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コース概要

1日目 – ビジネスデータ分析の基礎 データ分析のビジネスへの導入

  • データ分析とは何か?
  • ビジネスデータのタイプ
  • 意思決定における分析の役割
  • 一般的なビジネスKPIとメトリクス
  • 生データから実行可能な洞察へ

分析思考と問題解決

  • 適切なビジネス質問の投げかけ
  • 測定可能な目標の定義
  • 根本原因分析の基礎
  • 相関関係と因果関係
  • バイアスや誤った解釈の見分け方

Excelでのデータ操作

  • データセットの正しい構造化
  • データクリーニングの基礎
  • ソート、フィルター、条件付き書式設定
  • 分析のための数式と関数
  • ピボットテーブルとピボットチャート

データ可視化の基礎

  • 適切なチャートタイプの選択
  • 視覚的な明瞭さとシンプルさ
  • ダッシュボードの原則
  • 一般的な可視化のミス
  • データストーリーテリングへの入門

2日目 – レポート、洞察、およびビジネスの意思決定 Power BIの概念の紹介

  • Power BIとは?
  • 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
  • フィルター、スライサー、ドリルダウン分析
  • セルフサービスBIの理解

KPI分析とパフォーマンスモニタリング

  • 運用KPI
  • 営業および財務メトリクス
  • 顧客およびサービスKPI
  • トレンド分析とベンチマーキング
  • 異常とリスクの特定

ビジネスユーザーのためのデータストーリーテリング

  • ステークホルダーへの洞察の提示
  • 分析結果の構造化
  • データからの推奨事項への変換
  • エグゼクティブサマリーの技法
  • 行動を促す結論の構築

データ駆動型の意思決定

  • 運用意思決定におけるデータの活用
  • メトリクスによる優先順位付け
  • シナリオ分析の基礎
  • データを通じたリスクの特定
  • 分析協力のベストプラクティス

振り返りとアクションプラン

  • 主要概念の確認
  • 一般的なビジネス分析のミス
  • 実践的な次のステップ
  • Q&Aセッション
  • 個人的なアクションプラン

要求

対象者

  • レポートや運用データと連携して業務を行うビジネスユーザー
  • 意思決定に関わるチームリーダーおよびマネージャー
  • ファイナンス、HR、営業、オペレーション、調達、サポートの各チーム
  • データの洞察を解釈し、伝達する必要があるプロフェッショナル
  • 分析スキルを向上させたい非技術系のユーザー

推奨される前提知識

  • Excelの基本機能の理解
  • テーブル、レポート、またはビジネスデータでの作業経験
  • プログラミング経験は不要
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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