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課題解決のためのデータ分析入門（１日間）

課題解決のためのデータ分析入門（１日間）

仮説・分析・実行・検証。データをもとに最短ルートで成果につなげる

研修No.B PRB210-0000-5416

対象者

  • 新入社員
  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層

・業務でデータ分析を使う方
・課題解決や業務改善でデータ分析をする方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 数字を扱って考えることに苦手意識がある
  • 営業・販売成績の改善、業務の効率化などのためにデータ分析を行いたい
  • 周囲を納得させられる、数的根拠の伴った打ち手を考えたい

研修内容・特徴outline・feature

ビジネスにおける意思決定や課題解決は、正しい方向性を見極めることが何よりも重要です。方向性を誤ると、結果がでるまでに時間がかかり、本来必要なかったコストが発生する可能性が高くなります。素早く動き出すためには、仮説を作り客観的なデータから導き出される結論に基づいて判断することが有効です。

本研修では、目標を達成するために変えるべき指標を考え、データを読み解き正しい方向で施策を実行するための手法を学びます。研修の中ではデジタルツールは使用しませんが、分析の精度とスピードを向上できるツールを紹介します。データ分析に慣れていない方でも安心して受講できます。

研修のゴールgoal

  • ①データ分析とは何かを知り、実務で扱えるようになる
  • ②有用な思考法やデータ分析の手法について、知識を得る

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．データ分析とは
    【ワーク】どのようなときにデータ分析が役に立つかを、可能な限り洗い出す
    （１）数字はビジネスパーソンの共通言語
    ①数字は全世界で用いられている　②数字に対する信頼　
    （２）データドリブンな課題解決
    ①効率的に解決策を考えられる　②強い説得力を持った施策を打てる　
    ③ＰＤＣＡと相性が良い
    （３）データ分析が役立つ事例
    ①営業目標設定　②販売予測　③マーケティング　④生産性改善　⑤品質向上
講義
ワーク
  • ２．分析を始める前の仮説構築
    （１）目的の明確化
    ①方向性を決めるのは自分　②目標を数字で語る
    ③定量データと定性データ　④％ではなく具体的な数字で示す
    【ワーク①】自分の業務における目標を数字で表現する
    （２）仮説の構築
    ①手段の目的化を回避する　②仮説をデータで検証する　③誤差の考え方
    （３）要因分析による仮説構築
    ①営業の場合　②生産プロセスの場合　③マーケティングの場合
    （４）フェルミ推定による仮説構築
    ①営業の場合　②生産プロセスの場合　③マーケティングの場合
    【ワーク②】設定した目標を達成するために変えるべき指標は何かを考える
講義
ワーク
  • ３．分析の基礎となる数字の見方
    （１）データ分析の目的を意識する
    （２）比較する
    ①基準値との比較　②最大値と最小値　③条件をそろえて　④時系列
    （３）単位を確認する
    （４）「率」と「額」の両方で見る
    （５）図表で整理する
    【ワーク】図表から読み取れる情報をもとに、特徴や課題を読み解く
講義
ワーク
  • ４．データから全体的な傾向を読み解く
    （１）平均値と散布度
    （２）平均と個のばらつき
    （３）層別
    （４）相関関係
    （５）寄与度
    【参考】回帰分析
    【ワーク】データを見て営業を強化すべき時期を考える
講義
ワーク
  • ５．分析結果を現場で検証する
    （１）分析結果の考察
    （２）データ解釈におけるバイアス
    （３）データ解釈のヒント
    （４）三現主義で考察を裏付ける
    （５）周囲を説得する
    （６）ＰＤＣＡを回す
    【ワーク】４章のワークを踏まえ、検証が必要なことを考える
講義
ワーク
  • ６．分析に役立つツール
    （１）Excelを用いた分析
    （２）Pythonを用いた分析
講義
  • ７．まとめ
    【ワーク】自身の業務で、どのようにデータ分析を活用していくかを考える
ワーク

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全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

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。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

「データ分析」に技術的なハードルを感じる方は多いと聞きます。もちろん、デジタルツールを用いることで精度や自由度を高められ、さらに専門的な知識が加わると洗練された分析ができることは間違いありません。しかし、高度な技術・知識はなくても、基本的な考え方や知識を身につけることでビジネスにおける成果物の質を高めることはできます。データ分析に苦手意識を持っている人でも、身近な業務に紐づけてわかりやすく学ぶことができるように本研修を企画しました。

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