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(1日間)

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(1日間)

Excelを活用したデータ分析により、業務改善や収益向上を実現する

本研修は、企業内研修をオンラインで実施される方向けの専用プログラムです※カスタマイズも承ります。お気軽にご相談ください

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対象者

  • 新入社員
  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職層

・社内のデータを有効活用したい方
・統計について学びたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • アンケート調査などで得たデータを細かく分析する方法を知りたい
  • 過去の売上実績から、今後の売上予測を行う方法を学びたい
  • Excelを使ってできるデータ分析を行いたい

研修内容・特徴outline・feature

本研修では、Excelを活用したデータ分析の方法を学びます。「標準偏差」、「相関関数」、「回帰分析」といった統計の基本について、Excelを使用した演習に取り組みながら進めます。この研修を踏まえて社内のデータ分析に活用いただくことで、業務改善や収益向上につなげることが可能となります。

■必要機材について
この研修は、Microsoft Excelを使って受講いただく研修です。Excelが使用できるPCのご用意をお願いしております。

■オンライン研修のポイント
Excelの操作の操作方法を講師が画面を共有しながら解説するので、集合研修と比較してExcelの操作方法をより鮮明に学ぶことができます。

研修プログラム例program

内容 手法
  • 1.社内の眠ったデータを活用する
    (1)データを分析することの利点
    【ワーク】自社に眠っているデータは何か、それを分析することでどのような利点があるのか考える
    (2)データの読み方の練習
    【ワーク】例題を読んで、どこが、どのように間違っているか(あるいは正しいか)回答する
    (3)平均、標準偏差とは
    (4)エクセルによる平均、標準偏差の計算
    【ワーク】エクセルで平均値と標準偏差を計算してみる
    【応用編】「分析ツール」を使って、要約統計量を算出する
    【ワーク】データの平均値と標準偏差(SD)を求める
    (5)グループ別に平均、標準偏差を計算する
    【ワーク】あるデータについて、全体の平均を算出し、傾向を見た後に平均を出してみる
    (6)平均値などをグラフ化する
    【ワーク】グループごとのグラフを作成してみる
    【ワーク】自社で、今後グループごとに平均値を出した方が良いと思うデータを考える
講義
ワーク
  • 2.2つの事象の関連を表す「相関係数」
    (1)相関係数とは
    (2)相関係数の読み方
    (3)エクセルによる相関係数の計算のためのデータの並べ方
    【ワーク】「店舗の平均残業時間と売上の相関を知りたい」場合は、どのようにデータを並べるか考え、表を埋めてみる
    (4)エクセルによる相関係数の計算
    【ワーク】「店舗の営業時間、1か月の降水量は売上と関連しているか」について、相関係数を算出し、結果も持つ意味を考える
    (5)相関係数を使って資料を作成する
    【ワーク】例題を読んで、背景に隠れた「第3の変数」は何か考えてみる
講義
ワーク
  • 3.2つの事象の因果関係を表す「回帰分析」
    (1)回帰分析とは
    (2)回帰分析の結果の読み方
    (3)エクセルによる回帰分析のためのデータ整理
    【ワーク】「店舗の面積が売上に与える影響を知りたい」場合には、どのようにデータを並べるか、表を埋めてみる
    (4)エクセルによる回帰分析の練習
    【ワーク】あるデータを分析し、結果からどのようなことが言えるか考える
    (5)回帰分析の種類
    【ワーク】「1か月のメディア掲載件数とプレスリリース件数が問い合わせに与える影響」を分析し、その結果からどのようなことが言えるか考える
    (6)どのようなデータを分析して良いか (データの種類)
    【ワーク】自社にある量的データと質的データを書き出してみる
    (7)回帰分析を使って資料を作成する
講義
ワーク
  • 4.まとめ
    (1)データ分析を使った資料作成のまとめ
    (2)職場での実践目標の共有
    【ワーク】職場に戻った後、どの種類のデータを、どのように分析して、どんな資料を作成するか目標を立てる
    【参考】似ているものを分類する (営業リストの整理など)
    (1)在庫管理(量的データ)と営業リストの整理(質的データ)
    (2)似たもの同志を集めるクラスター分析とは
講義
ワーク

5014

受講者の声VOICE

実施、実施対象
2021年8月     9名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
100%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • プレゼンテーションに使うエビデンスを用意する際に、標準偏差や相関・回帰分析したデータ分析を活用します。分析する際は疑似相関に留意します。
  • 担当する顧客の月毎の利用状況をデータ分析し、そこから得られる情報を基に営業活動に活かす。また、自身の営業実績を振り返る際にしっかりと分析する。
  • 難しいと思っていたデータ分析ですが、分かりやすい資料と説明で良い学びになりました。書類作成だけではなくその先の提案に繋げるよう身に付けます。
  • やり方を教えてもらえれば意外と簡単にできるということがわかり、拒否反応が薄れました。稼働と受注の回帰、相関の分析に活用します。

実施、実施対象
2021年5月     7名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
85.7%
講師:大変良かった・良かった
85.7%
参加者の声
  • 出荷効率やピッキング、梱包に費やす時間の短縮と、作業が早い人はどのように仕事をしているかを数字分析から割り出した。周囲全体のレベルアップに繋げることができるように分析する。
  • 社内のWebメニューを整備するにあたって、トライアルのつもりで受講しました。特に営業部門と営業管理部門で活用できることが分かったので全社展開を検討します。
  • データ分析できそうな業務が多くあるためデータの確保と蓄積を始めます。分析、業務改善等に今回の研修で得たことを活かします。
  • 業績、採用、定着など様々な分析に活用できると思いました。改めて、基礎的な統計学、統計手法を学びなおして、業務に役立てていきたいです。

実施、実施対象
2021年3月     2名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
100%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • データ算出方法や見方の理解が出来ました。学んだ平均を使って分析資料を作成する方法を、今後業務で使ってみようと思います。
  • 営業担当者ごとの売上分析と知識習熟度・テスト点数分析を担当している業務で活用します。データを研修受講者・営業担当者へ示すことにより、研修参加への意欲向上へ繋げていけると感じました。

実施、実施対象
2021年2月     9名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
100%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 部署内の営業データを分析して、売上貢献に繋げます。数字のとりまとめで終わっていたデータの分析をして、業務の方向性をみつけるようにしていきます。
  • 回帰分析の応用を業務に活かします。前年比や構成比、達成率などの数値で見ることが多いので、相関などを絡めて状況把握をしていこうと思いました。
  • 収益性向上のために、経理財務としての経営分析、不正対策のためにガバナンス強化を行います。統計基礎としての内容と実務における使われ方を同時に解説していただけたので有益でした。
  • Excelでの統計分析が可能だと分かった。手元にあるデータの傾向をつかむための強力なツールになりそうなので活用する。

実施、実施対象
2020年10月    11名
参加者の声
  • さまざまなことを数値化して、経費削減につなげたい。質的データを活用していく。
  • 営業数字の分析に活用できると思いました。さっそく重回帰分析を実践してみます。
  • 因果関係と回帰分析が理解できました。在庫発注予測分析に活用したいと思います。
  • 社内のデーターを分析し、次のアクションを考えたい。難しい部分もあったが、丁寧に教えていただけてとても良かった。

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