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Excelではじめる意思決定のためのビジネスデータ分析(2日間)

AI・RPA

Excelではじめる意思決定のためのビジネスデータ分析(2日間)

実践重視のプログラムで「わかる」を「できる」に!

No. DTMX0001

対象者

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

・ 普段Excelで簡単な集計をしているが、Excelで統計解析を使った分析を取り入れたい方
・ 示唆のある分析がなかなかできずに困っている方
・ 今後、データサイエンスやAIを本格的に学びたい方

【想定知識レベル】
・ 社会人経験が1年以上
・ Excelでピボットテーブル、関数(sum、average, vlookup等)を使った集計やデータ加工を行ったことがある

【準備物など】
・ 本研修はPCを使用する研修です。
・ 具体的な準備物については、お申し込み後に別途ご案内いたします。

研修内容・特徴outline・feature

ビジネス実務において、日々Excelでデータを分析してレポートしている方は多いと思います。しかし、多くの場合、単純な集計に留まってしまい、特に示唆を出せず、上司から「ふーん」という反応しか得られないことも少なくないのではないでしょうか?自信を持って、ビジネス課題に対して示唆を出せる分析をできている人は意外と少ないものです。

この講座は、普段Excelで分析を行うことがある、今後データ・ドリブンに意思決定をしていきたいビジネスパーソン向けのトレーニングです。特に、どのようにビジネス課題を整理し、仮説構築および仮説検証のためのデータ分析の進め方・思考プロセス、仮説検定や回帰分析といった統計解析手法を学んでいきます。また、学んだ思考プロセスや統計解析をどのように実務で使いこなすのかを、ある食品メーカーのケースを通じて体得します。

・ データ分析に必要な「具体的思考プロセス」とは?
・ ビジネス課題を整理するためのフレームワーク(KPIツリー、カスタマージャーニー)
・ 統計学入門 - 確率分布
・ 統計学入門 - 仮説検定
・ 因果推論入門(ABテスト)
・ 回帰分析
・ 総合演習: 「経営危機にある食品メーカー」

主催団体organizer

本コースは、株式会社ピープルドットが主催しております。

研修プログラムprogram

研修プログラム例
  内容(1日目) 手法
  • 【1日目】データ分析に必要な思考プロセスとフレームワークを学ぶ
    - KPIツリー
    - カスタマージャーニー
    - 仮説構築のポイント
    - データ分析のプロセス
    - 平均・中央値・分散・標準偏差
    - 確率分布
    - 仮説検定(t検定、カイ二乗検定)
    - ABテスト

    【到達目標】
    ・データ分析に必要な思考プロセスと重要なフレームワークを学習し、分析のアウトプットを練ることができる
    ・差が偶然かどうかを結論付ける「仮説検定」という統計解析手法の理論とExcelでの実行方法を学び、実務の問題に適用できる
講義
ワーク
  内容(2日目) 手法
  • 【2日目】具体的思考プロセスを実務で使えるようにする
    - 共分散
    - 相関分析
    - 回帰分析
    - 決定係数
    - 多重共線性、モデル選択
    - 総合演習

    【到達目標】
    ・売上に影響を与えるファクターを分析する手法として「回帰分析」という統計解析手法を理論およびExcelでの実行方法を学ぶ
    ・Day1で学習した「具体的思考プロセス」および統計手法をどのように実務で適用するのかを体得する
講義
ワーク

スケジュール・お申込み
(オンライン/セミナールーム開催)schedule・application

本講座に関する注意事項

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。 大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、 当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。

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
  • よりご受講者さまにとって満足度の高いものとするため、一部予告なくカリキュラム・内容が変更となる可能性がございます。大幅な変更のある場合には、申込ご担当者さまへ個別にご連絡いたします。予めご了承ください。

事前のご案内

受講者の評価evaluation

実施、実施対象
2022年1月     11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
  • 適切なデータ分析で根拠をもって意思決定をします。解決策を考えたうえで、メルマガのセッション数やコンバージョン率の分析に関する業務のレベルを上げたい。
  • 問題点や解決策考えたうえで、どのようなデータが必要かを検討します。またデータを可視化してシンプルで説得力の高い発言をします。

実施、実施対象
2019年4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
  • 意思決定にかかわる提案時に非常に有効だと思いました。Excelだけで高度な分析ができることが分かり普段の業務においても積極的に活用したいです。
  • データ分析活用をクライアントに提案する。ソリューション提案のロジック説明に活用する。
  • この研修を通して学んだ事をデータサイエンス育成プログラムの学びでも活用し今後の成長に活かしていきたいと思います。

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