（物流・ロジスティクス業界向け）Python学院～物流データ分析・活用編（５日間）

（物流・ロジスティクス業界向け）Python学院～物流データ分析・活用編（５日間）

業界独自の事例やデータを用いて実践的な分析プログラムを作成する

研修No.B PRG606-8200-5611

対象者

  • 全階層

・人手不足や2024年問題、2030年問題の対策を検討している方
・データドリブンで自組織の課題を見つけたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 日々の運送データを蓄積してはいるが、それらを活用できていない
  • 物流・ロジスティクス業界で扱うデータを用いて、自動化の方法を学びたい

研修内容・特徴outline・feature

Pythonを用いて、物流データの分析から可視化までを自動で行うことを目的にした研修です。基礎知識に加えて分析手法を学ぶことで、データ活用に必要な一連のスキルを習得し、根拠にもとづき意思決定する力を養います。物流データと天候・交通量の相関分析や配送ルートの最適化など、業界特有の課題を解決するプログラム作成の経験によって、現場で即戦力として活躍できるようになります。

＊この研修ではＰＣを使用します＊

研修のゴールgoal

  • ①自社のデータ分析を自動化する知識・スキルを身につける
  • ②Pythonの基本操作を理解し、業務での活用方法を具体的にイメージできる
  • ③業務の効率化に寄与するプログラムを作成できるようになる

研修プログラム例program

＜１日目＞所要時間：６時間
内容
手法
  • １．Pythonプログラミングを始める前に
    （１）プログラミングとは
    （２）プログラミングで自動化しやすい業務について
    【ワーク】自組織内で自動化できそうな業務を洗い出す
    （３）Pythonの特徴
    （４）Pythonでどんなことができるか
    （５）Python動作イメージの獲得
    （６）Jupyter Notebookの使い方
講義
ワーク
  • ２．アルゴリズムの基本
    （１）アルゴリズムとは
    （２）アルゴリズムとプログラムの関係
    （３）アルゴリズムの３つの基本形～順次・選択・反復
    【ワーク】身近なところからアルゴリズムを考える
講義
ワーク
  • ３．Python基礎
    （１）データ構造～変数・リスト・辞書
    （２）条件分岐の処理
    （３）繰り返しの処理
    【ワーク】条件分岐と繰り返し処理で、簡単なプログラムを作成する
    （４）関数とメソッド
    （５）モジュールとライブラリ
    （６）サードパーティー製パッケージ
    【ワーク】受講者同士で協力して、少し複雑なプログラムを作成する
講義
ワーク
＜２日目＞所要時間：６時間
内容
手法
  • ４．要約統計量～データ分析における代表的な値
    （１）平均値
    （２）中央値
    （３）標準偏差
講義
ワーク
  • ５．データの内容を把握する
    （１）データの読み込み
    （２）Pandasにおける２つのデータ型
    （３）データの表示
    （４）データの確認
    （５）データの抽出
    （６）データの検索
    （７）データの並べ替え
    （８）データのグループ化
    （９）データの集計
    （10）グラフの作成
    【ワーク】地域ごとの配送量の違いを調べる
    【ワーク】時間帯ごとの配送量の違いを調べる
講義
ワーク
＜３日目＞所要時間：６時間
内容
手法
  • ６．データを処理する
    （１）欠損値の確認
    （２）データの削除
    （３）欠損値の補完
    （４）列の追加
    （５）データの結合
講義
ワーク
  • ７．実践①～物流データと天候・交通量の相関を調べる
    （１）相関分析とは
    （２）相関係数のイメージをつかむ
    （３）相関係数の注意点～疑似相関
    （４）Pandasを使って相関係数を求める
    【ワーク①】物流データに天候・交通量のデータを組み合わせる
    【ワーク②】事故・遅延率と天候・交通量の相関を調べる
講義
ワーク
＜４日目＞所要時間：６時間
内容
手法
  • ８．実践②～配送センター間の距離からルートを算出する
    （１）配送ルートの決め方
    （２）配送センター間の距離によるルート算出のアルゴリズム
    （３）ルート算出プログラムを作成する
講義
ワーク
＜５日目＞所要時間：６時間
内容
手法
  • ９．実践③～配送時間に影響を与える要素を調べる
    （１）回帰分析とは
    （２）単回帰分析と重回帰分析
    （３）回帰分析の結果を読み解く
    （４）回帰分析の活用例
    （５）Pythonで回帰分析を行う
    【ワーク】回帰分析を行い、配送時間に影響を与える要素を調べる
    【参考①】プログラムを誰でも１クリックで実行できる形式に変換する
    【参考②】定期的にプログラムを自動実行する
講義
ワーク

9106

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

データの利活用に関する課題に加え、2024年問題や2030年問題に向けて、物流・ロジスティクス業界は生産性向上や業務効率化が急務となっています。人手不足の中、「どこから手をつけたらいいのか」を具体的に知りたいというニーズは高まる一方です。データに基づいて優先順位を決めることで、効率的に業務改善を進めることができるのではないかと考え、本研修を開発しました。

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