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(1日間)

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(1日間)

相関係数と回帰分析をハンズオンで習得し、社内に眠るデータを有効活用する

本研修は、企業内研修をオンラインで実施される方向けの専用プログラムです※カスタマイズも承ります。お気軽にご相談ください

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検索結果

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対象者

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

・社内のデータを適切に分析したい方
・統計の基礎知識を身につけたい方

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

研修内容・特徴outline・feature

ビジネスデータ分析のスキルがあれば、組織内に蓄積したさまざまなデータを活用できるようになり、業務効率の改善や売り上げの増加につながる施策を考えることができます。

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うえで、Excelを用いた相関係数の計算や回帰分析の手順を習得を目指します。

※この研修は、Microsoft Excelを使って受講いただくものです。Excelが使用できるPCのご用意をお願いします。

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できる
  • ③回帰分析を使ってデータごとの因果関係をつかめる

研修プログラム例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)Excelによる平均、標準偏差の計算
    【ワーク】Excel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)Excel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)Excel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)Excel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)Excel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

5014

受講者の声VOICE

実施、実施対象
2023年1月     14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
  • Excelによる分析の手法を取り入れる。まずは会社にあるコールセンターの入電数や受電件数等のデータを触ってみる。
  • ITシステムの品質管理業務を担当しています。システム障害の再発防止・未然防止対策を設定するための分析に活かします。
  • 顧客満足度のデータが多く存在するので、活動との相関や、どのプロセスが有効か分析したいです。相関分析と重回帰分析を活用して施策に落とし込みます。
  • 製造中に色々なトラブルが起きるので、データ分析を使って因果関係を調べます。トラブルによる生産ロスを軽減したいです。
  • 自身が担当しているツールの活用促進に繋げます。複数の観点で数値的に根拠をもった分析・説明します。

実施、実施対象
2021年12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
100%
参加者の声
  • 業務でExcelを使用しているので、分析作業の際に活用します。統計分析や数値を用いて、自身の主張に説得力を持たせます。
  • 受注結果の分析を、有効な営業戦略の作成に活かします。まずは過去実績データから相関関係の有無を調べ、回帰分析を用いて営業活動の影響度も調べて、業務の優先度の判断材料にします。
  • 経理データの分析に活かします。分析結果を日本語でどのように伝えるかが重要だということを忘れないようにします。
  • データの読み方が重要ということと、ポイントがわかりました。社内にある様々なデータを読んで、読み方を身につけます。
  • データの根拠を把握したうえで判断するよう心掛けます。証明する際にもデータから根拠を提示できるので、大変有益な研修でした。

実施、実施対象
2021年8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
  • プレゼンテーションに使うエビデンスを用意する際に、標準偏差や相関・回帰分析したデータ分析を活用します。分析する際は疑似相関に留意します。
  • 担当する顧客の月毎の利用状況をデータ分析し、そこから得られる情報を基に営業活動に活かす。また、自身の営業実績を振り返る際にしっかりと分析する。
  • 難しいと思っていたデータ分析ですが、分かりやすい資料と説明で良い学びになりました。書類作成だけではなくその先の提案に繋げるよう身に付けます。
  • やり方を教えてもらえれば意外と簡単にできるということがわかり、拒否反応が薄れました。稼働と受注の回帰、相関の分析に活用します。

実施、実施対象
2021年5月     7名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
85.7%
講師:大変良かった・良かった
85.7%
参加者の声
  • 出荷効率やピッキング、梱包に費やす時間の短縮と、作業が早い人はどのように仕事をしているかを数字分析から割り出した。周囲全体のレベルアップに繋げることができるように分析する。
  • 社内のWebメニューを整備するにあたって、トライアルのつもりで受講しました。特に営業部門と営業管理部門で活用できることが分かったので全社展開を検討します。
  • データ分析できそうな業務が多くあるためデータの確保と蓄積を始めます。分析、業務改善等に今回の研修で得たことを活かします。
  • 業績、採用、定着など様々な分析に活用できると思いました。改めて、基礎的な統計学、統計手法を学びなおして、業務に役立てていきたいです。

実施、実施対象
2021年2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
  • 部署内の営業データを分析して、売上貢献に繋げます。数字のとりまとめで終わっていたデータの分析をして、業務の方向性をみつけるようにしていきます。
  • 回帰分析の応用を業務に活かします。前年比や構成比、達成率などの数値で見ることが多いので、相関などを絡めて状況把握をしていこうと思いました。
  • 収益性向上のために、経理財務としての経営分析、不正対策のためにガバナンス強化を行います。統計基礎としての内容と実務における使われ方を同時に解説していただけたので有益でした。
  • Excelでの統計分析が可能だと分かった。手元にあるデータの傾向をつかむための強力なツールになりそうなので活用する。

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