実践データ分析

Excelの表計算やグラフ作成機能など基本的な使い方をマスターしている人は多いが、それをビジネスの現場でのデ ータ分析に活用している人は意外と少ないようです。本セミナーでは、Excelの基本機能は理解しているが、ChatGPTをはじめとする生成AI/ビッグデータ時代を迎え、より有効にデータ活用したい方を対象に、Excelのデータ分析・統計解析機能を利用したビジネスデータ分析について、その考え方や統計解析の基本的な考え方を含めて解説し、明日からの業務に役立てて頂きます。 　市場データや財務データなどビジネスの世界は「データ」で溢れています。しかも、ビッグデータ時代を迎え、使えるデータは日々増大しています。アンケート調査などの市場を行い事業機会や顧客ニーズを発見すること、新たな企画を検討し有効な戦略を検討することなどデータを収集し、解釈し、それを意思決定にいかに有効に役立てているかどうかが、企業の競争力の一つになりつつあります。 　一方で、こういった「データ分析」には、高度な統計学の知識や高価な専用ソフトウェアが必要であり、それは専門家の仕事であるという「誤解」も多く見られます。本セミナーでは、日頃使いなれているExcelを活用 し、日常業務の中で直面する課題にどういった分析が可能か、データの見方から分析結果の見方まで演習を通じて解説します。

1. セッション1:ビジネスデータ分析
   • ビジネスのどういう場面でデータ分析が必要でまた有効かを概説し、またデータ分析の基本的な考え方を整理します。
     特に、そもそも「データ」とはどういった特性を持っているのか、分析に当たっての基本的な理解をしていただき、分析のステップや「定石」を解説いたします。
   1. データ分析の重要性とビジネスシーン
   2. データ分析の基本的な考え方
2. セッション2:Excelの基本おさらい
   • Excelの基本的な使い方をおさらいします。
     特に関数やピボットテーブルは、データ分析でも基本的なツールになりますので、その機能を理解しておくことが必須です。
   1. 表計算と関数
   2. ピボットテーブル
3. セッション3:データ分析のファーストステップ
   • データ分析で最も重要なのは、データがどういう分布をしているかを把握することです。
     データの分布を把握するための手法にはヒストグラムや各種の統計量 (平均値、分散、中央値など) がありますが、そういった手法とそのデータの見方を、演習を通して身につけます。
   1. データの分布を見る
   2. データの分析ステップと前処理
4. セッション4:要因間の関係を把握する
   • ビジネスにおけるデータ分析の重要な目的の一つは、何が売上に貢献しているのか、どういった顧客属性が売上に貢献しているのかなど、複数の要因間の関連性を把握することです。
     データ分析手法としては、相関分析、クロス集計、回帰分析などが相当しますが、特に回帰分析は各種の予測にも使われますので、出力される分析結果の見方を知っておくことも必要です。
     本セッションでは、Excelを利用してこういった分析手法を演習すると同時に、結果の見方、実際のモデル化での利用のポイントなども説明します。
   1. 相関分析、クロス集計
   2. 回帰分析
5. セッション5:時系列データを分析する
   • 時系列データは、ビジネスの世界では最も頻繁に見るデータですが、そういった時系列データをどう分析するのかについてはあまり知られていません。
     また、時系列データを予測に使うための回帰分析、移動平均、指数平滑法などについて学習します。
   1. 時系列データの分析方法
   2. 予測方法
      • 移動平均
      • 自己相関 等
6. セッション6:次のステップに向けて
   • 本セミナーはデータ分析の入門です。
     更に、データ分析について学びたい人を対象に、その他の分析手法 (因子分析、主成分分析、判別分析、コンジョイント分析、決定木など) を紹介するとともに、フリーソフトを含む各種ツール (RやRapid Minerなど) を紹介します。
   1. ツールについて
   2. AI/機械学習とデータ分析
   3. その他の分析手法
      • 多変量解析
      • 因子分析
      • 決定木 等