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ビジネスデータの分析研修～既存データの活用に向けてデータを加工する編（１日間）

ビジネスデータの分析研修～既存データの活用に向けてデータを加工する編（１日間）

PythonやSQLを用いた、ビジネスで活用する「データ前処理」の簡単な方法を、実践的に学ぶ

研修No.B ANL694-0000-4115

対象者

  • 全階層

・これからAIや統計を使った分析作業に関わる方
・手元にあるデータの活用を考えている方
・データの抽出や結合（SQLにて）、分析用データへの変換（Pythonにて）といった、データ前処理の手法を学びたい方
※何かしらのプログラミング言語に触れたことがある方を対象とした講座です

よくあるお悩み・ニーズ

  • 自社データはあるが、分析できる形に整っておらず、活用できていない
  • 表構造のデータから分析に必要な情報を、SQLやPythonで手間をかけずに抽出や加工がしたい
  • Excelが重くなってしまうので、プログラミングを活用したデータ整形を学びたい

研修内容・特徴outline・feature

AIや統計を使ったデータ分析に、これから関わる方向けへの実施を想定しています。講義によるデータ前処理の手法や目的の理解と、ハンズオン形式によるSQLやPythonを用いたデータの抽出と加工実習をします。

＊この研修ではＰＣを使用します＊
研修会場にノートＰＣをご用意をしております
（持ち込んだＰＣのご利用はできません）

研修のゴールgoal

  • ①データ前処理の目的と必要な整形手順を理解できる（データの集約・結合・分割、値の型変換、外れ値の除去、欠損値の補完等）
  • ②データの抽出はSQL（基本的なWHERE句、JOIN句）を使い、値の変換処理はPython(主にPandasライブラリ）を使って、データの前処理ができる
  • ③データ前処理のツールについて、費用対効果やメンテナンス性なども踏まえて、選択・活用することができる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．データ前処理の全体像を知る
    （１）データ前処理の位置づけ
    （２）データ前処理がなぜ必要か
    【ワーク】社内で活用できていないデータの特徴を考える
    （３）データの構造の種類
講義
ワーク
  • ２．データ前処理作業の前に
    （１）テーマと目的を決める
    （２）分析に影響を与える要因を見つけ、データを入手
    （３）データ前処理作業の流れ
    【ワーク】新規顧客へのアプローチのために必要な情報を洗い出す
講義
ワーク
  • ３．研修で使用するＰＣのセットアップ
    （１）Python3.8
    （２）DB Browser for SQLite
    （３）Visual Studio Code
ワーク
  • ４．データベースからデータを扱う
    （１）データベースに接続する
    （２）データ構造を確認する
    （３）データを抽出する
    （４）データをグループごと集約する
    （５）テーブル列を結合する
講義
ワーク
  • ５．Pythonを使ったデータの処理を行う
    （１）Pandasの扱い方
    （２）データを可視化する
    （３）文字列データを処理する
    （４）数値型に変換する
    （５）カテゴリ型に変換する
    （６）日時データを扱う
    （７）データを集計する
    （８）レコードを分割する
講義
ワーク
  • ６．前処理を実践する
    ■ ケータリングサービスの販売記録（ダミー）から新規客へアプローチ
    【ワーク①】使用するデータの構造を眺めてみる
    【ワーク②】分析に必要な情報を洗い出してみる
    【ワーク③】集計において適切なデータの期間、粒度を考えてみる
    【ワーク④】データを取得するSQLを作成する
    【ワーク⑤】Pandasを使い、値を集計に適する形へ処理する
    【ワーク⑥】前処理したデータを可視化する
ワーク
  • ７．職場でデータ前処理を実施するために
    （１）時間対効果を意識する
    （２）目的に合うツールや処理方法を選ぶ
    （３）目的に合う手法を選ぶ
    【ワーク】職場に戻った後、データ前処理を実施するために検討すべき項目について考えてみる
講義
ワーク

6816

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

手元にありながら、どうやって分析すればよいかわからないデータも、「データ前処理」をすることで分析できるデータに変化します。データを扱うために必要な「データ前処理」について、基本的な考え方や、実務ですぐに使えるテクニックを学んでいただく講座を用意しました。
「AIやビッグデータをビジネスに活かしたいが、手元にあるデータをどう扱えば良いかわからない」「分析手法を学んだが、手元のデータを使うとうまく分析ができない」とお悩みの方にぜひご受講いただきたい内容となっています。

研修のプロがお答え 全力Q&Aqa

お客さまから「統計研修」に多く寄せられるご質問を抜粋して掲載しております。

「統計学」ではなく、「統計の使い方」を学ぶ点です。
講師は専門的な「統計学」を指導できる者が担当いたします。しかし、弊社の統計研修では、限られた時間内で「仕事の成果につながる」ノウハウをお伝えすることに重きを置いています。そのため、学術的なお話は極力省き、「使い方」「使う場面」に時間を割きたいと考えております。
例えば、Excelの機能ですぐ算出できるデータについて、その計算式を覚えていただくような時間は設けておりません。元となるデータにどのような可能性があるのか、どのような切り口で何を見られるのか、その結果を業務へどのように活かすのかを考えていただきます。
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」
すべての方におすすめしております。中でも特に、宣伝の効果を測るマーケティング部門・広報部門の方、業務改善や経営数値を管理する部門の方、あるいは自部署の数値を管理する管理職の方におすすめです。

■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
「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。
データの読み方、データ分析の仕方、分析結果の見方、分析結果を使った資料作成の仕方が身につきます。

①データの読み方
・分析に必要なデータが不足しているかどうかわかる
・よりよい分析にするために必要なデータがわかる
・データを集める方法がわかる

②データ分析の仕方
・Excelで相関係数を求めることができる
・Excelで回帰分析ができる
・Microsoft Azure Machine Learningでデータ予測、分析ができる

③分析結果の見方
・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

④分析結果を使った資料作成の仕方
・表の書き方のルールがわかる
・伝えたい情報を取捨選択して表現できる

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