実践ビジネスデータ分析
［6月/A日程］
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ビジネスの意思決定をドライブさせる
ビジネスのあらゆる場面にデータ＝数値情報があふれています。現状を分析し、意思決定する。説得力のある主張をし、提案する。それらの効果やスピードの鍵を握るのはデータです。しかしながら、その多くは活用しきれていない、またどう扱ってよいかわからないというのが現実ではないでしょうか。
本プログラムは、ビジネスシーンで生かせるデータ分析を、Excelの演習を交えて学びます。「データ分析で何が明らかになればビジネスに役立つのか」、「そのためにはどのような分析をすれば良いのか」を考えながら、単なる統計学や分析手法の習得にとどまらず、データを活用する力を身につけることを目指します。
オデッセイコミュニケーションズ社のデータ分析資格「ビジネス統計スペシャリスト」の”エクセル分析ベーシック”と”エクセル分析スペシャリスト”の出題範囲に対応しています。
- 対象
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- データ分析の手法を基礎から身につけたい方
- 活用したいデータはあるが方法がわからない方
- 講師
- 開催形態
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ハイブリッド（キャンパス／オンライン）
- 日程・時間
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1 2 3 4 5 6 2024年
6/5
（水）
18:30-21:302024年
6/12
（水）
18:30-21:302024年
6/19
（水）
18:30-21:302024年
6/26
（水）
18:30-21:302024年
7/10
（水）
18:30-21:302024年
7/17
（水）
18:30-21:30
- 他の日程
- 参加費
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170,500円（税込）
→ 割引制度・キャンセル規定
- 定員
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20名 （法人派遣は1社につき4名様まで）
- 進め方
本プログラムでは、Excel（マクロ）を使用したデータ分析を学びます。Excelの基礎知識（表・文書・グラフ・図の作成、データの記録）は必要ですが、関数やマクロの経験の有無は問いません。
- セッション
3時間のセッションでは、ご自身で考えビジネスで活用できることを念頭に統計手法を解説します。ご自身のExcel操作は2.の事後学習で行っていただきますので、セッション当日は必ずしもPCを持参する必要はありません。
- 事後学習（Excel演習）
毎セッション後、復習用教材として演習講義映像（約30分間）をオンライン配信します。講義内容を復習しながら、ご自身の手元で実際にExcel演習を行い、理解を深めます。
- セッション
- 修了基準
全セッションの参加により認定
欠席の際は、指定期間内の録画映像視聴・必要な課題等の提出をもって参加とみなします。
お申し込み
SESSION
- SESSION 1
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ビジネスデータ分析の基本と仮説思考
ビジネスデータ分析で多用される時系列データをもとに、基本となる要約手法を学習する。その上で、外れ値から仮説のヒントなどを見つける分析思考について検討する。また、顧客満足度データからマーケティング戦略を考える事例から分析結果の解釈の仕方についても学習する。
学ぶ手法
データの要約（基本統計量）、外れ値、ヒストグラム、散布図、折れ線グラフ
- SESSION 2
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関係性への着目とモデル分析基礎（回帰分析）
ビジネスデータ分析では、売上や客数などの分析したい対象が、何によって影響を受けるかを明らかにすることが重要である。それぞれの要因との関係性を仮説として捉えて分析する方法として、回帰分析を学習し、予測や構造評価の習得を目指す。
学ぶ手法
散布図、相関、回帰分析
- SESSION 3
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ビジネス仮説を検証するデータ分析
ビジネスでは、仮説をデータから検証することも必要となる。データで検証できる仮説の型を整理し、グラフで検証する方法を学ぶ。その上で、仮説が成り立つかを確率的に判断する方法として代表的な仮説検定手法を学習する。
学ぶ手法
仮説検定(t検定（対応なし、対応あり）、F検定、分散分析)
- SESSION 4
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クロス集計の活用
ビジネスでは、クロス集計評価が用いられることも多い。これらクロス集計を用いた仮説検証を学習する。さらにそれらの活用方法としてセグメンテーションとターゲティング、さらに戦略戦術評価方法としてABテストなど、さまざまな応用を学習する。
