【実習付き】Excelで始める実践データ分析

『データはあるが分析方法に困っている』『なんとなく分析を進めていた』そのような悩みの解決へ向けて、豊富な実習を通して解説いたします！ 

セミナー講師

(株)ビジネス工房　代表取締役　緒方 真一 氏

セミナー受講料

  1名につき55，000円（消費税込、資料付）〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49，500円〕

受講について

■　Live配信セミナーの視聴環境について

• 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
• 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。　→ https://zoom.us/test
• 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
• セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
• Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
• パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
• セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
• 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
• 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
• Zoomのグループにパスワードを設定しています。
• 部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

■Live配信・アーカイブ配信セミナーの受講について

• 開催前日または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。  
• 出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
• 開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
• 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
• アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

セミナー趣旨

生成AIの登場によりAI (人工知能) の適用範囲が広がり、また各種データ分析ツールも高度化が進み、手軽に「データ分析」を行える時代になりました。しかし、本当にデータを活用するには「データ」に関するリテラシーがこれまでよりも一層重要になります。本講では、日頃皆さまがお使いのExcelを利用し、データ・リテラシーとして必要なデータの理解から分析までを、操作や出力結果の見方を含めて解説致します。単なる座学ではなく、明日からの業務で役立てて頂けるよう「演習」も行います。

習得できる知識

・データ分析の基本的な考え方とデータ分析のステップ・Excelでの分析ツールの操作とアウトプットの見方・各種統計手法の理解（ヒストグラム、カイ2乗検定、回帰分析、相関分析、回帰分析、移動平均、指数平滑法等）

セミナープログラム

【演習について】■ Excelのバージョン2013年以降のバージョンをご用意ください。

■ 演習用データについて事前に演習用データを配布いたします。

１．データ分析の基本　1.1　データ分析　1.2　データ分析の基本的考え方　1.3　データ分析のステップ　1.4　データ分析用ツールについて　1.5　Excel操作のおさらい（ピボットテーブル、分析ツール）

２．データの分布や特徴を把握する方法　2.1　データの分布（各種基本統計量とその見方）　2.2　データの視覚化（ヒストグラム、箱ひげ図等）　2.3　データのバイアスについての理解　2.4　データ演習　(約15分)

３．要因間の関係を把握する方法　3.1　相関係数　3.2　クロス集計　3.3　統計的検定（t検定、カイ二乗検定）　3.4　データ演習　(約15分)

４．関係を数式化する方法　4.1　回帰分析（単／重回帰分析、ロジスティック回帰、等）　4.2　時系列データの回帰分析　4.3　データ演習　(約15分)

５．その他の分析手法の概要　5.1　因子分析、判別分析、主成分分析等の多変量解析　5.2　決定木、深層学習等の「機械学習」手法　5.3　スキルアップに向けて

６．質疑応答