データ分析の専門家(データサイエンティスト)ではなく、実務担当者向け

5ステップで進めるデータ分析活用講座

ビジネスケースで学ぶ!「分析のゴール設定」から「結論の構築」まで

開催概要

実施形式
オンデマンド配信
講座時間
3時間40分※Excelを使った演習時間はこのうちに含みません
視聴期間
ご入金確認から28日間
申込締切
2024年3月29日(金)23:59
受講料
49,500円(税込)

講座のポイント

(1)実務でのデータ分析活用に必要なスキルを習得します

高度な統計理論や分析スキルを身に付けるデータサイエンティストの養成ではなく、実務に携わる方が業務で成果につなげるためのデータリテラシーや考え方を学ぶ講座です。事前の知識や部署・部門は問いません。

(2)分析プロセスを5つに分けて解説します

データ活用は1つの分析だけで完結するわけではありません。複数の分析結果を活かすための適切な手順と思考プロセスをビジネスケースに沿って理解し、「どういう順番でこの課題を考えればよいのか」という視点を身に付けていきます。

(3)誰でも日常業務で役立つ、基礎テクニックと分析の活用法を学びます

知識としての方法論中心ではなく、分析の進め方や考え方・目のつけどころなど、より付加価値の高い部分に注力します。多くの実践的な演習を通して、日常業務の中で実際の作業に必要な、Excelを使用した基礎テクニックと、分析結果の活かし方もお伝えします。演習はご自身のペースで繰り返し行えます。

プログラム

データを活用してあらゆる業務での課題を解決するためのプログラム

  1. イントロダクション
  2. データ分析前に必要な「データ分析デザイン」
  3. 課題ポイントを特定する(比較・表記)
  4. 2つのデータから意味を見いだす(相関)
  5. データの関係を数値で示す(回帰分析)

受講者の声

  • とてもわかりやすく、すぐにでも実務に活かしていきたい。上司の考え方が当講座に近く、同じ目線で上司と話せるようになった。(商社・卸売/経営企画・事業開発)
  • 目の前のデータを基に分析を始めるのではなく、仮説を立てるフレームワークを作ることの重要性が実感できた。(商社・卸売/労務・人事)
  • 自分の頭の固さに驚いた。先生の指摘されていた悪い例が当てはまり、改善点が多く見つかる有意義な時間となった。(医療・福祉/営業)
  • 「まずはデータを見る」というアプローチをやめて、いったい何が解くべき課題なのか、課題を引き起こしているポイントを絞り込むという道筋を学ぶことができました。(商社・卸売/経営企画・事業開発)
  • データを活かす前に論理的に考えることの重要性を痛感した。(コンサルタント/マーケティング)
  • データ整理や分析技法の向上と併せて、学校で教わることもなく、幹部クラスの管理職にならないと直面しない、実務における課題解決のためのデータリテラシー向上に欠かせないと感じた。(国家公務員/企画・調査)

講師紹介

柏木 吉基氏

データ&ストーリーLLC代表
横浜国立大学非常勤講師 多摩大学大学院客員教授

柏木 吉基氏

「分析手法」だけでなく「分析の活かし方」を伝える人気講師

慶応義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。在職中に欧米両方のビジネススクールにて学びMBAを取得。Academic Award受賞。2004年日産自動車へ転職。海外マーケティング&セールス部門、ビジネス改革グループマネージャ等を歴任。グローバル組織の中で、数々の経営課題の解決、ビジネス改革プロジェクトのパイロットを務める。2014年独立後は、豊富な実務経験と実績に基づいたプログラムで、数多くの企業・自治体のスキル育成、パフォーマンス改善に貢献。長年の実務経験に基づき、データ分析のやり方ではなく、データ分析の活 かし方を伝えられる唯一の講師として高い定評と実績がある。

開催概要

実施形式 オンデマンド配信
販売期間 2023年9月25日(月)~2024年3月29日(金)
対象 企画・マーケティング、事業戦略、営業、管理部門(総務・人事・経理)など
データリテラシーを身に付け、実務でデータ分析を活かしたいとお考えの方

※データ分析の専門家(データサイエンティスト)を目指す方ではなく、一般の実務者が業務の中でデータを活かして成果を出すために必要なスキルを身に付けることにフォーカスしたプログラムです。

〈受講要件〉
・Excelで四則演算、関数が使えること(関数自体の知識は不要)
・Excelで基本的なグラフが作れること(棒グラフ、折れ線グラフ、散布図)
視聴方法 本講座はオンデマンド配信いたします。
視聴期間 ご入金確認から28日間
※視聴期間はご入金確認から開始となります。期間中、何度でもご覧いただけます。
講座時間 3時間40分※Excelを使った演習時間はこのうちに含みません
受講特典 講座で使う演習用Excelシート
備考

