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【データリテラシー醸成シリーズ】データ読解力向上研修

情報リテラシー（統計・データ分析）

データから価値ある情報を読み解くうえでのポイントや、より分かりやすく可視化するテクニックを学ぶ

No. 2200015 9905089

24/09/24 更新

研修内容・特徴
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
受講者の評価
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対象者

若手層
中堅層
リーダー層
管理職層

・顧客データを使い営業戦略の構築に携わる方
・市場データでマーケティング分析を行う方
・品質管理等のデータを用いて改善活動を行う方
・人材データを使い人事戦略の構築に携わる方

よくあるお悩み・ニーズ

信頼できるデータかどうか、判別するのが難しい
データの種類によって、分かることがどう違うのか知りたい
データを直観的に分かりやすくする方法を知りたい

＞ワンランク上の仕事力「データリテラシー醸成シリーズ」ラインナップはこちら

研修内容・特徴outline・feature

データを読む力は、データリテラシーの中核的なスキルといえます。データそのものはただの事実でしかありませんが、何らかの目的をもってそれを読み解くことで、価値のある洞察が導き出せます。また、より価値の高い洞察を導き出すためには、そのデータの背後にあるビジネスとしての文脈を理解できなければなりません。

本研修では、さまざまな種類のデータの特性を見極め、その解釈を通して傾向や課題点を見つけ出すスキルを習得します。さらに、データを分かりやすく捉えるためにグラフ化するなど、可視化に関する手法も学びます。

到達目標goal

①データの種類とその特性を一通り把握する
②データを解釈する際のコツが分かる
③データが示す特徴を分かりやすく見せる方法を理解する

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．データ読解力とは何か（１）データ読解力の定義（２）データの読解に必要な３つの要件 ①データに関する基本知識～データの定義とその算出方法 ②データの背景にある知見～コンテキストの理解が価値を生む ③データに対するクリティカルな視点～正確性と信頼性を問う姿勢（３）目的意識がインサイト（洞察）を引き出す ①データを見る焦点が定まりやすい　②分析や深掘りの精度が上がる ③活用を想定した読み解き方になる【ワーク】同じデータでも目的意識が異なれば見方が変わることを実感する	講義ワーク
	２．データの種類を判別する（１）量的データと質的データ ①量的データの特徴　②質的データの特徴 ③データを仕分ける４つの尺度～比例、間隔、順序、名義（２）構造化データと非構造化データ ①構造化データ　②非構造化データ　③半構造化データ（３）一次データと二次データ ①一次データ　②二次データ（４）その他のデータ分類 ①フローデータとストックデータ　②連続データと離散データ ③ビッグデータとスモールデータ【ワーク】自社で扱うデータを様々な切り口で分類する	講義ワーク
	３．データを解釈する（１）データから読み取れるもの ①ギャップ　②トレンド　③ばらつき　④パターン（２）データの代表値が意味するもの ①平均値　②中央値　③最頻値【ワーク】サンプルデータを使って代表値が意味するものを考える（３）データ同士の関係から読み取れるもの ①因果関係　②相関関係　③疑似相関（４）データの信頼性に影響を与えるもの ①外れ値と異常値　②欠損値【ワーク】例示されたデータを見て、どのようなことが読み取れるかを考える	講義ワーク
	４．データを分かりやすく見える化する（１）数量を比較したい ①棒グラフ　②レーダーチャート　③ワードクラウド（２）割合を見たい ①円グラフ　②積み上げグラフ　③ツリーマップ（３）変化を見たい ①折れ線グラフ　②面グラフ（４）関係性を見たい ①散布図　②バブルチャート【ワーク】例示されたデータを見て、どのようなグラフを使った見える化が適切かを考える	講義ワーク
	５．まとめ	ワーク

企画者コメントcomment

データの読み方にはコツがあります。ポイントを知ることで、素早くかつ本質をつかんだデータ読解ができるようになります。具体的なビジネスシーンを想定し、実践的なデータ読解スキルを伝えるための研修として本研修を企画しました。

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

オンライン開催

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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）

よくあるご質問

→よくいただくご質問一覧

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受講者の評価evaluation

実施、実施対象

2024年7月　　　　　5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

各自がデータ分析をする際、目的を明確化する共に、見るべき所と見なくて良い所を理解してから見ることを意識し、効率的に分析していきたい。

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	内容	手法
	１．データ読解力とは何か（１）データ読解力の定義（２）データの読解に必要な３つの要件 ①データに関する基本知識～データの定義とその算出方法 ②データの背景にある知見～コンテキストの理解が価値を生む ③データに対するクリティカルな視点～正確性と信頼性を問う姿勢（３）目的意識がインサイト（洞察）を引き出す ①データを見る焦点が定まりやすい　②分析や深掘りの精度が上がる ③活用を想定した読み解き方になる【ワーク】同じデータでも目的意識が異なれば見方が変わることを実感する	講義ワーク
	２．データの種類を判別する（１）量的データと質的データ ①量的データの特徴　②質的データの特徴 ③データを仕分ける４つの尺度～比例、間隔、順序、名義（２）構造化データと非構造化データ ①構造化データ　②非構造化データ　③半構造化データ（３）一次データと二次データ ①一次データ　②二次データ（４）その他のデータ分類 ①フローデータとストックデータ　②連続データと離散データ ③ビッグデータとスモールデータ【ワーク】自社で扱うデータを様々な切り口で分類する	講義ワーク
	３．データを解釈する（１）データから読み取れるもの ①ギャップ　②トレンド　③ばらつき　④パターン（２）データの代表値が意味するもの ①平均値　②中央値　③最頻値【ワーク】サンプルデータを使って代表値が意味するものを考える（３）データ同士の関係から読み取れるもの ①因果関係　②相関関係　③疑似相関（４）データの信頼性に影響を与えるもの ①外れ値と異常値　②欠損値【ワーク】例示されたデータを見て、どのようなことが読み取れるかを考える	講義ワーク
	４．データを分かりやすく見える化する（１）数量を比較したい ①棒グラフ　②レーダーチャート　③ワードクラウド（２）割合を見たい ①円グラフ　②積み上げグラフ　③ツリーマップ（３）変化を見たい ①折れ線グラフ　②面グラフ（４）関係性を見たい ①散布図　②バブルチャート【ワーク】例示されたデータを見て、どのようなグラフを使った見える化が適切かを考える	講義ワーク
	５．まとめ	ワーク

【データリテラシー醸成シリーズ】データ読解力向上研修

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