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数字で考える力を鍛えるデータサイエンス入門～「感覚の仕事」を卒業する方法
データに基づく統計学的な判断・意思決定を支援するデータサイエンスの注目が高まっています。しかし、データサイエンスを学ぼうとしても、専門用語が羅列されているものや数理を用いた解説に終始しているものが多く、初心者にはハードルが高いといえます。
本記事では、データサイエンスを学びたいと思っている方に向けて、「数字を根拠に考える力」を身につけるための第一歩として、分析の流れや学習の始め方を解説します。
データサイエンスとは、「勘」を「根拠」に変える力のこと
データサイエンスとは、データをもとに課題を発見し、解決策を導くための学問・技術の総称です。統計学、情報科学、そしてビジネス領域（ドメイン知識）の３つを組み合わせて、意思決定に役立つ知見を生み出します。
たとえば「どの商品の売上が伸びているのか」「どの業務に時間がかかっているのか」といった課題を、感覚ではなくデータから読み解き、改善につなげていくのがデータサイエンスの基本的な考え方です。
データサイエンスはＩＴだけの話じゃない～全職種の必須スキルに
企業活動のあらゆる場面でデータが蓄積されるようになり、「データを読む力」がすべての職種で求められています。
- マーケティング：顧客の購買履歴からターゲット層を分析
- 製造業：機械の稼働データを活用した故障予測
- 人事：離職リスクや評価データの分析による人材マネジメント
こうした場面では、データを正しく扱い、課題解決につなげられる人材が不可欠です。データサイエンスは、まさにその中心となる力といえるでしょう。
データサイエンスは、ＩＴ部門だけでなく、営業、企画、人事などあらゆる職種の「考える力」を支える共通言語になりつつあります。
失敗しない分析プロセス～目的設定から意思決定まで
データサイエンスの実務は、単なる分析作業ではなく、課題解決のプロセス全体を扱います。基本的な流れは次のとおりです。
- 課題設定
何を明らかにしたいのかを定めます。目的が曖昧なままでは、分析が迷走します。 - データ収集・整理
必要なデータを集め、欠損値や異常値を確認して整えます。 - 記述統計による概要把握
平均値・中央値・分散などを使って、データの傾向をつかみます。 - 推測統計・機械学習による分析
仮説を立て、相関関係や予測モデルを作成します。 - 結果の可視化と意思決定
グラフやダッシュボードを使い、分かりやすく伝えます。重要なのは、「分析で終わらせず、行動に結びつけること」です。
データサイエンスは「分析の技術」ではなく、「課題を正しく設定する力」を鍛える学問でもあります。どんなに高度な分析手法も、間違った問いには意味を持ちません。だからこそ、最初の「問い」を立てる段階から、データサイエンスの実践は始まっています。
データサイエンスの学び方～挫折しない４ステップ
はじめは難しく感じるかもしれませんが、ステップを踏めば確実に理解が進みます。
- 統計学の基礎を学ぶ
平均・分散・回帰分析など、「データを読むための言葉」を身につけましょう。 - Pythonなどの分析ツールを習得
PythonやＲは、データ分析に広く使われる言語です。無料で始められる教材も豊富です。 - 身近なデータで練習する
業務データや公開データを使って、実際に分析→仮説検証を体験すると理解が深まります。 - ビジネス課題とのつなげ方を意識する
「数字の意味をどう行動に変えるか」を考えることが、データサイエンスの真価です。
統計学というと難しく聞こえますが、実際は「データをもとに冷静に判断するための考え方」です。数式よりも、物事を俯瞰して見る力が求められます。
「数字の裏を読む力」が、現場を動かす
データサイエンスは、単なる分析技術ではなく、課題解決のための思考法です。統計学やプログラミングを学ぶことも大切ですが、「なぜそのデータを見るのか」「どんな意思決定につなげたいのか」を意識することで、実践力が身につきます。
まずは小さなデータからでも構いません。データを使って考え、仮説を立て、検証する。その積み重ねこそが、データサイエンスの第一歩です。
「数字を読むこと」は目的ではなく、行動を変えるための出発点です。
日報の数字やアンケート結果など、身近なデータの「なぜ」を考えるところから始めましょう。分析を通じて、「現場をより良くするアイデア」が自然と見えてきます。
じっくり学ぶデータサイエンス研修～ビジネス教養としてのデータ活用（１日間）
データサイエンスを理解するための大前提となる基礎知識を得る初心者向けの研修です。
データを分析する前の課題設定からビジネスに活用するところまでのデータサイエンスの過程を学んだうえで、統計学や機械学習など様々な専門用語の理解を深めます。
データを基本に根拠ある施策を見出し実施できるようになるための第一歩として、本研修がおすすめです。
本研修のゴール
- データサイエンスがどのように行われるのか理解する
- データサイエンスの各過程における重要なポイントを知る
- データの種類に応じた分析手法を学び、ビジネスでの活用イメージをもつ
よくあるお悩み・ニーズ
- 機械学習やディープラーニングなどの用語の意味があまりわかっていない
- データサイエンスの流れを詳しく知りたい
セットでおすすめの研修・サービス
＜速習！＞（半日研修）（中級者向け）Ｅｘｃｅｌ研修～関数の基本編
Ｅｘｃｅｌの関数は「加工に長けた機能」であり、そのような状況下に役立ちます。
そこで本研修では、ビジネス上でよく使用される関数「①計算に向けた整理の関数、②集計・順位づけの関数、③条件処理・検索の関数」を学んでいただきます。
関数でできることを理解し、関数を組み合わせて使うスキルを身につけたい方におすすめします。
Ｅｘｃｅｌでできることを分解し、必要に応じたスキルを学べるように複数の研修をご用意しました。ぜひ他のテーマと比較しながら、ご検討ください。
ビジネス活用のためのＡＩ・人工知能研修
ＡＩとは何なのか、どんなことができるのか、どうすればできるのかという疑問に、世の中の活用事例を紹介しながら答えます。
本研修を通じて、ＡＩに関する知識、簡易で廉価なＡＩツールについて知り、現場に導入するためには何から始めればよいかを学びます。
ＡＩを業務に活かし、自動化・効率化を目指すための第一歩にふさわしい、ＡＩを学んだことのない方にもおすすめの研修です。
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
社内には、売り上げに関するデータやアンケート調査のデータなど、多くのデータが眠っていることがあります。
ビジネスデータ分析のスキルを学ぶことで、そのようなデータを活用することができるようになり、業務効率の改善や売り上げの増加につながります。
本研修では、ビジネス場面に応用できるデータ分析の基本的な考え方やデータ整理の仕方を学んだ上で、エクセルを用いた相関係数の計算や回帰分析の手順を習得していただきます。例えば業務効率の改善や採用基準の見直しに向けて、社内に眠っているデータを活用できるようになります。