本講座は企業内研修としてもご活用いただけます。
3名様以上同時申し込みで10%OFFが適用になります。
ご希望の際はこちらからご連絡ください。

受講料 49,500円(税込)
主催 東洋経済新報社

注意事項

下記ご確認のうえ、お申し込みください。
※東洋経済IDをお持ちでない方は、お申し込みと併せてご登録をお願いいたします。

ご受講について

  • 本サービスは動画視聴サービスです。ご購入後に こちらのサイトにログインいただき、ご視聴いただけます。
    ※当講座は「実践!データ分析活用講座」のリニューアル講座です。プログラムに同じ内容が含まれます。
  • ご購入完了後にも、ご視聴ページについてメールでご案内をお送りいたします。
  • ご購入後、視聴期間28日間は何度でもご覧いただけます。
  • 推奨動作環境について
    動作ブラウザーは下記のとおりです。
    Chrome、Firefox、Safari、Microsoft Edgeの各種最新版
    お使いの環境によって、動作しないケースもございます。
  • 動画、資料の利用権は期間内、ご本人様に限らせていただきます。
  • 安定した通信環境、動画視聴に適した設備にてご視聴ください。
  • 視聴に伴う通信料は、お客様のご負担となります。

支払い方法について

クレジットカード、コンビニ払いにて承ります。コンビニ払いの場合はご入金後に利用いただけます。

<コンビニ払いでのご購入からご利用までの流れ>
コンビニ払いでのご入金後に「プリペイドコード」が発行されます。
取得いただいた「プリペイドコード」をご入力いただくことで、サービスをご利用いただけます。

①下記リンク先から、コンビニ払いをご選択の上、お申し込みください。

弊社からプリペイドコードのご案内を電子メールでお送りします。
[5ステップで進めるデータ分析活用講座のプリペイドコードのご購入はこちらから]

②取得いただいたプリペイドコードを本ページ内の「お申し込みはこちら」をクリックし、画面の案内に従ってご入力ください。ご利用開始の操作が完了後、こちらのサイトにログインいただくことで動画をご視聴いただけます。

<請求書払いをご希望の場合>
こちらからお申込みください。

領収書について

  • クレジットカード払いの方は、購入サイト「マイアカウントページ」内の「購入履歴一覧」からダウンロードできます。
    マイアカウントページログインURL(https://str.toyokeizai.net/myaccount/)
    ログイン後、「マイアカウントページ」⇒「購入履歴一覧」へお進みいただき、ダウンロードしてください。
  • コンビニ払いの方は、コンビニにて発行の領収書をご利用ください。

キャンセルポリシー

サービスの特性上、お申し込み後のキャンセルは受け付けておりません。ご了承くださいますようお願いいたします。

個人情報の取り扱い

株式会社東洋経済新報社は、個人情報の重要性を認識し、保護の徹底に努めております。ご入力内容ならびにお客様の個人情報は、本講座の実施目的(確認のご連絡等)および東洋経済新報社からの各種ご案内、皆様に有益と思われる企業、団体からのご案内をお送りする場合にのみ使用いたします。
東洋経済新報社のプライバシーポリシーはこちらよりご確認ください。

その他注意事項

当講座の資料および配信映像の著作権は、当社または第三者が保有しております。録画・録音・撮影等の複製ならびに改変・配布・配信等の2次利用はお断りいたします。不正にご利用の際は法的措置を取らせていただく場合がございます。
競合サービスをご提供されている方、学習目的以外と思われる方につきましては、受講をお断りさせていただくことがございます。また、反社会的勢力に関係する方のご受講はいっさいお断りいたします。

プログラム詳細

1.イントロダクション

  • 「データを活用できてる」ってどういうことですか?
  • データ分析活用の5ステップ

2.データ分析前に必要な「データ分析デザイン」

  • データ分析活用に向けた「分析デザイン」
  • よくあるミスと注意点
  • 深く考えておきたいポイント
  • 「まずはデータを見る」をやめる
  • 成果を出すために求められる「仮説」とは
  • 「よい仮説」とは何か
  • 情報(データ)が先か、仮説が先か?
  • 「論理的で」「抜け漏れ少なく」仮説を作るための「構造化」の利用
  • 「よい仮説」に必要な3要素
  • より質の高い「分解」に必要なこと

3.課題ポイントを特定する(比較・表記)

  • データを分解する
  • 分解仮説で全体設計図を作る
    【演習1】ケースにおける利益減の課題をどう指標分解できるか
  • データを多面的に把握・比較する
  • データの特徴を多面的に引き出すために
  • 「便利な」平均値からは見えないものがある
  • 比較により仮説を検証する
    【演習2】商品ごとの平均単価について、2つの視点から課題の有無について分析する
    【演習3】サイトごとのPVデータから、課題を特定(仮説を検証)する
    【演習4】商品ごとのCVRデータから、課題を特定(仮説を検証)する

4.2つのデータから意味を見いだす(相関)

  • 要因を特定する
  • 相関分析
  • 相関を実務に応用するときの目のつけどころ
  • 要因特定のための仮説作り(要因仮説)
  • Excelツールによる相関係数の計算例
  • 要因仮説を分析・検証する
    【演習5】商品BとDのリピーターCVR減少の要因を「売り手側」要素から確認する
    【演習6】商品BとDのリピーターCVR減少の要因を「顧客」「競合」要素から確認する
    【演習7】商品Dのサービス満足度とのつながりをさらに深掘りして、具体的な改善点を探り当てる
    【演習8】商品Dのサービス満足度課題である「質問への迅速な回答」についてプロセスのボトルネックを探り当てる
    【演習9】サイトAのPVのばらつきが生じる要因を相関から特定する
  • 実務で相関分析を行う際のコツ
  • 現状把握から要因に至る「ストーリー」

5.データの関係を数値で示す(回帰分析)

  • 回帰分析って何?
  • 要因仮説を分析・検証する
    【演習10】商品Bの競合との価格差の目標設定をする