主な対象は以下の方です。・電力、ガス業界のデータ活用推進者・現場でデータ分析を行っている方

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。データはあるが、活用する方法がわからないスマートメーターや顧客データの分析手法を知りたいデータ分析結果を根拠とした判断を定着させたい

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電力、ガス業界特有のデータを活用し、分析の対象を明確にできる ②さまざまなデータ分析手法を習得し、データを考察できる ③業務改善の手法を理解し、適切に選択する

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電力・ガス業界向けデータ分析研修（２日間）

Q: 対象は？

主な対象は以下の方です。 ・電力、ガス業界のデータ活用推進者 ・現場でデータ分析を行っている方

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。 データはあるが、活用する方法がわからない スマートメーターや顧客データの分析手法を知りたい データ分析結果を根拠とした判断を定着させたい

勘や経験に頼らず、データを業務改善につなげる力を養う

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対象者

若手層
中堅層
リーダー層

・電力、ガス業界のデータ活用推進者
・現場でデータ分析を行っている方

よくあるお悩み・ニーズ

データはあるが、活用する方法がわからない
スマートメーターや顧客データの分析手法を知りたい
データ分析結果を根拠とした判断を定着させたい

研修内容・特徴outline・feature

本研修では、クロス集計や時系列分析、相関といったよく使われる統計手法から、仮説検定、Ａ／Ｂテスト、多変量解析、回帰分析といった分析手法まで体系的に学びます。ワークでは、電力需要や都市ガス需要、省エネキャンペーンの効果検証など、業界に即したデータを使用します。学びを自身の業務に当てはめながら、実務での活用をイメージできる実践的な内容です。

＊本研修ではＰＣを使用します＊
※Windows版のExcelを使用します

研修のゴールgoal

①電力、ガス業界特有のデータを活用し、分析の対象を明確にできる
②さまざまなデータ分析手法を習得し、データを考察できる
③業務改善の手法を理解し、適切に選択する

研修プログラム例program

＜１日目＞所要時間：７時間
	内容	手法
	１．イントロダクション【ワーク】業務において、データ分析で解決できそうなことを書き出す（１）データ分析とは（２）データ分析のプロセス（３）統計学の種類（４）１日目の研修の目標	講義ワーク
	２．分析課題の明確化（１）分析課題の設定【ワーク】自身の業務に関連するＫＧＩとＫＰＩを考える（２）ロジックツリー（３）２種類のデータ分析（４）仮説設定（５）仮説とロジックツリー【ワーク】業務における分析課題を明確化する	講義ワーク
	３．データの設計と前処理（１）データの基本構造（２）データの型（３）データの粒度設計（４）データベースの設計とマスター管理（５）データ構造の変換（６）データの前処理【ワーク】データを見て、分析するうえでの問題点を洗い出す	講義ワーク
	４．クロス集計（１）クロス集計とは（２）ピボットテーブルの基本的な作り方（３）多重クロス集計（４）フィルターとスライサー（５）割合による計算方法（６）クロス集計でデータを解釈するポイント【ワーク】電気使用量のクロス集計の結果を見て、考察する	講義ワーク
	５．時系列分析（１）時系列分析とは（２）トレンド（３）季節性（４）残差（５）指数平滑法【ワーク】電力需要の時系列分析の結果を見て、考察する	講義ワーク
	６．相関（１）相関とは（２）相関係数（３）疑似相関（４）相関と因果関係【ワーク】最低気温、電力需要、都市ガス需要の相関の分析を見て、考察する	講義ワーク
	７．まとめ【ワーク】研修を振り返り、業務にどのように活かすかまとめる	ワーク

