あらゆる部門の課題を戦略的に解決へ

実践!データ分析活用講座

課題の定義から、目的に適したデータ選択・情報の取り出し方・要因の特定まで

開催概要

実施形式
オンデマンド配信
講座時間
3時間40分
視聴期間
ご入金確認から21日間
お申し込み
不要
受講料
54,450円(税込)

講座のポイント

(1)実務でのデータ分析活用に必要なスキル

高度な統計理論や分析スキルを身につけるデータサイエンティストの養成ではなく、実務に携わる方が業務で成果につなげるためのデータリテラシーや考え方を学ぶ講座です。事前の知識や部署・部門は問いません。

(2)目的に沿ったデータ選択と情報の取り出し方

データから情報を読み出すことだけを考えていませんか?それは本当に目的にかなったものでしょうか。本講座では、データ分析や課題解決の前提となる「課題・仮説の立て方」から、データの見方、思考プロセスをレクチャーします。

(3)誰でも日常業務で役立つ、基礎テクニックと分析の活用

知識としての方法論中心ではなく、分析の進め方や考え方・目の付け所など、より付加価値の高い部分に注力します。多くの実践的な演習を通して、日常業務の中で実際の作業に必要な、Excelを使用した基礎テクニックと、分析結果の活かし方もお伝えします。演習はご自身のペースで繰り返し行えます。

プログラム

データを活用してあらゆる業務での課題を解決するためのプログラム

  1. イントロダクション
  2. データ分析前に必要なデータ分析デザイン
  3. 課題ポイントを特定する(比較・表記)
  4. 2つのデータから意味を見出す(相関)
  5. データの関係を数値で示す(回帰分析)

受講者の声

  • とても分かり易く、すぐにでも実務に活かしていきたい。上司の考え方が当講座に近く、同じ目線で上司と話せるようになった。(商社卸売業・経営企画系)
  • 目の前のデータを元に分析を始めるのではなく、仮説を立てるフレームワークをつくることの重要性が実感できた。(商社卸売業・人事労務)
  • 自分の頭の固さに驚いた。先生の指摘されていた悪い例が当てはまり、改善点が多く見つかる有意義な時間となった。(医療福祉業・営業系)
  • 体の中に入っていくような説明と内容だった。今後の実務に活用できそうだ。(建設業・技術系)
  • データを活かす前に論理的に考えることの重要性を痛感した。(コンサルティング業・マーケティング系)

講師紹介

柏木 吉基氏

データ&ストーリーLLC代表/横浜国立大学非常勤講師 多摩大学大学院客員教授

柏木 吉基氏

「分析手法」だけでなく「分析の活かし方」を伝える人気講師

慶応義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。在職中に欧米両方のビジネススクールにて学びMBAを取得。Academic Award受賞。2004年日産自動車へ転職。海外マーケティング&セールス部門、ビジネス改革グループマネージャ等を歴任。グローバル組織の中で、数々の経営課題の解決、ビジネス改革プロジェクトのパイロットを務める。2014年独立後は、豊富な実務経験と実績に基づいたプログラムで、数多くの企業・自治体のスキル育成、パフォーマンス改善に貢献。長年の実務経験に基づき、データ分析のやり方ではなく、データ分析の活かし方を伝えられる唯一の講師として高い定評と実績がある。

主な著書
『「それ、根拠あるの?」と言わせないデータ・統計分析ができる本 』(日本実業出版社)『日産で学んだ 世界で活躍するためのデータ分析の教科書』(日経BP社)『それちょっと、数字で説明してくれる?と言われて困らないできる人のデータ・統計術』(ソフトバンククリエイティブ社)、『問題解決できる! 武器としてのデータ活用術』(翔泳社)

開催概要

実施形式 オンデマンド配信
開催期間 2020年1月12日(日)12:00~2月18日(火)
対象 企画・マーケティング、事業戦略、営業、管理部門(総務・人事・経理)など
データリテラシーを身につけ、実務でデータ分析を実務に活かしたいとお考えの方

※データ分析の専門家(データサイエンティスト)を目指す方ではなく、一般の実務者が業務の中でデータを活かして成果を出すために必要なスキルを身につけることにフォーカスしたプログラムです。

<受講要件>
・Excelで四則演算、関数が使えること(関数自体の知識は不要)
・Excelで基本的なグラフが作れること(棒グラフ、折れ線グラフ、散布図)
視聴方法 本講座はオンライン配信いたします。
ご購入後は、専用の動画視聴サイトにログインして、ご受講いただけます。
視聴期間 ご入金確認から21日間
※視聴期間はご入金確認から開始となります。期間中、何度でもご覧いただけます。
講座時間 3時間40分
受講特典 講座で使う演習用Excelシートつき
講師への質問フォームつき
受講料 54,450円(税込)
主催 東洋経済新報社

プログラム詳細

1.イントロダクション

  • 「データを活用する」とは
  • 「データ」を実務に活かすために
  • 「データ分析」だけでは「データ活用」はできない

2.データ分析前に必要なデータ分析デザイン

  • 分析全てを左右する問題定義
  • 「まずはデータを見る」をやめる
  • 適切な課題指標を定義する
  • 実践に向けて
  • データ分析における「仮説」とは
  • 良い仮説のための「構造化」
  • 情報(データ)が先か、仮説が先か?
  • “良い仮説”に必要な3要素
  • より質の高い「分解」に必要なこと

3.課題ポイントを特定する(比較・表記)

  • データを分解する
  • 分解仮説で全体設計図を作る
  • データの特徴を多面的に引き出すために(大きさ/比率/推移/バラつき)
  • 比較により仮説を検証する
  • 課題ポイントを特定する

4.2つのデータから意味を見出す(相関)

  • 相関分析
  • 要因特典のための仮説作り(要因仮説)
  • Excelツールによる相関係数の計算例
  • 要因仮説を分析、検証する  
    • 要因を特定する
    • ボトルネックを探る
  • バラつきの要因を特定する
  • 相関を目の前の実務に応用するコツ(考える順番)は
  • 相関を考えるときの注意点

5.データの関係を数値で示す(回帰分析)

  • 回帰分析ってなに?
  • 要因仮説を分析、検証する  
    • アクションKPIを設定する