お問い合わせ

コース概要

データ駆動型思考の基礎

  1. 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

  1. 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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (2)

今後のコース

関連カテゴリー