データサイエンス研究所主催セミナー

EXCELによるデータ分析入門

~新時代リーダーのための「データ分析力」シリーズ~

2019年12月19日

データサイエンス研究所
講師 若田 忠之
■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】


■エクセル活用でデータの理解と活用
本コースではEXCELを用いてビジネスによく登場するデータを実践的に活用するための様々な方法について具体的に学習します。
1)各種データの特徴、目的に合わせた最適な活用が出来るようになること
2)データに対する「分析的な視点」も合わせて習得することを目的とします。
演習には、EXCELを用い、PCを用いた実践的な演習を行います。
※できればご自身のパソコンをご持参ください。難しい場合は会場にてご用意いたします。

■基礎から解説・統計の予備知識は不要
手元にデータはあるけれど・・・どのように扱ったら???現在、ビッグデータに代表される数多くのデータを容易に入手可能となりました。しかし、このデータに対し、「データはたくさんあるが、どう扱うべきか?」と考えている方も多いのではないでしょうか。

■統計学的な視点と手法
ポイントは「分類」「集約」「可視化」です。データを活用するためには「データを分かり易くする」ことが必要不可欠。具体的には「分類(仕分け)」「集約」「可視化」が重要です。漠然としたデータに対して「統計学的な視点」をもってまとめていくことで効率のよい理解につながり、その結果を上手く活用することが出来ます。

■関連講座のご紹介
→【関連講座】実践統計学
→【関連講座】実践統計手法

参加お申し込みフォームはこちら

開催概要

タイトル EXCELによるデータ分析入門
講師 若田 忠之
株式会社データサイエンス研究所 講師
早稲田大学グローバルエデュケーションセンター講師。博士(人間科学)。早稲田大学データ科学総合研究教育センターセンター員。R等を用いた統計解析方法について指導。
日時 2020年04月24日(金) 10:00~17:00(開場9:50)
2020年05月26日(火) 10:00~17:00(開場9:50)
2020年06月02日(火) 10:00~17:00(開場9:50)
※同内容の講座です。ご都合のよい日時にて、お申し込みください。
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 ・データ分析について初心者の方
・普段使い慣れているExcelでデータ分析を学びたい方
・EXCELを用いてデータに合わせたプレゼンテーションに最適なグラフを作成したい方
・EXCELを用いた最適なデータ活用方法を習得したいと考えている方
・データは手元にあるけれど、それをどのように扱ったらよいかわからない方
※特に数学の知識は必要ありません。
プログラム(予定) EXCELによるデータ分析入門
(1)データの扱い方の基礎(フィルタリングを中心としたデータ分類)
データの扱い方の基礎として、データを効率よく集約する為に「データの並べ替え」「フィルタリング」「Excel関数(AVERAGEIF, COUNTIF)」「ピポットテーブル」などの基本操作と、統計学的な使い方のポイントを解説します。
(2)データの扱い方の基礎(基本統計量の算出方法と使い方)
データの傾向を見る場合によく「平均」が使われますが、実は平均値は信用できないことがあります。そこで、本当に平均値がどれくらい信用できるかの目安として、データのバラツキの指標である標準偏差という数値を用います。また、平均値以外のデータの代表値である中央値なども合わせてみることでより的確にデータを解釈することが出来ます。これらの値は、Excelの関数を用いて簡単に求めることができます。
(3)データの可視化(いろいろなグラフの効率的な使い方)
データを活用するためにはデータを可視化することが必須です。そのためのいろいろなグラフとその効果的な活用方法について学びます。グラフには様々な種類がありますが、データに合わせた効果的グラフについて学びます。例えば、割合を示したい場合によく用いられるのは円グラフですが、複数の変数の割合を比較したい場合には100%積み上げ棒グラフのほうが優れています。どのようなポイントを示したいかにより用いるグラフは異なります。データに応じた最も効果的なグラフを選択することによりデータを把握することが可能となり、また、プレゼンテーション等にも有効に活用できます。
(4)データ間の関係性を数値化し、予測式を作る(相関・回帰分析)
相関係数や回帰分析は変数間の関係性を数値で示す方法です。例えば、イベント会場でアイスクリームを販売するとして、アイスの売り上げは気温が関係しそうだと予想するとしましょう。その場合にアイスの売り上げと気温という2つの変数の関係性の強さを端的に表す数値が相関係数です。さらに、アイスの売り上げを予想できたらいいですよね?その場合に気温だけでなく、会場にどれくらい人が訪れるかも関係しそうです。そこで、気温と来場者数の情報をもとにアイスの売り上げを予測する予測式を作るのが回帰分析です。さらに、回帰分析では気温と来場者のどちらの要素がより強く売り上げに関係するのかを比較することもできます。
(5)分析ツール
Excelには「分析ツール」という機能があります。ここには様々な分析が登録されており、基本的にクリックするだけで結果が出力せることが出来ます。本セミナーでは分析ツールを用いた分析についても解説します。
※セミナーの内容は、受講者の希望・理解度等により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 リサーチ&コンサルティング部
  〒100-0004 東京都千代田区大手町2-2-1 新大手町ビル2F
  Tel : 03-6202-1281 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