主な対象は以下の方です。・データ分析の経験がない方、データサイエンスの初心者・Excelを使ってデータ分析する機会が多い方

どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。データサイエンティストとして、何をすればよいかわからないデータドリブンな意思決定の方法を学びたい

導入で何が変わりますか？

本研修の受講により、以下を目指します。 ①データサイエンティストの業務を具体的に理解する ②適切にデータを扱い、分析するために必要な環境を構築できる ③様々な角度でデータを分析し、その結果をわかりやすくまとめられる

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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）

Q: 対象は？

主な対象は以下の方です。 ・データ分析の経験がない方、データサイエンスの初心者 ・Excelを使ってデータ分析する機会が多い方

Q: どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。 データサイエンティストとして、何をすればよいかわからない データドリブンな意思決定の方法を学びたい

データリテラシーと実践的な分析スキルを１から習得する

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対象者

全階層

・データ分析の経験がない方、データサイエンスの初心者
・Excelを使ってデータ分析する機会が多い方

よくあるお悩み・ニーズ

データサイエンティストとして、何をすればよいかわからない
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

データサイエンティストとしての業務フローを学び、ビジネス課題を解決するスキルを実践的に身につける研修です。具体的には「残業時間が多いと離職率が高いのではないか」という仮説をテーマに、用意されたデータをExcelのみで分析し、結果から読み取れることを踏まえて施策を考えます。実務に即した一連のプロセスを体験した後には総合演習に取り組み、データ活用による問題解決力と分析スキルの習得によって、即戦力としての活躍を目指します。

＊本研修ではＰＣを使用します＊
※Windows版のExcelを使用して説明します

研修のゴールgoal

①データサイエンティストの業務を具体的に理解する
②適切にデータを扱い、分析するために必要な環境を構築できる
③様々な角度でデータを分析し、その結果をわかりやすくまとめられる

研修プログラム例program


	内容	手法
	１．はじめに（１）ある企業の離職問題～本研修の題材（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：製造データの蓄積・分析による不良の抑制 ②人事：人事データの分析による経営の意思決定支援 ③営業・商品：蓄積データの分析による商品・サービスの改善【ワーク】業務の中で、データ分析を活用できそうな場面を考える	講義ワーク
	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大きな問いを、答えを出せる課題に分解する ③ビジネス課題に対して仮説を立て検証する（２）分析目的の明確化 ■データをもとに従業員の離職対策を考える（３）課題設定と要因分析【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 ③データ分析に役立つ便利なテクニック（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　④データ型の確認方法（３）データの事前チェック ①データ品質の確認　②データ品質を検証する ③データの結合（マージ）　④探索的データ分析（ＥＤＡ）（４）データの前処理（データクレンジング） ①欠損値　②外れ値　③重複データ　④表記の揺れ【ワーク】分析用データの前処理を行う（５）データの加工 ■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考える	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基礎統計学（合計・平均）（３）データ分析に必要な統計学（分散、標準偏差）（４）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を比較する（５）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（６）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（７）ある要因と結果の関係の大きさを調べる（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（２）分析結果のまとめと施策検討【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】データの加工を行う【ワーク②】クロス表を作成し、気づいたことを挙げる【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】学んだ内容を業務に活用する計画を立てる	ワーク

9675

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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{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメント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分析スキルのある人材が必要不可欠です。しかしながら、一般的に分析手法を学ぶ研修が多く、データの読み方や仮説構築を教えてくれるプログラムは少ないと感じたため、この研修の開発に至りました。データをどのようにビジネス課題に活かして解決策を導き出すか、業務に直結するをスキルを体得いただきたいと考えます。

