＜統計の知識を必要とせず、すぐ実践できる＞ Excelによるデータ分析術
| 開催日 |
10:00 ～ 17:00 締めきりました |
|---|---|
| 主催者 | 株式会社 情報機構 |
| キーワード | 多変量解析一般 データマイニング／ビッグデータ |
| 開催エリア | 東京都 |
| 開催場所 | 【品川区】きゅりあん |
| 交通 | 【JR・東急・りんかい線】大井町駅 |
業務で発生する百件程度のデータから数万数十万件の膨大なものまで、多量なデータを 秒や分単位で素早く集計加工し分析出来るビジネスデータ分析の手法を習得します。またExcel を利用し統計手法を使わないため、誰でも今日から多量なデータ分析を行うことが出来ます。
多量データの傾向や背景を読み解く要因分析、傾向分析、推移分析や構成比分析、階層分析・ヒストグラムなどの考え方や操作の方法を、ビジネスデータ分析の第一人者の講師が分かり易く解説します。
【受講者特典】
その１．参考資料として、講師著書「ビジュアルデータ分析実践の極意」（アスキー・メディワークス）を進呈致します。
その２．セミナーで利用したデータ分析のExcelデータを提供致します。
【講師】
システムリサーチ＆コンサルト（株） 代表取締役 住中 光夫 先生
【受講対象】
・経営、営業、経理、生産、開発で多量データを取り扱っている方
【受講後、習得できること】
・ビジネスデータ分析の考え方や進め方が習得でき、エクセルを利用した多量分析の進め方や操作が習得できる。
【セミナー内容】
１．ビジネスを変えるデータ分析の活用（考え方）
1-1 ビッグデータ時代のデータ活用
1-2 多量データを読み解くセンシング能力を強化する
1-3 データを情報や知識に変える
1-2 多量データを読み解くセンシング能力を強化する
1-3 データを情報や知識に変える
２．多量データを業務に活かすビジネスインテリジェンス（BI）（取り組み方）
2-1 多量データを分析し活用するBI
2-2 統計手法を使わないビジネスデータ分析手法で多量データを分析する
2-3 多量データをビジュアルに見える化し、素早く判断出来るようにする
2-1 多量データを分析し活用するBI
2-2 統計手法を使わないビジネスデータ分析手法で多量データを分析する
2-3 多量データをビジュアルに見える化し、素早く判断出来るようにする
３．多量データ分析手法をつかむ（分析の仕方）
3-1 コンピューターには真実はない
3-2 多量データ分析の原則
（１）３つの原則
（２）ビジネスデータは多次元データ
3-3 ５つの分析手法で多量データ分析を進める
（１）「要因分析手法」で多量データの変化の要因をつかむ
（２）多量データを素早く加工する「テーブル分析手法」
（３）新たな分析視点を作る「グループ化分析手法」
（４）多量データを素早く分析する「グラフ化分析手法」
（５）瞬時の分析内容をつかみ伝える「ビジュアル分析手法」
3-1 コンピューターには真実はない
3-2 多量データ分析の原則
（１）３つの原則
（２）ビジネスデータは多次元データ
3-3 ５つの分析手法で多量データ分析を進める
（１）「要因分析手法」で多量データの変化の要因をつかむ
（２）多量データを素早く加工する「テーブル分析手法」
（３）新たな分析視点を作る「グループ化分析手法」
（４）多量データを素早く分析する「グラフ化分析手法」
（５）瞬時の分析内容をつかみ伝える「ビジュアル分析手法」
４．今日から始めるビジネスデータ分析（実践の進め方）
4-1 Excel で始める多量なデータ分析
4-2 Excel のBIツール（ピボットテーブル）を使いこなす
4-3 データリスト形式のデータを準備する
4-1 Excel で始める多量なデータ分析
4-2 Excel のBIツール（ピボットテーブル）を使いこなす
4-3 データリスト形式のデータを準備する
５．Excel で行う多量データの分析（分析の操作）
5-1 ピボットテーブル分析の基本
5-2 ビジュアルデータ分析の基本
（１）表データの見える化を行う
（２）セルの中に折れ線や棒グラフを表示し見える化する
5-3 テーブル分析手法の操作
（１）スライス＆ダイス分析を行う
（２）ドリルダウン分析を行う
5-4 グラフ化分析手法の利用
（１）構成分析、ABC分析を行う
（２）多条件分析、推移分析を行う
（３）要因分析を逆トーナメント手法で行う
5-5 グループ化分析手法の利用
（１）数値データをグループ化する階層分析
（２）日付・時間データをグループ化する
（３）文字データをグループ化する
5-6 データベースのデータを利用する
5-7 マルチスライサー分析を行う
5-1 ピボットテーブル分析の基本
5-2 ビジュアルデータ分析の基本
（１）表データの見える化を行う
（２）セルの中に折れ線や棒グラフを表示し見える化する
5-3 テーブル分析手法の操作
（１）スライス＆ダイス分析を行う
（２）ドリルダウン分析を行う
5-4 グラフ化分析手法の利用
（１）構成分析、ABC分析を行う
（２）多条件分析、推移分析を行う
（３）要因分析を逆トーナメント手法で行う
5-5 グループ化分析手法の利用
（１）数値データをグループ化する階層分析
（２）日付・時間データをグループ化する
（３）文字データをグループ化する
5-6 データベースのデータを利用する
5-7 マルチスライサー分析を行う
＜質疑応答＞