【7/26】Excelでデータ活用と統計解析の基礎セミナー ～経験や勘だけでなく、数字の裏付けのある意思決定を！～

このセミナーで学べること

【カリキュラム】
１．データ活用のポイント

１．１　企業におけるデータ活用の考え方
１．２　データの種類
１．３　集計だけでは見えてこないことがある ～ 相関・多変量解析という考え方
１．４　データ・クレンジング（データを集計・分析できるようにする）
１．５　数の種類について

２．＜演習＞データの抽出からグラフ作成まで

２．１　データの集計と抽出
　　　　　（フィルタ機能、VLOOKUP機能、ピボットテーブル機能）
２．２　主なグラフの種類と用途
２．３　ＡＢＣ分析とパレート図の作成
２．４　グラフの注意点

３．＜演習＞データの特徴を１つの指標に要約 ～ 基本統計量

３．１　平均値と、平均値を利用するときの注意 ～ 平均値にもいろいろあります
３．２　平均値以外にデータの特徴を１つの指標で表わす方法 ～ 中央値・最頻値など
３．２　データのばらつき具合を表す（レンジ、標準偏差）
３．３　ヒストグラムの作成
３．４　データの抽出と推定
　　　　（推測統計学の概要、実務における限界）

４．＜演習＞２項目間のデータの関連を探る ～ 相関・回帰分析

４．１　散布図を描く
４．２　２項目の直線的な関係を利用した予測
４．３　トレンドを把握・将来の累積や残存数量を予測するときの注意点
４．４　散布図（グラフ）を描くことの重要性
４．５　更に複数の項目を一度に扱い関係を利用した予測をする方法
　　　　　～ 重回帰分析について・実際の活用事例（紹介のみ）～

５．＜演習＞限られた経営資源から最大の利益が出るための販売計画
　　　 ～ 最適化問題 ～

５．１　最適化問題あれこれ
５．２　まずシンプルな例から、一定の利益を確保するための最低販売数量（損益分岐点）を求める
　　　　～ゴールシーク機能
５．３　ソルバー機能を使って複数の制約条件に下で利益が最大となる取扱数量を求める

６．その他の分析手法あれこれ

７．質疑応答
【研修の効果】
●意思決定のためのデータの情報共有・理解・訴求うの効果を増すことができるようになります。
●平均値をはじめとする指標や分析手法の誤用を回避し、正しく数字の情報を扱うことができるようになります。
●多角的な分析を行うことで、グラフや集計以上のことが見える方法が身に付きます。