明日からの実務に役立つ理論・ノウハウを効率的に学んでいただけます。
※ラインナップ、それぞれの講座の詳細は変更の可能性があります。
多くのビジネスパーソンが業務で活用できる「データ分析」とは、どのようなものでしょうか。データサイエンティストによる高額なソフトウェアを利用して、難解な統計知識が必要なものでしょうか。
革新的なIT技術、膨大な情報量、過去の成功体験が効かない環境変化の中で、本当に必要なのはデータを使いこなす「人的スキル」です。
本講座では、多くのビジネスパーソンが日々の業務で実際に活用するための「考え方」とデータ分析の基礎的な「手法」を併せて提供します。具体的には、「7つのステップで行うデータ分析」を基本的なユニットとしています。
1:課題を適切、具体的に定義する
2:仮説アプローチを徹底する
3:課題を特定するデータ分解の軸を見極める
4:データの特徴を多面的に把握する4つの引き出しを武器にする
5:2軸の視点で、データ間の関係性に着目し、ストーリーを作る(相関関係)
6:2データの関係を数値化し具体的な実行計画に繋げる(単回帰分析)
7:分析結果を解釈し結論を出す。効果的な見せ方を考える
本講座は、日産自動車において、ビジネス改革やデータを駆使した戦略策定のプロジェクトを多数リードしてきた、プロによる実務家のための徹底実践講座です。
分析手法をいくら学んでも、データはあっても使えなかったのは、「課題」と「データ(分析)」をつなぐ思考法ができていなかったから。「データ分析のやり方」だけを伝えるのではなく、「データ分析の活用の仕方」に徹底してこだわったプログラムです。
この点において、よくある「データ分析講座」とは一線を画す、特別セミナーです。他では受けられない、プロの実務家ならではの内容のため、多くの受講者から「目から鱗」という評価を頂いています。
本講座は、Excelによる演習を伴います。
・Excel(2010以降)をインストールしたノートPCの持ち込みをお願いします。
*WindowsでもMacでも
※講義中はネットワーク環境を使用いたしません。
以下のスキルをお持ちの方を対象とします:
・Excelで四則演算ができる
・Excelで基本的なグラフ作成ができる(棒グラフ、折れ線グラフ)
・Excelの関数の使い方を知っている(関数そのものの知識は不要です。入力方法のみ)
・業務データはあるが、それが活用されていない(するやり方が分からない)と感じている方
・今までのやり方、勘と経験だけの判断に行き詰まりを感じている方
・上司や顧客に対して、説得力ある客観的な提案、説明ができていないという課題をお持ちの方
・データ分析手法は学んだが、実務で成果を出すに至っていない方
・BIツールなど道具は揃えたが、データ活用できていないと感じている方
・データを扱ったことがない(少ない)人が、データをどう使えばよいかわかります
・データを(グラフ化など)整理することしかできていない人が、データから価値ある情報を引き出せます
・数字に基づいた客観的な業務遂行(課題発見/解決、企画、最適化、効率化など)ができます
・何となく過去のまま仕事をしてきた人が、より目的・成果に直結した目標設定、業務改善ができます
講座名 | 「データ分析」×「ロジカルシンキング」基礎演習・講座 |
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日時 | 2018年7月17日(火) 10:00~17:15(受付開始は9:30) |
場所 | 株式会社翔泳社 セミナールーム 〒160-0006 東京都新宿区舟町5 (地図) |
参加料 | 54,000円(税抜価格50,000円) ※テキスト代含む |
お支払方法 | クレジットカード/銀行振込 銀行振込をご希望の方は、ご登録の住所に請求書を郵送させていただきます。 請求書発行日より10営業日以内のお振込みをお願いいたします。 |
領収書 | 会員メニュー > 注文履歴 > [領収書出力]から、出力することが可能です。 出力方法の詳細は、こちらをご確認ください。 |
満席のため、お申込み受付は終了いたしました。
10:00-10:25 | データ分析・統計を実務で使うってどういうこと?
・専門家と一般実務家が使うデータ分析はどう違う? ・実務家に必要な統計知識とは何なのでしょう? |
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10:25-11:10 | 「データ整理」から 「データ分析」へ ・「データ整理」と「データ分析」は何が違う? ・「データ分析」をするには何が必要? |
11:10-11:30 | 仮説アプローチ ・仮説を持つことのメリットとリスクとは? ・仮説アプローチをうまくやるコツとは? |
11:30-13:30 | 課題ポイントを特定する ・ 課題ポイント特定のための仮説 ・ データを分解する切り口 (途中昼食1時間) |
13:30-15:10 | データの特徴を多面的に捉える データの特徴を広くとらえる考え方 |
15:10-16:20 | 2つのデータから意味を見出す(相関) ゴールにつながる有力な要因を特定するためには? |
16:20-16:55 | データの関係を数値で示す(回帰分析) 分析の結果を計画や予測など具体的な数値に落とし込むには? |
16:55-17:15 | 仕事での分析は「分析結果」がゴールではない (結果解釈と見せ方) ・分析とプレゼンの違いを知る ・分析結果を効果的に伝えるためには? |
柏木 吉基 (かしわぎ よしき)
データ&ストーリー代表、多摩大大学院ビジネススクール客員教授、横浜国立大学 非常勤講師
日立製作所入社。MBAを取得後、2004年日産自動車へ。海外マーケティング&セールス部門、組織開発部ビジネス改革マネージャ等を経て2014年独立。グローバル組織の中で、社内変革プロジェクトのパイロットを務め、経営課題の解決、新規事業の提案等、数多くの実績を持ち、これらを研修の強みにしている。
著書:『「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本』(日本実業出版社)、『Excelで利益シミュレーションができるようになる本』(洋泉社)、『日経情報ストラテジー』連載中ほか、数多くのビジネス雑誌にも登場
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