10年ほど前から日本ではデータ活用が叫ばれていますが、なかなか企業で浸透していかない…。その理由とは何でしょうか？

・データ分析の導入が社内でなかなか進まない
・データドリブンがうまくいかない
・社内でデータはあるけど分析できない

そのほとんどの理由は、社内にあるデータを分析できるように整える「データクレンジング」がうまくいっていないためです。一流のデータサイエンティストが、「データクレンジングにこそ時間をかける！」と考えている一方で、多くの人がこういった作業を軽視して、間違った結論に至っています。

そのような現状を踏まえ、企業で汎用性の高いExcelを使って「データクレンジングとは何か？」を習得できる講座を設計しました。

■間違ったデータで分析をしていませんか？
欠損や重複、不正確なデータが混在していては、どんなに頑張って分析しても正しい結果は出せません。また、一見問題がないようなデータにも、分析の障害となる「汚さ」が含まれていることも多いです。

■データが整っていないと、無駄な作業が増える！
データが散らかっていると、無駄な時間と労力がかかります。その時間を省略できれば、さらに効率的に分析に入ることができます。

■そもそもどのようにデータを保存すればいいの…？
せっかくデータクレンジングをしても、新たに取得したデータが汚ければ、同じ作業を繰り返さなければなりません。分析しやすいデータや見やすいデータを意識することで、このような問題も解消できます。

■本講座で習得できるスキル
・Excelに搭載されている「パワークエリ機能」を使い、面倒なデータクレンジングを素早く簡単に実施
・データ整理を超効率的に終わらせる方法を、Excelだけを使って初心者にもわかりやすく解説
・分析しやすいデータの形を理解し、データ分析の効率を上げるために取得すべき、準備すべきデータを把握可能

ぜひ、今の日本で社会問題にもなりつつある「データ活用が進まない」ところから脱却し、ビジネスに活かせる重要スキルを一緒に学んでいきましょう！

第1回（セル単位のクレンジング1）
・データクレンジングの概要
・表記ゆれの処理
・異常値の処理
・セルの縦方向分割
・セルの横方向分割
・欠損値の処理(統計量補完法)

第2回（セル単位のクレンジング2）
・データのレコードの解釈
・トランザクションデータとマスターデータ
・トランザクションデータからLTV(顧客生涯価値)計算
・ピボットテーブルによるデータレコードの粗さ変換
・データの各種結合法

第3回（データ構造のクレンジング）
・ワイド型データの意味とその利点
・ロング型データの意味とその利点
・ワイド型データとロング型データの変換
・データ入力を行う際の考え方
・利便性が高くなるデータの構造

・社内にあるデータを活用できていない方
・データドリブンがうまくいかない方
・社内でデータはあるけど分析できていない方
・Excelでデータを整える必要のある方
・データの集計業務にかかわる方
・社内データを使ってデータ分析を行う必要がある方
・ビジネスに活かせるスキルを習得したい方