学ぶ手法
クロス集計、χ二乗検定、残差分析、ABテスト
- SESSION 5
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モデル分析応用 （回帰分析の応用）
回帰分析の応用として、原因を複数個にした分析法（重回帰分析）を学習する。その際、適切に変数を選択する方法についても検討する。なお、プロモーションタイプや天気などの質的変数も含めた分析方法についても学習し、量的変数と質的変数の両方を活用できることを目指す。
学ぶ手法
重回帰分析、変数選択、質的変数の採用（ダミー変数）
- SESSION 6
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相乗効果や戦略組合わせを加味したデータ分析
ビジネスでは、要因の組み合わせが相乗効果をもたらすことが少なくない。この相乗効果を把握・検討することがデータ活用には重要になる。そこで、データから戦術の効果をより高める要因の特定や同時に実施しない方がよい要因を特定する方法を交互作用という視点から学習する。
学ぶ手法
交互作用、二元配置分散分析、交差項を加えた回帰分析
参加者アンケート
- いかにしてビジネスに有用な物とするか、をとても意識していたのでとても有意義だと思った。とても興味深く、毎回参加するのが楽しみでした。もっと毎回復習を課題にしていただいた方が、強制力が働いて良かったのではないかと思います。アンケートの取り方について、もう少し深い講義があると良かったです。
- とても良い講座でした！先生、本当にありがとうございました。とてもわかりやすく、楽しく学べました。よく回帰分析（excel）で結果が出てきたとき、さっぱりその意味がわからなかったのが、どのように数字をみればいいのかがわかりました。なにより、分析同士の関係性がわかりました。ただ、未だ自分で使えないかもしれない。。。と思っており、宿題ががっつり出たりしても良かったかもしれません（演習問題とか）。
- 六回目で全体像がつかめたので、あと1回、2回あったらうれしかったです。。。贅沢ですが。これから実務上の試行錯誤が出てくると思うので、今後も是非色々教えていただきたいです。豊田先生、サイコーでした！事務局の復習メールもとても役に立ちました。知らないことが多い分野なだけに、自分だけわからないのでは･･･と思ってしまうところが、質問をどんなことでもどんなタイミングでも聞いていいですよ！と先生が言うことにいつも安心感がありました。
- 幅広い内容でありながら、テクニックだけでなく基本もしっかり教えていただき、自身で続けていける力をつけてもらえたと思います。また、質問にも丁寧に回答してもらえ、大変ありがたかったです。今後も質問させていただく事があるかと思いますが、よろしくお願いいたします。R入門も開催あればうれしいです。
- 先生が熱心で、統計分析の用語を使わずにわかりやすく説明していただき、覚えやすかった。講義以外の情報もありがたかった。もっと具体的な質問ができるよう、日々の仕事の中で積極的に使っていきます。今後ともよろしくお願いします。
- なかなか難しい内容で、データ分析に慣れていない分、苦労もしましたが、基本的な手法や実践的な使い方を学ぶことができました。データ分析からは当たり前のデータしか出ないとおっしゃっていたことが印象的でした。いかに外れ値をみつけ、なぜそれが起こるのか、という新しい視点を得ることができ、ためになりました。先生の説明はわかりやすく、授業外でもわからないことがあれば質問する時間を設けて下さった点がありがたかったです。
- 先生の説明がクリアでわかりやすかった。（難易度が高くて、理解度は今ひとつでしたが）普段は感覚で勘で分析している「つもり」だったので別世界のようでおもしろかった。テンポ良く、何にでも答えていただけるのがありがたかったです。統計、もう少しわかるようになりたいと思いました。
- 統計のセミナーに出たことはありましたが、概念的な物でどう使うべきかわからなかったので、今回の内容は非常に理解を深めることができました。非常にわかりやすく説明していただきありがとうございました。第6回の後半はちょっと難しかったですが、今まで受けたセミナーの中で一番有意義でした。
- とてもわかりやすかったです。ありがとうございました。消費者ベンチマーク調査を担当しており、様々な多変量セミナーや統計学セミナーに参加しましたが、一番わかりやすく身になりました。
- 実例に即した内容で講義で大変イメージしやすく、わかりやすかった。適宜、課題もあり、復習をすることができ、理解しやすかった。自分で活用して生きてくる物だと思うので、わからないことや不明な事に陥ったときはメーリングリストを活用させていただきます。
- よかったのは統計の基礎を学べた点と実習の時間が多かった点。とても説明が上手で難しい内容でも頭に入りやすかったです。
- 実際に手を動かしてデータ分析を学ぶことができた。SPSSなどを使わずとも十分な分析が行えることを知ることができてとてもよかったです（日々、エクセル中心で仕事をしているため）。セミナーなのに、毎回楽しみに来ることができました。ありがとうございました!!
