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はじめてのデータドリブン入門 –Excelで集計・可視化・解釈まで
1-0.はじめに

公開日

2022年10月12日

総再生時間

3時間43分26秒

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  • 1-1.データを分析するとは
    「データドリブン」って、結局なにをやればデータドリブンなんですか?

    難しく考える必要はありません。まずは「勘だ…

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  • 2-7.クロス集計
    クロス集計って、どの軸を掛け合わせればいいか迷います

    迷ったときは、「原因っぽいもの × 結果っ…

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セミナー概要

※本セミナー名称は2026年1月に「初めて学ぶデータ利活用-Excel編-」から「はじめてのデータドリブン入門 –Excelで集計・可視化・解釈まで」へ変更になりました。特に内容に変更はありませんので安心してご覧ください。

■データサイエンティストから学ぶデータによる問題解決

本セミナーは、これからデータドリブンを目指す方、データ分析を始める方に向けて、分野を問わず共通して必要となる分析のエッセンスを体系的に学びます。データドリブンとは、勘ではなく、数字を根拠に決めること組織・運用体制のことです。Excelの関数やピボットテーブルを使い、実データで演習を行うことでデータドリブンの最初の一歩を学びます。

データ分析の本質は、難しい手法を使うことではありません。「何を見るべきか」を定め、集計と解釈を正しく行うことにあります。この考え方を身につけることで、社内にあるデータを把握し、日常業務の改善や意思決定に活かせるようになります。

弊社は10年以上にわたり、様々な分野のお客様に最適なデータ分析のエッセンスをお伝えしてきました。マーケティング関連のお客様、人事関連のお客様、さらにはアカデミック関係のお客様などなど。そういった分野に共通な分析のエッセンスをまとめたセミナーとなっており、データサイエンティストと共に学べます。

データ利活用、データドリブンの基礎について、実データを用いたExcelでの演習を行いながら身に着ける全3回のExcel分析セミナーです。この講座は「データ分析の入り口」として、受講後すぐに業務で使える集計・解釈の考え方を提供します。数式を用いず、文系の方にも理解しやすい進め方が特徴です。
川原 祐哉
Kawahara Yuya
大学卒業後教育業界に従事しデータを用いた教育指導、経営判断に関わる。

自社のデータ分析・データ管理を行いつつ、実務で使える統計を社会人に教える講座を実施中。ビジネスマンの統計リテラシーの向上を目指し行う授業は、統計初心者にもわかりやすいと好評。またRやpythonを用いた統計解析の個別指導も実施。

〈インタビュー掲載〉
週刊ダイヤモンド2019年2/9号

セミナー内容

●第1回
・データ分析とその流れ
・代表値を用いたデータ全体像の把握法
・量的データの集計-平均値、中央値、標準偏差の導出とその使い方-
・量的データの可視化-ヒストグラムの作成とその使い方-
・集計値を過大評価、過小評価しないための視点
・フィルターを使ったデータ分解
・ピボットテーブル・グラフ入門-操作法から解釈までを学ぶ-
・実データ(POSデータ)を用いた分析演習

●第2回
・問題解決までの流れ
・質的データの集計-個数を集計する方法とその解釈-
・時系列プロット-時間変化による集計値変化の解釈-
・問題把握のためのクロス集計-クロス集計を行う考え方を学ぶ-
・棒グラフと折れ線グラフの使い分け
・感度分析による要因把握
・実データ(POSデータ)を用いた分析演習

●第3回
・2重ピボット法を用いた重複削除
・スライサーを用いたインタラクティブなレポート作成
・スライサーを用いたデータ分解の方法とその視点
・分析結果を解釈しアクションにつなげる
・ロジックツリーを用いた集計結果の表示
・実データ(POSデータ)を用いた分析演習

受講対象

・これからデータ分析を学ぶ方
・集計と可視化から仕事に活かしたい方
・数学が苦手だけどデータ分析に興味がある
・仕事でEXCELを使い、データ分析も使いたい方
・事務や仕事に使える簡単な統計を知りたい方
・経営データを簡潔に分析したい方

お客様の声

自分で勉強する前に、受講すればよかったです。

品質管理業務を担当することになり独学でQC検定3級を取得しましたが、所謂試験対策的な勉強をしたので統計についてきちんとした理解ができていませんでした。 ピボットテーブルはあまり詳しくなかったのですが、このセミナーで習ったデータの集計や可視化など、統計の基本を実務に活かすことのイメージが湧いたことが大きな収穫です。 正直、検定の勉強をする前にこのセミナーを受ければ良かった…と少し悔しくなるくらい、ためになる講義でした。初のオンラインセミナーでしたが、チャットで質問がしやすかったのも良かったです。

品質管理 30代 女性

数式がほとんど出ないのに、考え方はしっかり身につく

データ分析は難しい手法を覚えることだと思っていましたが、違いました。「何を見るべきか」を決めてから集計し、解釈する流れが腑に落ちました。データの切り口が変わり、会議の報告資料の質がグッとありました。数式がほとんど出ないのに、考え方はしっかり身につくのが良かったです。

営業企画 40代 男性

参加して本当によかった

「何から始めればいいか分からない」状態で参加しましたが、分析の入口として必要な要素がまとまっていて安心しました。参加して本当によかったです!

マーケティング 50代 女性

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