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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

情報リテラシー（統計・データ分析）

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

統計の基礎である「相関係数」と「回帰分析」を実践形式で習得し、社内に眠るデータの有効活用を実現する

No. 1320206 9906011

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層

・社内のデータを適切に分析したいと考えている方
・統計の基礎知識を学びたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • アンケート調査で得た情報を、別のデータと関連させて分析をしたい
  • 店舗ごとの過去の売上実績から、今後の売上予測と改善策を考えたい
  • 営業数字の向上のため、現場で活用できる数字・データの見方を知りたい

※本研修では、ＰＣ（エクセル）を使用して「データ分析の手法」の基本を学びます。ＰＣを使用せずに「データの読み解き方」を学びたい方は「はじめてのデータ分析研修～データを読み解く力を習得する」がおすすめです。本カリキュラムとは、ワークの事例・内容が重複しています。予めご留意ください。

※本講座をご受講いただく方は、特に「Python学院シリーズ」や「Excel講座」もあわせてご受講・ご検討いただくことが多いです。「Python学院の研修コースマップ」もあります。あわせてご確認ください。

研修内容・特徴outline・feature

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。

＊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）

＊オンライン研修の受講環境について＊
本研修では、Excelの分析ツールを使用するため、デスクトップ版のMicrosoftOffice ExcelがインストールされたＰＣからご参加ください
※Excelのバージョンは、Windows版の「2016/2019/2021/office365版」が対象となります。
デスクトップ版で説明しますので、Web版のExcelからのご参加はご遠慮ください。

到達目標goal

  • ①社内の眠ったデータを平均や標準偏差を使って新たな形で活用できる
  • ②相関係数を使ってデータごとの関連性を把握することができる
  • ③回帰分析を使ってデータごとの因果関係を把握することができる

研修プログラム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り上げの相関を知りたい」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か月の降水量は売り上げと関連しているか」について、相関係数を算出し、結果も持つ意味を考えてみる
    （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】「店舗の面積が売り上げ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

企画者コメントcomment

これまで弊社では、「研修後のアンケート」や「研修の実施統計」などから新しい研修やサービスを多く生み出してきました。本講座は、弊社ならではのノウハウやアイデアが詰まった内容となっております。自信をもっておすすめいたしますので、ぜひ奮ってご受講ください。

スケジュール・お申込み
（オンライン型／来場型開催）schedule・application

オンライン型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

来場型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

注意事項

  • 同業の方のご参加はご遠慮いただいております
  • 会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
  • カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

キャンセルやお申込みの期日はオンライン型開催と来場型開催で異なります、ご注意ください

受講者の評価evaluation

研修評価

内容：大変理解できた・理解できた

92.5%

講師：大変良かった・良かった

90.1%

※2024年10月～2025年9月

生成AIによるサマリー（受講者アンケートまとめ）

お客様はこの研修について、実践的なデータ分析手法を学べる点を高く評価しています。特に、相関係数や回帰分析を活用して業務課題を数値化し、効率的な施策を立案できることが好評です。また、講師の丁寧な指導や補足資料により初心者でも理解しやすい内容となっており、実務への応用イメージが湧きやすいと感じられています。さらに、グループワークを通じて他者の視点を取り入れることで、新たな気づきや学びが得られる点も魅力的です。

本サマリーは、お客様のアンケート回答に基づき、AIで生成されたものです。要約の内容はその正確性や品質を保証するものではありません

実施、実施対象
2025年11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
  • KPI取得などでデータ分析業務が多いため、学んだ関数や分析手法を活かして新たな発見につなげたい。
  • 学んだ分析方法を職場内の各種データに活かして、効率的な営業活動に結び付けたい。
  • 施設のスケジュールや自社業績の予測にデータ分析を活用していきたい。
  • 売上だけでなく、他の観点も含めて多角的に分析して、業務改善に役立てたい。
  • 普段使用している平均や標準偏差に加え、相関分析や回帰分析などの手法を取り入れて、より深みのある考察に繋げたい。

実施、実施対象
2025年11月　　　　　6名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
66.7%
講師：大変良かった・良かった
66.7%
参加者の声
  • 標準偏差、回帰分析等、本を読んでも難しく感じ、用語は知っていたけれどよくわかっていなかったことを、わかりやすくかみ砕いて説明してくださったので理解しやすかったです。本日学んだことを業務で実践していきたいと思いました。
  • これまで社内で活用できていないデータを用いて定量的な分析を行い、次の活動への改善等につなげていきたい。
  • 現状、数値は取りまとめているが因果関係や原因までは検証できていないので、本日の内容を活かし分析に努めたいと思います。

実施、実施対象
2025年10月　　　　　4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
  • どういうデータを取得するべきか意識していく。また、有益な分析結果をメンバー、代理店に情報提供していきたい。
  • 実際、会社のデータを活用して改善提案を行っていきたいと思いました。また、月１回会社の業績でどのような分析をして資料を書いているのだろと分析視点でグラフや表を見ていき、当事者意識を持って日々の業務に臨みます。
  • これまで単純な比較のみでしか数字を見ていなかったが、今後はデータ分析を利用しながら、新たな施策を提案できるよう取り組んでいく。
  • 活用していないデータに数値の裏付けをして、マーケティングと施策の評価につなげる。また、分析に使用できるデータの整理に役立てたい。

実施、実施対象
2025年9月　　　　　23名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
82.6%
講師：大変良かった・良かった
78.3%
参加者の声
  • 社内データを元に外部に提供する資料作成を行いますが、そこで利用できそうです。まずは簡単な分析から始めてみます。
  • 自身の今の業務にすぐに結びつけることは難しいと感じたが、標準偏差、相関係数、回帰分析を知ることができ、今後異動があった時に活かせそうだと思いました。作業よりも分析する力不足を感じたので、もう一度資料を読み、特に回帰分析をきちんと読み取れるように努力します。
  • データの傾向や因果関係について詳しく学べました。今までは「おおよそ」の解釈だった事を統計学の視点から読みとろうと思います。
  • 今まで「勘」に頼っていた分析ですが、今日教えていただいた相関係数や回帰分析が使えると明確な根拠を説明できるので、業務を見直してみます。
  • 普段、業務内容を数値で見ることがあまりなく、データ分析の有用性が認識できていなかったため大変学びになりました。今後、広告の掲載数、売上げなどを数値で確認していきます。

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本研修の評価
内容をよく理解・理解
92.5％
講師がとても良い・良い
90.1％

※2024年10月～2025年9月

年間実績公開講座の年間実績
受講者数※1
名
開催数※1
回
講座数※2
種
類
WEBinsource
ご利用社数※2
社

※1 

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