- 基本的なところをじっくり学ぶことができたので、よい復習になった。非常にわかりやすく講義を進めていただきました。
- Excelによるデータ分析（統計解析）の手法を学ぶことができて大変有意義でした。同じアンケートデータ以外にもサンプルデータがあれば良かったと感じました。
- より実践的なプログラムであり、すぐに活用できる内容で、大変参考になりました。私自身がもっと数学的知識があればより楽しめたと感じます。
- 実際に手をうごかして学ぶところと、休み時間のタイミングがよかった。また、まさに今、どうしたらよいのか？と思っているデータ分析手法を学ぶことができました。まだ理解がおいついていない面が多くありますが、実務を通じて理解を深めていければと思っています。
- 非常に楽しく参加させていただきました。実際の実務でも、回帰分析が活躍しています。デンドログラムを活用したクラスター分析もさっそく活用します。
- 別の例題があればもっと良かったです。売上、量等に関する分析の方法を学べると私にはより良い内容だったと思います。
- 分析手法の方法論にフォーカスするのではなく意思決定にどう役立つのかという視点に常に立ちかえらせていただけた点が良かった。
- ビジネスの場で行われているデータ分析の様子がよくわかった。数学に一切親しみのない私にも、少しだけデータに親近感がわきました。ただ私には難しかったです。ここにいたるもう1つ入門コースがあればうれしいです。
- やさしく丁寧に教えていただき、ありがとうございました。これを機会に仕事に統計解析の手法を用いてみようと思います。
- エクセルを使用しての実施で、時間をとりながら進めてくれたので分かりやすかった。勉強になりました。
- エクセルの使用法をより丁寧に書いていただければと思います。また実際に加工したデータが、意志決定にどうつながるか、について具体例などあればもっとよりよくなると思います。
- 良かったのは、普段習えないような分野について学ぶことができたところです。また数多くの分析手法について教えていただき、勉強になりました。ハイレベルな講義でとても刺激的な講義でした。習ったことは、これからじっくりと習得していきたいと思います。
- 仮説（原因と結果）＝コンセプトモデルの基本をふまえながら、各方法を解説いただいた点が分かりやすかった。
- 実際のビジネスで使われる手法が理解できた。以前学んだ統計学とは異なり、本で学べないことが知れた。後日復習する時間ができた際にビデオ等を使用できると助かる。
- 実dataを使って実際にEXCELを使って作業としてのやり方が学べた。
- 想像していたよりも、後半にかけて難しかったです。なかなか授業の中だけではついていくのが難しかったです。エクセルによる分析範囲の設定方法、ツールの指定方法などが画像にてテキストに載っていると分かりやすかったかも知れません。
- 講師にいつでも質問できる点がよかった。かなり噛み砕いて説明していただき、ありがとうございました！
- 毎回、アツい講義をしていただき本当にありがとうございました。現在、お客さまの声を分析したり、Webアンケートを収集することが多い業務に従事していますので、分析手法にぜひチャレンジしたいです。
