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コース概要
データ駆動型思考の基礎
- 企業におけるデータの役割
- 業務および戦略面での意思決定を支えるためのデータ活用
- データ駆動型組織と直感依存型組織の違い
- データ活用における一般的な落とし穴
2. データソースおよびその特性
- 取引情報、業務関連データ、参照用データの違い
- 社内・社外で得られるデータの区別
- 構造化データと非構造化データの特性
3. データ品質が意思決定に与える影響
- 完全性、一貫性、時宜性および正確性の観点から見たデータ品質
- 典型的なデータ品質上の問題例
- 品質不良なデータが分析結果に及ぼす影響
4. 基本的なデータ分析手法
- 記述的分析手法の活用
- 比較分析の実践方法
- 傾向や季節変動の把握法
- データをセグメント別に分類する手法
5. KPIおよびビジネス指標について
- KPIと一般的な業務指標の違いを理解する
- 最適な指標選定方法の習得
- 指標過多による弊害(無用に多くの指標を用いる危険性)
インサイトとビジネス提言
- 分析結果の解釈方法
- データが持つビジネス上の文脈を理解する
- 相関関係と因果関係を見分ける手法
- 傾向や異常値の発見方法
2. 高度な分析アプローチ
- シナリオ分析による多面的検討法
- 根本的な原因の究明手法(RCA)
- 不完全なデータから推論を導く方法
3. データ可視化技法
- 明確で分かりやすい可視化の原則を習得する
- データ種類に応じた適切な表現形式選定法
- 結果提示における典型的なミス例
4. インサイトの構築方法
- ビジネスインサイトを定義するための要素
- データから結論へと導く思考プロセスの習得
- 論理的で説得力あるインサイトの構造法
5. データ駆動型提言の作成方法
- データとビジネス文脈を結びつける手法
- 提言内容が持ち得るリスクや限界点の把握法
- 意思決定者へ効果的に提言を伝えるための方法論
要求
- Microsoft Excelまたは同様のスプレッドシートツールを基本的に使用できること
- ビジネスや業務に関する報告書の取り扱い経験があること
-
記述統計に関する基礎知識があればなお良いです。
対象者
- ビジネス・システムアナリスト
- コンサルタントや戦略担当者
- データに基づいた意思決定を行うマネージャーおよびチームリーダー
- レポート作成担当者やBI(ビジネスインテリジェンス)の専門家
14 時間
お客様の声 (2)
トレーナーは自分の知識を共有し、素晴らしい雰囲気を作り出しました。
Agnieszka Dubanska - Narodowy Fundusz Zdrowia
コース - Modelowanie procesów biznesowych z wykorzystaniem UML i BPMN
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コース - Introduction to Business Analysis: Defining Successful Projects
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