お問合せ
商談予約
vol.48
- メールマガジン
【データ分析】統計の基礎から売上アップに活かせる研修をご紹介！
今回のテーマは
（約5分で読めます）
～～～～～～～～～目次～～～～～～～～～
１、データ分析編とは？受講したら何ができるようになるの？
２、データ分析編の研修内容をチラ見せします！
３、おわりに
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
１、データ分析編とは？受講したら何ができるようになるの？
目次で「データ分析編」と記載がありますが、今回ご紹介するのは、
「Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）」（以下データ分析編）
という研修です。
この研修は、Python学院の待望の最新作です。
2022年の12月から、1か月に1回程度で開催しております。
今回はこのデータ分析編について、
「対象者」「研修の流れ」「できるようになること」の3点をご紹介します。
この研修は、プログラミング学習経験はあるが統計やデータ分析に触れたことがない方や、
Pythonでデータ分析を行いたい方を対象にしております。
また、プログラミング言語学習経験者向けの研修ですので、
ライブラリや基本文法などの説明を簡潔化し、
主題のデータ分析により時間を掛けていることも特徴です。
以下の流れで研修が進んでいきます。
【1～2章 統計関連の知識や基本的な考え方】
Pythonを学ぶ前に、統計、データ分析の基礎知識を学ぶことで、
分析の際に「何のためにこれをやっているのか？」を理解できるようになります。
【3章 Pythonでのデータ分析を行う際に使用するライブラリの説明】
Pythonでデータ分析を行う際に必須となるライブラリの使い方や、
Pandasの知識を学びます。
【4～5章 Pandasの使い方とデータの整形方法】
データ分析を行う際に便利なデータを把握、整形する方法を学びます。
【6～7章 データを分析する（相関分析と回帰分析）】
実際にデータ分析を行います。
相関分析と回帰分析を選択した理由は、
初めての方でも理解がしやすく、ビジネス現場で活用しやすいためです。
データ分析編をご受講いただくことでできるようになることを、
以下の4点にまとめました。
1. PythonのライブラリであるPandasを使えるようになる
2. 分析したデータを基に現状の把握と説明ができる
3. 分析結果から改善点がわかり、どのような対策を行えばよいかわかる
4. 自社の売上向上や経費の削減などにも貢献できる
データ分析ができるようになることはもちろんですが、
売り上げや経費などに影響を与えられる、根拠のある意見を提示できるようになります。
例えばある企業では、食品と気温・天気の関係を分析することで、
どの食品がどの天気・気温のときに売れるのかを把握しました。
そして、分析したデータをもとに仕入れの数量を調整したことで食品ロスの削減を可能にし、
無駄な支出も削減できたそうです。
上記はデータ分析編のテキストにも掲載をしております。
２、データ分析編の研修内容をチラ見せします！
次に、データ分析編の作成者におすすめの演習問題やワークを教えてもらいました！
その演習問題やワークを、テキストをお見せしながら紹介します。
データ分析編について伺ったところ、
「ビジネス現場で活用していただけるようなデータの選別やワークを作成することに苦労した」
と言っていました。
「その分、多くの方が活用しやすいデータを選別し、今後に活かせる演習問題を作成できたため、
自信をもっておすすめできる」とのことでした。
実際に私も研修を受講したのですが、自身も「このようなことに活用できるのではないか？」
と考えることができ、すぐに活用できる内容でした。
今回は、演習問題・ワークの中でも作成者オススメの、「回帰分析」のワークをご紹介します。
以下にテキストに記載している実際のワークの画像を添付しています。
この回帰分析のワークの魅力は2点あります。
1つ目は、ライブラリを使用することで膨大なデータの分析結果を簡単に出力できる点です。
実際に1,000件以上あるデータの分析を行い、想像より簡単に行うことが
できることを体感していただければと思います。
2つ目は、その出力した結果をグラフなどで可視化できる点です。
可視化することでデータの把握、結果の説明がしやすくなることもご理解いただければと思います。
このように、データ分析編をご受講いただくことで、
データ分析ができるようになることはもちろん、
結果から改善点を理解し、対策を考え、行動を起こせるようにもなります！
以下にもURLを記載いたしますので、ご検討いただけますと幸いです。
３、おわりに
今回は、「データ分析編の魅力、オススメの理由」についてお伝えしました。
次回はWinActorとPythonの比較や連携についてご紹介します。
PythonとRPAツールの違いはよく聞かれますが、個別のツールとの比較は多くはないため、
DXツールをご検討の際には参考にしていただけますと幸いです。
今回も画像生成AIに、ある言葉を入れて以下の画像を作成しました！
解答は、この記事の右下に記載しております。
本日も最後までお読みいただき、ありがとうございます！
