手や状況に合わせて効果的な見せ方を選択できるようになりたい
  • データドリブンな意思決定に役立つ報告とはなにか、考えられるようになってほしい

研修内容・特徴outline・feature

本研修では、組織のデジタル変革をAI・データサイエンスなどの技術面から推進する役割を「建設業向けデータサイエンティスト」と定義し、分析データの可視化と報告のコツを学びます。具体的には、基本的なグラフの種類や使い分けのポイントをおさえ、可視化するうえで陥りやすい注意点を確認します。加えて、分析結果を報告する際の手段や考慮すべきことについて、建設業の実務に即して解説していきます。

研修のゴールgoal

  • ①データを可視化する目的と重要性を再認識する
  • ②誤解を招かないようにグラフやチャートを設計できる
  • ③データの正確性・透明性・倫理性を確保し、報告ができるようになる

研修プログラム例program

内容
手法
  • 1.データ可視化の目的
    【ワーク】これまでに可視化したデータとその目的を共有する
    (1)情報の伝達
    (2)パターンの発見
    (3)データドリブンな意思決定
講義
ワーク
  • 2.データの可視化手法
    ■基本的なグラフの種類
講義
  • 3.データ可視化の注意点
    (1)誤解を招く表現を避ける
    (2)データの正確性を保証
    (3)バイアスを排除
    【ワーク】取得したデータが使えなかった経験を共有する
講義
ワーク
  • 4.分析結果の報告
    (1)報告の重要性
    (2)報告の方法
    (3)レポート作成
    (4)プレゼンテーション
    (5)ダッシュボード
    (6)ビジュアライゼーション
    【ワーク】分析結果を報告するうえで、適している手段を考える
講義
ワーク
  • 5.報告の注意点
    (1)情報の正確性を確保する
    (2)受け手の理解度を考慮する
    (3)データの透明性を確保する
    (4)データの倫理と法的配慮
    (5)プレゼンテーションの注意点
    【ワーク】今後、分析結果を報告する際に注意したい点と対策を考える
講義
ワーク

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よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例~ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

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開発者コメントcomment

建設現場では日々多くのデータが生まれていますが、それらをどのように見える化して伝達すればよいか、根拠を持って取り組めている組織は多くありません。情報の価値や活用の仕方はその手法・手段によって大きく変わってくることから、本研修では可視化と報告の仕方に焦点を当てています。日々の業務データを意思決定に活かせるようになるための第一歩として、本研修を役立てていただきたいと考えます。

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