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ビジネスにおけるデータ活用
1IDあたり5,000円/月
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目的に応じ、データを効果的に操るスキルを身につける
企業・組織には、顧客データや売り上げデータなど多くのデータが蓄積され、うまく扱うことができると、新しい機会の発見や、仮説の構築など、大きな価値やインパクトを生み出します。
しかし、実際は、何から始めたら良いかわからない、スキルがなく操作や分析ができない方が多いのではないでしょうか。このコンテンツでは、目的に応じたデータの活用方法を１から説明し、データ収集と分析、複数データを扱った統計から自動化まで、エクセルの知識がほとんどなくとも学べるコンテンツとなっています。
登壇講師
データマイニング・コンサルタント
米谷 学
神奈川県横浜市生まれ。服地輸入商社や海運・国際複合輸送業等の勤務を経て、統計の分野で大きな実績を残した故・上田 太一郎（うえだ たいちろう）氏に師事し、現在はExcelを使っての提唱を行っている。意思決定のためのデータ活用・分析手法について、統計学を含めたExcelベースの講座を、企業研修や公開セミナー等で講師を務める。特に数学や統計になじみや関心のなかった人々にも理解しやすいよう、わかりやすく丁寧な指導を心がけている。
著書に、『７日間集中講義！ Excel統計学入門～データを見ただけで分析できるようになるために～』（オーム社）、『ビジネスマンのためのデータ分析＆活用術』（フォレスト出版）、『7日間集中講義！ Excel 回帰分析入門 ツールで拡がるデータ解析＆要因分析』（オーム社）がある。
この学習で期待される効果・特徴
- 工数削減・売上増大のためのデータ活用方法がわかる
- 実務で使える、データの活用スキルを身につける
- データの集約〜分析まで一貫して理解ができる
価格プラン
ビジネスにおけるデータ活用
5,000 円/月
法人のお申し込みについて
enfacでは、法人での一斉視聴や複数コンテンツを組み合わせたご提供を行っております。想定視聴者数や、期間、同時に提供するコンテンツに応じて、ディスカウントを行っております。
まずは、詳細をお気軽にお問合せください。
動画コンテンツ詳細
動画コンテンツ
01
はじめに（2本）
- このコンテンツをはじめる前に
- このコンテンツのねらい
02
ビジネスデータの活用とは（9本）
- 何のためにビジネスデータを活用するのか？
- 伝える手段としてのデータ
- ビジネスデータ活用の5大ポイント①
- ビジネスデータ活用の5大ポイント②
- データ活用ができるツール
- 数の種類
- 便利なExcelの操作①
- 便利なExcelの操作②
- 便利なExcelの操作③
03
データを集める（5本）
- データ・表の向き合い方
- 集積や分析用データの鉄則
- データを１つのファイルにまとめる
- 用途に応じたデータの扱い方
- データを使える状態にする
04
データの整理・抽出（6本）
- データを集約するために
- VLOOKUP関数・XLOOKUP関数①
- VLOOKUP関数・XLOOKUP関数②
- フィルタ機能
- ピボットテーブル機能①
- ピボットテーブル機能②
05
データの統計・分析（41本）
- 実務で意思決定・予測をする時のデータへの向き合い方①
- 実務で意思決定・予測をする時のデータへの向き合い方②
- データの特徴を1つの値で表す〜基本統計量 平均値
- データの特徴を1つの値で表す〜基本統計量 中央値・最頻値
- データの特徴を1つの値で表す〜基本統計量 分散値・標準偏差
- データの特徴を1つの値で表す〜基本統計量 演習
- 多変量解析①
- 多変量解析②
- 散布図と相関関係
- 相関係数を求める①
- 相関係数を求める②
- 相関関係を利用した数値予測〜回帰分析の前に①
- 相関関係を利用した数値予測〜回帰分析の前に②（違うスライド）
- 相関関係を利用した数値予測・2 要因分析
- 重回帰分析 変数選択（効いている説明変数に絞る）
- 重回帰分析 重回帰分析の注意（多重共線性）
- 重回帰分析 採用する説明変数についてさらに考える
- 単回帰分析 手順
- 単回帰分析 近似曲線の追加機能を利用する
- 単回帰分析③データ分析ツールを使う
- 単回帰分析④予測値の求め方
- 単回帰分析⑤残差出力と重相関係数
- 数値予測をするときの注意
- 重回帰分析①エクセルで行う手順
- 重回帰分析②実行用データの準備
- 重回帰分析③予測の式を求める
- 重回帰分析④売上高の予測を行う
- 重回帰分析⑤影響度を探る
- カテゴリーデータの重回帰分析① 回帰分析の準備
- カテゴリーデータの重回帰分析① 回帰分析の実行
- カテゴリーデータの重回帰分析① 要因分析
- カテゴリーデータの重回帰分析① 回帰分析の準備
- カテゴリーデータの重回帰分析① 回帰分析の準備
- カテゴリーデータの重回帰分析① 回帰分析の準備
- 近似曲線の追加機能～外挿の注意
06
データをグラフ・図で伝える（2本）
- 用途に応じたグラフの種類
- グラフ化のときの注意
07
自動化をする仕組み（3本）
- 自動化の意義と仕組み
- マクロ関数の仕組み（できること紹介）※詳細検討中
- PowerQuery・PowerBI
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