研修のプロがお答え全力Q&Aqa

お客さまから「データサイエンティスト研修」に多く寄せられるご質問を抜粋して掲載しております。

インソースのデータサイエンティスト研修のポイントはなんですか？

「データの集め方」ではなく、「データの扱い方」を学ぶ点です。
ビジネスでデータを扱うことは、数学の問題を解くのとは異なります。現場では日々状況が変わっていき、今まで効果的だったものが、急に効果的でなくなったりします。その中で情報を取捨選択して分析をし、出た結果を深く、柔軟に理解をする能力が、データサイエンティストには求められます。
そこで弊社のデータサイエンティスト研修では、データ分析の基本的な手法を習得することに加えて、得られたデータをもとに仮説を立て、問題解決へとつなげる思考力を鍛えていただきます。

データサイエンティスト研修はどんな人におすすめですか？

すべての方におすすめしております。
「ＰＣを扱うことができる」のと同様に、「データを扱うことができる」ことは、ビジネスパーソンにとって必要な基本的スキルの１つになろうとしています。以前は、コールセンターや営業企画部門への実施が多くございましたが、最近はシステム部門や人事・総務部門の方を対象に実施をすることが増えてきています。

■若手～中堅向け
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
ビジネスで使える計数分析入門研修　統計手法を活用する編

■管理者向け
需要予測入門研修　データの読み方から予測値の算出まで

事前に予習などは必要でしょうか？

特に必要ありません。
数式などは極力使わず、数学が苦手な方にもわかりやすくご説明いたします。

【受講者さまのお声】
「数字を意識せず分析を学ぶことができ、大変有意義だった」
「そもそものデータの扱い方について、考え方を変えることができた」

データサイエンティスト研修ではどんな演習をしますか？

「高齢者の自動車事故などを題材にしたデータの読み方の間違い探し」や、「店舗の営業時間、１か月の降水量と売り上げの関係を調べる」「中途採用者数と新規契約件数の分析」など、身の回りにある課題から業務に即した演習まで、幅広くご用意しております。
また、貴社独自のデータや業界にちなんだデータを使用した演習の作成など、カスタマイズについても対応いたします。まずはご相談ください。

どのようなスキルが身につきますか？

データを読み解く力、データを使った問題解決力、分析内容を表現する力が身につきます。

①データを読み解く力を醸成する
・身近なデータを使って、情報を深く読む練習をします
・足りない情報や、それを埋めて考える力を身につけます

②データを使った問題解決力を鍛える
・基本的な分析手法を学び、トライ＆エラーを繰り返す能力を鍛えます
・結果を疑うことを繰り返し、真の課題解決へとつなげます

③分析内容を表現するスキルを身につける
・分析結果からデータの持つ意味を読み解くことができる
・分析結果の精度・信頼性がわかる

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問題解決・課題解決研修

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	内容	手法
	１．はじめに（１）ある企業の離職問題～本研修の題材（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：製造データの蓄積・分析による不良の抑制 ②人事：人事データの分析による経営の意思決定支援 ③営業・商品：蓄積データの分析による商品・サービスの改善【ワーク】業務の中で、データ分析を活用できそうな場面を考える	講義ワーク
	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大きな問いを、答えを出せる課題に分解する ③ビジネス課題に対して仮説を立て検証する（２）分析目的の明確化 ■データをもとに従業員の離職対策を考える（３）課題設定と要因分析【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 ③データ分析に役立つ便利なテクニック（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　④データ型の確認方法（３）データの事前チェック ①データ品質の確認　②データ品質を検証する ③データの結合（マージ）　④探索的データ分析（ＥＤＡ）（４）データの前処理（データクレンジング） ①欠損値　②外れ値　③重複データ　④表記の揺れ【ワーク】分析用データの前処理を行う（５）データの加工 ■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考える	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基礎統計学（合計・平均）（３）データ分析に必要な統計学（分散、標準偏差）（４）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を比較する（５）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（６）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（７）ある要因と結果の関係の大きさを調べる（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（２）分析結果のまとめと施策検討【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】データの加工を行う【ワーク②】クロス表を作成し、気づいたことを挙げる【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】学んだ内容を業務に活用する計画を立てる	ワーク

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）

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