コース概要

データ駆動思考の基礎

  1. 組織におけるデータの役割
  • 操作および戦略的決定を支えるデータ
  • データ駆動型組織と直感駆動型組織
  • データの取り扱いにおける一般的な落とし穴

2. データソースと特性

  • 取引データ、操作データ、基準データ
  • 内部データと外部データ
  • 構造化データと非構造化データ

3. データ品質と意思決定への影響

  • 完全性、一貫性、タイムリーさ、正確性
  • 常見のデータ品質問題
  • 欠陥のあるデータが分析結果に与える影響

4. 基本的なデータ分析手法

  • 説明的分析
  • 比較的分析
  • トレンドと季節性
  • データのセグメンテーション

5. KPIとビジネス指標

  • KPIと指標の違い
  • 適切な指標の選択
  • 指標過多(過剰なメトリクス)の罠

 

洞察とビジネス提言

  1. 分析結果の解釈
  • データのビジネスコンテキスト
  • 相関と因果の区別
  • パターンと異常値の特定

2. 高度な分析手法

  • シナリオ分析
  • 根本原因分析(RCA)
  • 不完全なデータに基づく推論

3. データ可視化

  • 明確な可視化の原則
  • データタイプに適したフォーマットの選択
  • 結果の提示における一般的な間違い

4. 洞察の策定

  • ビジネス洞察の定義
  • データから結論への道筋
  • 論理的な洞察の構造

5. データ駆動の提言

  • データとビジネスコンテキストの橋渡し
  • 提言のリスクと制限
  • 決定者への提言の伝え方

 

要求

  • Microsoft Excelや類似のスプレッドシートツールの基本的なスキル。
  • ビジネスまたは運営報告書の取り扱い経験。
  • 説明統計学の基本的な知識があると有利です。

    対象者

  • ビジネスおよびシステムアナリスト。
  • コンサルタントと戦略スペシャリスト。
  • データに基づく意思決定を行うマネージャーとチームリーダー。
  • 報告書およびBI(ビジネスインテリジェンス)スペシャリスト。
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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