＜２日目＞所要時間：７時間
	内容	手法
	１．イントロダクション【ワーク】１日目の研修を振り返り、重要な点をまとめる（１）２日目の研修の目標（２）Excelでデータ分析する前の事前準備	講義ワーク
	２．推測統計学の基本（１）確率変数と確率分布（２）標本分布（３）正規分布（４）さまざまな確率分布（５）推定と仮説検定（６）仮説検定の基本的な考え方（７）対立仮説と帰無仮説【ワーク】業務での推定と検定の活用法を検討する	講義ワーク
	３．Ａ／Ｂテスト（１）Ａ／Ｂテストとは（２）効果検証のための仮説検定（３）ｔ検定（４）Excelによるｔ検定（５）ｔ検定によるＡ／Ｂテストの考察（６）仮説検定のビジネス活用法【ワーク】省エネキャンペーンにおけるｔ検定の結果を見て、考察する	講義ワーク
	４．多変量解析とは（１）説明変数と目的変数（２）多変量解析による予測（３）多変量解析による要約・分類（４）さまざまな多変量解析分析法【ワーク】業務における多変量解析の活用法を検討する	講義ワーク
	５．回帰分析（１）回帰分析とは（２）回帰分析の考え方～原因分析（３）回帰分析の考え方～予測（４）Excelによる回帰分析（５）回帰分析の結果の読み方【ワーク】自社サービスの利用意向テストの回帰分析結果を見て、考察する	講義ワーク
	６．分析計画の立案実践（１）分析計画の構成（２）分析計画の例（３）分析計画のポイント【ワーク】２日間で学んだことを活用し、分析計画を立案する	講義ワーク

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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

電力・ガスは社会インフラであり、需要予測や安定供給の判断一つひとつがデータに支えられています。近年、電力・ガス業界では、スマートメーターの普及やデジタル化の進展により、需要予測や顧客分析など、データに基づいた意思決定の重要性がますます高まっています。このような背景から、本研修では、データ分析の基本を学んだうえで自身の業務における分析計画の立案に取り組み、実務で活用できる分析力を身につける構成としました。ぜひ現場のデータ活用推進にお役立てください。

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	１．イントロダクション【ワーク】業務において、データ分析で解決できそうなことを書き出す（１）データ分析とは（２）データ分析のプロセス（３）統計学の種類（４）１日目の研修の目標	講義ワーク
	２．分析課題の明確化（１）分析課題の設定【ワーク】自身の業務に関連するＫＧＩとＫＰＩを考える（２）ロジックツリー（３）２種類のデータ分析（４）仮説設定（５）仮説とロジックツリー【ワーク】業務における分析課題を明確化する	講義ワーク
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	４．クロス集計（１）クロス集計とは（２）ピボットテーブルの基本的な作り方（３）多重クロス集計（４）フィルターとスライサー（５）割合による計算方法（６）クロス集計でデータを解釈するポイント【ワーク】電気使用量のクロス集計の結果を見て、考察する	講義ワーク
	５．時系列分析（１）時系列分析とは（２）トレンド（３）季節性（４）残差（５）指数平滑法【ワーク】電力需要の時系列分析の結果を見て、考察する	講義ワーク
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	７．まとめ【ワーク】研修を振り返り、業務にどのように活かすかまとめる	ワーク

＜２日目＞所要時間：７時間
	内容	手法
	１．イントロダクション【ワーク】１日目の研修を振り返り、重要な点をまとめる（１）２日目の研修の目標（２）Excelでデータ分析する前の事前準備	講義ワーク
	２．推測統計学の基本（１）確率変数と確率分布（２）標本分布（３）正規分布（４）さまざまな確率分布（５）推定と仮説検定（６）仮説検定の基本的な考え方（７）対立仮説と帰無仮説【ワーク】業務での推定と検定の活用法を検討する	講義ワーク
	３．Ａ／Ｂテスト（１）Ａ／Ｂテストとは（２）効果検証のための仮説検定（３）ｔ検定（４）Excelによるｔ検定（５）ｔ検定によるＡ／Ｂテストの考察（６）仮説検定のビジネス活用法【ワーク】省エネキャンペーンにおけるｔ検定の結果を見て、考察する	講義ワーク
	４．多変量解析とは（１）説明変数と目的変数（２）多変量解析による予測（３）多変量解析による要約・分類（４）さまざまな多変量解析分析法【ワーク】業務における多変量解析の活用法を検討する	講義ワーク
	５．回帰分析（１）回帰分析とは（２）回帰分析の考え方～原因分析（３）回帰分析の考え方～予測（４）Excelによる回帰分析（５）回帰分析の結果の読み方【ワーク】自社サービスの利用意向テストの回帰分析結果を見て、考察する	講義ワーク
	６．分析計画の立案実践（１）分析計画の構成（２）分析計画の例（３）分析計画のポイント【ワーク】２日間で学んだことを活用し、分析計画を立案する	講義ワーク

電力・ガス業界向けデータ分析研修（２日間）

対象者

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