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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
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オンライン開催

セミナールーム開催

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。

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※受講者数１名以上の場合から、リクエストを受け付けております

※ご連絡いただいてから研修実施まで、通常2か月程度かかります（2か月以内での急ぎの実施も、ご相談可能です）

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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

95.7%

講師：大変良かった・良かった

97.1%

※2023年10月～2024年9月

実施、実施対象
2024年6月　　　　　15名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
86.7%
講師：大変良かった・良かった
93.3%
参加者の声
  • 実務でも活用できそうな具体的な分析手法、統計の入門部分、エクセルの活用など実践的な内容が多く、勉強になりました。また、ワークも実際にエクセルで分析データを作ってみる部分まで自分で手を動かして試せるので、身につきやすかったです。
  • 属人的にアップしているSNSなどを、ジャンルごとに分けたりテキストの量で分けたりしながら、どの投稿が一番エンゲージメントを獲得できたのか、など分析して今後の投稿に活かしていきたいと思います。
  • 回帰分析を社内のデータに使っていきたい。回帰分析等でデータを課題を洗い出し、取引先により良い提案ができればいいと思う。

実施、実施対象
2024年5月　　　　　8名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
87.5%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 全く分析の知織がなかったのですが、エクセルでの集計計算の方法を知ることができたので、まずはデータを集計してみます。
  • マーケティングデータに応用したいです。分析の方法に驚きました。分析結果のデータの裏付けなど、分析するにあたっての着眼の仕方を参考にします。
  • 分析したデータを用いて、エビデンスのある提案や施策を考えていきたいと思いました。データ分析をして課題設定し、解決していくようにします。
  • 分析にて、結果を数値化できるので、説得力ある資料を作成する。活用しきれていないデータの分祈や、人事データの分析に、今回の学びを活用していきたい。

実施、実施対象
2024年4月　　　　　12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
83.3%
参加者の声
  • 「連休前は休みの人が増えている気がする」など、感覚で感じていた課題にデータという情報をのせる手法を学ぶことができました。根拠を持って上長に施策などを提案します。
  • 標準偏差や回帰分析等を用いて各種データをより深く理解し、行動に移せるようにします。標準偏差など、業務を行ううえで使っていたことはありましたが、しっかりと学ぶ機会をいただけて良かったです。
  • 売り上げ分析をするにあたって、またデータを分析するうえでバイアスがかかることで見え方が大きく変わることを学びました。定量的にしっかりとデータで示します。
  • 相関や回帰分析は今まで触れる機会がなかったので、この機会から分析のツールとして活用する。より説得力のある資料が作れそうだと感じた。
  • 手元にあるデータを上手く活用することで、社内の指針や次の一手に役立てます。今までなんとなくＥｘｃｅｌを使って集計を行っていましたが、基礎的な内容を学ぶことができ、分析の意義について理解を深めることができました。

実施、実施対象
2024年3月　　　　　8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
  • 今後、導入するサービスの費用対効果や、現在もっているデータを用いて社内説明資料に活かしていく。
  • これまでは資料・表・グラフを提示して簡単な説明で済ませていたが、これからはより綿密に言語化をしていきます。顧客満足度に寄与する重点業務の強化に役立てます。
  • 提案をする時に漠然と話すのではなく、数字を示すことで、他の人にイメージをしてもらうことができたり、できやすくなると感じたので、積極的に活用できるようにしていきます。
  • 提供したＩＴ講習のアンケートによる評価を通して、より充実したＩＴ講習の提供に役立てます。講義、グループワークのバランスが良く、充実した研修となりました。また、ひざ掛け毛布などの気配りも助かりました。
  • 相関、回帰分析を、是非実務で活用します。教育用アンケートの充実度に活かしていきたいです。できる限り、日々のスキルアップから業務に活かしていきたいと改めて感じました。

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2023年10月13日更新

インソースの「ビジネスデータの分析研修」の効果、特徴、演習（ロールプレイング）内容等について、研修制作者が語るページです。インソースの「ビジネスデータの分析研修」は、売上に関するデータやアンケート調査のデータなど、組織内に眠っているデータを適切に分析し、活用していただく研修です。

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2024年7月18日更新

デジタル人材育成を研修会社インソースが強力にサポートします。デジタルトランスフォーメーションと企業の成長を加速させるためにAIの知識、要件定義のスキル、アルゴリズムの学習、Excelマクロ・RPAなど、これからの社会に求められるスキルを習得していただきます。

ロジカルとは？クリティカルとは？ラテラルとは？思考法の意味や使い方、留意点を解説

2024年7月11日更新

本ページでは、ビジネスに役立つ様々な思考法の意味、コツや留意点などを入門的にお伝えします。特に代表的な「ロジカルシンキング」「クリティカルシンキング」「ラテラルシンキング」の活用方法を重点的に解説します。

「管理職に求められる能力について」「"尊い利益"を生むための発想術」

2015年9月22日更新

「本物の戦略とは、自社の事業に精通し、自社の問題点を把握していれば自ずと具体化するものです」と、すでに説明しました。それでは、この行動指針をいかに実践すればいいのでしょうか。方法は２つあります。一つは、導入した商品やサービス、あるいは、導入した営業モデル・管理モデルの収益性を徹底して追求することです。つまり、ＰＤＣＡを徹底的に回すことです。この結果、皆さんは、自社の事業に精通し、自社の問題点を把握して、次なる戦略につなげることができるのです。もう一つの方法は、「尊い利益」に着目することです。"尊い利益"を増やすために、また、減らさないためにという観点から自社の事業に精通し、問題点を把握して、戦略につなげるのです。

【インタビュー】経営者はこうみる！AIでこれからどう変わる？② ～従来のITとAIの違い

2025年4月8日更新

AIと従来のITやシステムとの大きな違いは推論エンジン、ディープラーニングが備わっている点です。データを与えれば、自動でロジックを作ってくれる点は過去にありません。使いこなすうちに精度が高まっていく点も違いの１つです。今後AIが入ることで、エンジニアをはじめより多くの人の仕事が代替されるよになってきています。世の中では、AIそのものを作る人とAIを使いこなす人が混濁されがちです。しかし、AIをうまく使うためにはどちらかというと発想が豊かな人が求められます。AIというと難しくとらわれがちですが、まず使うことから始めてAIに慣れていくところがら始めてはいかがでしょうか。

AI導入だけでなく、「AI活用」するための3つのステップ

2023年2月8日更新

企業のAI活用には、導入だけでなく計画や運用にもコツがあります。経営者やAI導入の推進者、IT、システム部門のような特定人材だけが知識を得るだけでなく、関連部門が役割を認識し、各人に必要な知識やスキルを身につけることが、AI活用のカギとなります。

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本研修の評価
内容をよく理解・理解
95.7％
講師がとても良い・良い
97.1％

※2023年10月～2024年9月

年間実績公開講座の年間実績
受講者数※1
144,887名
開催数※1
13,557回
講座数※2
4,487種
類
WEBinsource
ご利用社数※2
25,017社

※1 2024年1月～2024年12月

※2 2024年12月末時点

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2025/4/17更新

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