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コース概要

1日目:ビジネスデータ分析の基礎 ビジネスにおけるデータ分析入門

  • データ分析とは何か?
  • ビジネスデータの種類
  • 意思決定における分析の役割
  • 一般的なビジネスKPIと指標
  • 生データから実行可能なインサイトへの転換方法

分析的思考と問題解決

  • ビジネス課題に対する適切な問いの立て方
  • 測定可能な目標の設定方法
  • 根本原因分析の基礎
  • 相関関係と因果関係の違い
  • バイアスや誤解を招く解釈を見分ける方法

Excelでのデータ処理

  • 適切なデータ構造の作成方法
  • 基本的なデータクリーニング手法
  • 並べ替え・フィルタリング・条件付き書式設定
  • 分析用の数式と関数
  • ピボットテーブルおよびピボットチャートの活用

データ可視化の基礎

  • 最適なグラフタイプの選択方法
  • 視覚的明瞭さとシンプルさの確保法
  • ダッシュボード設計の基本原則
  • よく見られる可視化の失敗例
  • データを使ったストーリー構成入門

2日目:レポート作成、インサイト抽出およびビジネス意思決定 Power BIの概念紹介

  • Power BIとは何か?
  • データ接続とデータモデル
  • インタラクティブなダッシュボードの作成法
  • フィルター・スライサーおよび詳細分析機能
  • セルフサービスBIの概念理解

KPI分析と業績モニタリング

  • 運用面でのKPI活用方法
  • 営業および財務指標の分析方法
  • 顧客関連・サービス部門向けKPIの定義
  • 傾向分析とベンチマーク比較手法
  • 異常値や潜在的リスクの特定方法

ビジネスユーザーのためのデータストーリーテリング

  • 関係者に分析結果を効果的に伝える方法
  • 分析的知見の論理的な構成法
  • データから具体的な提案事項を導き出す技術
  • エグゼクティブサマリー作成のノウハウ
  • 行動につながる結論のまとめ方

データに基づく意思決定プロセス

  • 日常業務におけるデータ活用方法
  • 指標を用いた優先順位の決定手法
  • シナリオ分析の基本的な進め方
  • データからリスク要因を見極める手法
  • チーム内での分析的協働のベストプラクティス

復習および今後の行動計画策定

  • 重要な概念のまとめ
  • ビジネス分析でよく見られる失敗例
  • 実践に即した次段階の取り組み方
  • 質疑応答セッション
  • 個人向け行動計画の作成支援

*注意事項:事前準備として、研修開始前にPOWER BI Desktopをインストールしておく必要があります。

要求

対象となる受講者

  • レポートや業務データを扱うビジネスユーザー
  • 意思決定に関わるチームリーダーやマネージャー
  • 財務、人事、営業、オペレーション、調達、サポート部門の担当者
  • データインサイトを解釈・伝える必要がある専門家
  • 分析スキル向上を目指す非技術系ユーザー

推奨される前提条件

  • Excelの基本的な機能を理解していること
  • 表やレポート、ビジネスデータに触れた経験があること
  • プログラミングの経験は必須ではない
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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