「データ分析・超入門」

DXやAIの活用が進む一方で、データを持っているだけで業務改善につなげられていない企業も少なくありません。本研修では、データを活用して課題発見や問題解決を進める基本的な考え方を学びます。

導入のねらい

• データ活用人材の育成
  データを活用して課題発見や仮説構築ができる人材を育成し、DX時代に求められる基礎力を強化する。
• 問題解決力の向上
  感覚や経験だけに頼らず、データを根拠に課題を特定し改善策を検討できる組織づくりを推進する。
• データドリブンな組織風土の醸成
  数値や事実をもとに議論し、意思決定する文化を組織に浸透させる。

受講者が得られる効果

• データ分析の進め方が理解できるようになる
  データを扱う前に何を考え、どのような手順で分析を進めるべきか理解できるようになる。 
• 課題を構造化し仮説を立てられるようになる
  解決したい問題を整理し、分析すべきポイントを明確にできるようになる。 
• データから示唆を導けるようになる
  比較や分解を活用しながら、データを業務改善や意思決定に活かせるようになる。

概要

データ活用が必須となるDX、AIの時代に、「何を分析すればよいのか分からない」「分析しても改善につながらない」といった悩みを抱える人は少なくありません。実際には、分析手法そのものよりも、課題を整理し、仮説を立て、確認すべきデータを見極めることが重要です。
本研修では、ビジネスパーソンに必要なデータ分析の進め方を学びます。問題の構造化から仮説構築、データを活用した課題発見までを実践的に体験し、業務改善や意思決定に活かせる力を養います。
※データサイエンス、会計・財務、Excel の操作などの専門知識を取り扱う研修ではありません

カリキュラム例

１．そもそも、データ分析とは何をすることか？
　・あるデータサイエンティストの本音
　・あなたは「データの海」で溺れていないか
　・すべては解決したい問題があるから
　・「問題」と「課題」の違い
　・「比較」と「分解」だけでいい
２．データ分析は「データを触る前」が９割
　・まずはデータを使わないで分析せよ
　・その問題を構造化しましょう
　・仮説を立てましょう
　・確かめるべき数値を明らかにする
３．まずはこれだけで OK！データを料理する技術
　・相乗平均で長期的なトレンドを掴む
　・標準偏差でリスクの大きさを掴む
　・相関分析で仮説を立てる
　・単回帰分析で予測値を作る
　・損益分岐点分析で事業の安全性を説明する
４．総合演習

受講者の声（例）

• 分析の前に何を考えるべきかが整理できた
• データを見るだけでなく、課題や仮説を考える視点が持てるようになった
• 自分の業務でどのデータを活用すべきか見えてきたと感じた

講師の特長

• 「ビジネス数学」の第一人者として、数字やデータを実務に活かすための思考法を体系化し、延べ1万人以上のビジネスパーソンを指導してきた
• 難しい統計学や専門知識に頼らず、データ分析初心者でも理解しやすい形で、課題発見や仮説構築の考え方を伝える
• 著書『徹底的に数字で考える』(フォレスト出版)ほか多数。