それでは、次回もお楽しみに！
関連研修
「弊社データ分析研修のご紹介」についてです。
（約5分で読めます）
～～～～～～～～～目次～～～～～～～～～
１、データ分析編とは？受講したら何ができるようになるの？
２、データ分析編の研修内容をチラ見せします！
３、おわりに
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
１、データ分析編とは？受講したら何ができるようになるの？
目次で「データ分析編」と記載がありますが、今回ご紹介するのは、
「Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）」（以下データ分析編）
という研修です。
この研修は、Python学院の待望の最新作です。
2022年の12月から、1か月に1回程度で開催しております。
今回はこのデータ分析編について、
「対象者」「研修の流れ」「できるようになること」の3点をご紹介します。
■対象者
この研修は、プログラミング学習経験はあるが統計やデータ分析に触れたことがない方や、
Pythonでデータ分析を行いたい方を対象にしております。
また、プログラミング言語学習経験者向けの研修ですので、
ライブラリや基本文法などの説明を簡潔化し、
主題のデータ分析により時間を掛けていることも特徴です。
■研修の流れ
以下の流れで研修が進んでいきます。
【1～2章 統計関連の知識や基本的な考え方】
Pythonを学ぶ前に、統計、データ分析の基礎知識を学ぶことで、
分析の際に「何のためにこれをやっているのか？」を理解できるようになります。
【3章 Pythonでのデータ分析を行う際に使用するライブラリの説明】
Pythonでデータ分析を行う際に必須となるライブラリの使い方や、
Pandasの知識を学びます。
【4～5章 Pandasの使い方とデータの整形方法】
データ分析を行う際に便利なデータを把握、整形する方法を学びます。
【6～7章 データを分析する（相関分析と回帰分析）】
実際にデータ分析を行います。
相関分析と回帰分析を選択した理由は、
初めての方でも理解がしやすく、ビジネス現場で活用しやすいためです。
■できるようになること
データ分析編をご受講いただくことでできるようになることを、
以下の4点にまとめました。
1. PythonのライブラリであるPandasを使えるようになる
2. 分析したデータを基に現状の把握と説明ができる
3. 分析結果から改善点がわかり、どのような対策を行えばよいかわかる
4. 自社の売上向上や経費の削減などにも貢献できる
データ分析ができるようになることはもちろんですが、
売り上げや経費などに影響を与えられる、根拠のある意見を提示できるようになります。
例えばある企業では、食品と気温・天気の関係を分析することで、
どの食品がどの天気・気温のときに売れるのかを把握しました。
そして、分析したデータをもとに仕入れの数量を調整したことで食品ロスの削減を可能にし、
無駄な支出も削減できたそうです。
上記はデータ分析編のテキストにも掲載をしております。
２、データ分析編の研修内容をチラ見せします！
次に、データ分析編の作成者におすすめの演習問題やワークを教えてもらいました！
その演習問題やワークを、テキストをお見せしながら紹介します。
データ分析編について伺ったところ、
「ビジネス現場で活用していただけるようなデータの選別やワークを作成することに苦労した」
と言っていました。
「その分、多くの方が活用しやすいデータを選別し、今後に活かせる演習問題を作成できたため、
自信をもっておすすめできる」とのことでした。
実際に私も研修を受講したのですが、自身も「このようなことに活用できるのではないか？」
と考えることができ、すぐに活用できる内容でした。
今回は、演習問題・ワークの中でも作成者オススメの、「回帰分析」のワークをご紹介します。
以下にテキストに記載している実際のワークの画像を添付しています。
この回帰分析のワークの魅力は2点あります。
1つ目は、ライブラリを使用することで膨大なデータの分析結果を簡単に出力できる点です。
実際に1,000件以上あるデータの分析を行い、想像より簡単に行うことが
できることを体感していただければと思います。
2つ目は、その出力した結果をグラフなどで可視化できる点です。
可視化することでデータの把握、結果の説明がしやすくなることもご理解いただければと思います。
このように、データ分析編をご受講いただくことで、
データ分析ができるようになることはもちろん、
結果から改善点を理解し、対策を考え、行動を起こせるようにもなります！
以下にもURLを記載いたしますので、ご検討いただけますと幸いです。
３、おわりに
今回は、「データ分析編の魅力、オススメの理由」についてお伝えしました。
次回はWinActorとPythonの比較や連携についてご紹介します。
PythonとRPAツールの違いはよく聞かれますが、個別のツールとの比較は多くはないため、
DXツールをご検討の際には参考にしていただけますと幸いです。
今回も画像生成AIに、ある言葉を入れて以下の画像を作成しました！
解答は、この記事の右下に記載しております。
本日も最後までお読みいただき、ありがとうございます！
それでは、次回もお楽しみに！
