定量分析のスキル－問題解決の精度を高める－

生成AI／データ分析

実践重視のプログラムで「わかる」を「できる」に！

株式会社日立アカデミー

No. HSJ108

16/10/24 更新

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研修内容・特徴
到達目標
研修プログラム
留意事項・備考
スケジュール
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対象者target

論理的思考を活用しながらビジネスにおける課題を数値的に捉えたい方、大量のデータを読み解き企画・提案につなげたい方、現状の業務課題を数値的に捉え解決したい方。

前提知識

「ロジカルシンキング基礎－論理の可視化と論理チェックのポイント－」コースを修了しているか、または同等の知識があり、かつ５年以上の業務経験があること。

ITスキル標準　職種／レベル

全職種共通▲レベル3

研修内容・特徴outline・feature

データ分析には一般的な分析の流れがあり、ビッグデータのような大量のデータを分析する時にこそ、その流れを意識する必要があります。
このコースは、ビジネスにおける問題発見と解決の具体的な流れに従い、お客様の課題を捉え、具体的に提案・解決する能力を高めることを目的としています。
問題発見と解決とは、課題の構造化と仮説立案、分析結果（グラフ・チャート）をイメージしたデータ収集、多面的な評価軸で比較・分析することであり、これらも含めて、問題発見と解決のステップ全体を具体的に学習します。問題発見と解決の概念やスキルに関する講義だけではなく、サプライチェーンの実事例をもとに「どの地域を重点におくべきか、売り逃しはどこか、どこまで改善できるか」といった事を考えるケース演習と、ミニ演習を組み合わせており、大変実践的なものとなっています。ケース演習やミニ演習での失敗、気づき、成功体験を通して、大量のデータに自身が惑わされず何を読み取るか、またデータの意味をどう考え、扱うかということについて学習します。

到達目標goal

・問題発見、解決のプロセスを理解し問題を定量的に捉えることができる
・お客様のビジネス上の課題を構造的に捉え企画、提言ができる

主催団体organizer

本コースは、株式会社日立アカデミーが主催しております。

研修プログラムprogram

1．はじめに（ケース学習の概要と経験学習のご説明）

2．目的の明確化と意味合いの抽出の重要性

3．仮説立案の重要性と合理的決定の方法

4．仮説立案、解析準備、解析・検証のサイクル

5．そして実務へ－実務での適用に向けた分析計画－

6．２日間の振り返り

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留意事項・備考notice

【事前に必ず以下をご確認の上お申込みください】
＊本コースのキャンセル期限は研修開始日の11営業日前16:30までです。
＊主催団体によりキャンセルポリシーが異なります。詳細はこちらをご確認ください。
＊キャンセル期限までは無料にてキャンセルを承ります。
＊キャンセル期限を過ぎた後は、受講料全額をキャンセル料として頂戴いたします。
＊事前のお席の確保は原則承っておりません。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

「バーチャル・クラスルーム（オンライン研修）」でのご受講の場合は、「オープン研修（日立講習会）」のバーチャル・クラスルーム（オンライン研修）のご案内をご確認ください。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。