データサイエンス研究所主催セミナー

管理者のための実践統計学

~新時代リーダーのための「データ分析力」シリーズ~

2019年11月 7日

データサイエンス研究所
所長 伊藤嘉朗
■本講座は、ウェブ経由での受講が可能です。
※youtube視聴できる環境があれば受講可能です。ライブ及び開催後2週間の録画受講ができます。
※お申込み時に、ウェブ受講または会場受講のご希望をお知らせください。
ウェブ受講の詳細はこちらからご確認ください。

■MDB情報活用力講座の「データ分析力」シリーズとして、株式会社データサイエンス研究所主催セミナーのご紹介と販売をいたします。【MDBメンバーの皆様はメンバー価格にてご参加頂けます】


■「より良き意思決定・的確な判断」のための実践手法を学ぶ
  1. IoTやAIの進展に伴う変革の時代、マネジメント業務そのものに統計学的思考を取り入れて、評価、意思決定、そして提案することが求められています。
  2. この意思決定へつながる基礎技術としての「統計学」は、様々な問題を理解・解決する「よりよい判断をするための」意思決定支援ツールです。
  3. 当セミナーでは、管理者がマネジメントの現場で実践できるように、マネジメントクラス必須の統計技術の習得を目指します。
  4. 実践的な理解のために、EXCELを用いて、受講者各自1台ずつPCによる演習を行います。(可能ならPCご持参ください。貸し出しも可能です。)
  5. セミナー終了後、希望される方には業務への活用方法等についてご相談に応じます。
  6. なお、セミナー終了後に「情報交換会&懇親会」を開催いたします。管理者同士の交流を通じて今後にお役立ていただければと思います。17時~18時(参加自由/無料)

■受講対象
  • 部門マネージャー
  • 社長室、経営企画担当者
  • 管理部門スタッフ
  • ※数学の知識は特に必要としません

■学習内容
  1. 管理職・マネジメントにおける統計学の活用方法
    • 意思決定(現状のデータを正しく分析して判断する)
    • 事業開発・計画(売上予測・需要予測・リスクと事業性を見極める)
    • 人と組織のマネジメント(部下の評価、組織の生産性)
    • 報告・提案・プレゼン(説得力のあるグラフの活用方法など)
  2. 意思決定のための統計学
    • 統計学的思考とは
      仮説と検証、分類と予測
    • データ分析とは
      代表値/違いの判断/関係性の判断/分類
      平均/バラツキ/標準偏差
    • ビッグデータとは
      例)コンビニの商品アイテム数、来店者数
  3. 新事業開発・事業計画立案のための統計学
    • アンケート調査結果の見方
      例)男女の好感度、A案とB案の購入意向
    • 売上予測と需要予測の考え方
      回帰分析/時系列分析
  4. 人事評価や働き方改革のための統計学
    • 業績評価データの評価方法
      例)研修前後の成績(A君の評価と研修効果)
      バラツキ、偏差値
    • 働き方改革のための生産性の考え方
      例)業績と稼働時間の分析(個人別/事業別)
      分類、相関分析
  5. 社内報告・提案・プレゼンのための統計学
    • データの集め方・作り方
    • 説得力を生むグラフ作成法
      危険なグラフと正しいグラフ 対数グラフ/ヒストグラム/散布図
      予測の精度、分類のための統計手法と表現方法
  6. AI時代に活かす統計学
    • ビッグデータ・AI時代に求められる人材とは
    • 機械学習・ディプラーニングの方向性
    • 「統計学社内インストラクター」や「データサイエンティスト」養成の視点)
※研修後に情報交換会&懇親会を開催 17時~18時(参加自由/無料)
※セミナーの内容は変更される場合があります。

■関連講座のご紹介
→【基礎を押さえるなら】実践統計学
→【基礎を補強するには】実践統計手法
→【予測・計画立案には】販売予測・需要予測入門
→【中長期先を考える】未来を読む視点<未来予測2020~2025>徹底解説
→【次のチャンスを探す】5年後・10年後の成長市場とビジネス・チャンス

参加お申し込みフォームはこちら

開催概要

タイトル 管理者のための実践統計学
講師 伊藤 嘉朗
株式会社データサイエンス研究所 所長
日本能率協会、早稲田大学、産能大学、中央学院大学などで、統計学の講師を歴任。専門分野は統計学、多変量解析。数多くの企業・団体において、データ分析に関わる研修及びコンサルティングを実施。豊富な実務経験からの「わかりやすい解説」で継続受講者が絶えない。
日時 2020年06月24日(水) 10:00~17:00(開場9:50)
会場 株式会社データサイエンス研究所 セミナールーム
東京都千代田区平河町2-5-5 全国旅館会館B1F アクセス
※youtube視聴できる環境があればウェブ受講可能です。詳細はこちらからご確認ください。
参加費 <一  般>     45,000円(税別)
<MDBメンバー価格> 42,000円(税別)
参加対象 ・部門マネージャー
・社長室、経営企画担当者
・管理部門スタッフ
※数学の知識は特に必要としません
プログラム(予定) 管理者のための実践統計学
  1. 管理職・マネジメントにおける統計学の活用方法
    • 意思決定(現状のデータを正しく分析して判断する)
    • 事業開発・計画(売上予測・需要予測・リスクと事業性を見極める)
    • 人と組織のマネジメント(部下の評価、組織の生産性)
    • 報告・提案・プレゼン(説得力のあるグラフの活用方法など)
  2. 意思決定のための統計学
    • 統計学的思考とは
      仮説と検証、分類と予測
    • データ分析とは
      代表値/違いの判断/関係性の判断/分類
      平均/バラツキ/標準偏差
    • ビッグデータとは
      例)コンビニの商品アイテム数、来店者数
  3. 新事業開発・事業計画立案のための統計学
    • アンケート調査結果の見方
      例)男女の好感度、A案とB案の購入意向
    • 売上予測と需要予測の考え方
      回帰分析/時系列分析
  4. 人事評価や働き方改革のための統計学
    • 業績評価データの評価方法
      例)研修前後の成績(A君の評価と研修効果)
      バラツキ、偏差値
    • 働き方改革のための生産性の考え方
      例)業績と稼働時間の分析(個人別/事業別)
      分類、相関分析
  5. 社内報告・提案・プレゼンのための統計学
    • データの集め方・作り方
    • 説得力を生むグラフ作成法
      危険なグラフと正しいグラフ 対数グラフ/ヒストグラム/散布図
      予測の精度、分類のための統計手法と表現方法
  6. AI時代に活かす統計学
    • ビッグデータ・AI時代に求められる人材とは
    • 機械学習・ディプラーニングの方向性
    • 「統計学社内インストラクター」や「データサイエンティスト」養成の視点)
※研修後に情報交換会&懇親会を開催 17時~18時(参加自由/無料)
※セミナーの内容は変更される場合があります。

参加お申し込みフォームはこちら

お問合せ先

(株)日本能率協会総合研究所 MDB「情報活用力」養成講座 事務局
  〒100-0004 東京都千代田区大手町2-2-1 新大手町ビル2F
  Tel : 03-6202-1301 E-mail : mdb_consulting@jmar.co.jp

お悩みの方はお気軽にご相談ください

お電話での
お問い合わせ
03-6202-1281
Webからの
お問い合わせ
お問い合わせフォーム
  • 調査を依頼したい