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☆統計の知識を利用せずに数万、数十万件のデータを素早く分析出来るスキルを習得する!

多種・多様な多量のデータをExcelを使って効果的に分析・活用する手法

セミナー概要

略称
データ分析
セミナーNo.
開催日時
2017年06月27日(火)10:00~17:00
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
商工情報センター(カメリアプラザ) 9F 会議室
講師
システムリサーチ&コンサルト(株) 代表取締役 住中 光夫 氏

IT会社の営業・SE、食品商社の情報システム室長、アパレル会社の経営者の三面から情報を経営やビジネスに活かす事を実践して約30年。現在システムコンサルタントとして、年間100回のセミナーや社員研修を実施している。ビジネスデータ分析の第一人者で、PCやWebを利用した提案手法や、誰にでも出来るデータ分析手法には定評がある。マイクロソフト社のMSCセミナーでも3回連続して受講者評価No1になっている。著書には、「エクセル データ分析のコツと手法」「ビジュアルデータ分析実践の極意」「パワポで極める常勝プレゼン」アスキー・メディアワークス社、「Excelビジネスデータ分析入門」講談社、「データ分析で仕事が変わる」PHP社など多数。
価格
非会員: 49,980円(税込)
会員: 47,250円(税込)
学校関係者: 10,800円(税込)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
 ★1名で申込の場合、47,250円(税込)へ割引になります。
 ★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円(2人目無料)です。
学校関係者価格は、企業に在籍されている研究員の方には適用されません。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
昼食・資料付

講座の内容

受講対象・レベル
データ活用に関わるすべての方
必要な予備知識
Excel を日常利用されている方
習得できる知識
統計等の知識を利用せずに数万、数十万件のデータを素早く分析出来るスキルとビジュアルな集計分析資料を作成出来るスキルを習得出来る
趣旨
業務で発生する数万数十万件の多量なデータを、秒や分単位で素早く集計加工し分析出来るビジネスデータ分析の手法を習得します。またExcel を利用し統計手法を使わないため、誰でも今日から多量なデータ分析を行うことが出来ます。多量データの傾向や背景を読み解く要因分析、傾向分析、推移分析や構成比分析、階層分析・ヒストグラムなどの考え方や操作の方法を、ビジネスデータ分析の第一人者の講師が分かり易く解説します。
プログラム
1.ビジネスを変えるデータ分析の活用(考え方)
 1-1 ビッグデータ時代のデータ活用
 1-2 多量データを読み解くセンシング能力を強化する
 1-3 データを情報や知識に変える

2.多量データを業務に活かすビジネスインテリジェンス(BI)(取り組み方)
 2-1 研究・生産データ、販売の多量データを分析し活用するBI
 2-2 統計手法を使わないビジネスデータ分析手法で多量データを分析する
 2-3 多量データをビジュアルに見える化し、素早く判断出来るようにする

3.多量データ分析手法をつかむ(分析の仕方)
 3-1 コンピューターには真実はない
 3-2 多量データ分析の原則
  (1)3つの原則
  (2)ビジネスデータは多次元データ
 3-3 5つの分析手法で多量データ分析を進める
  (1)「要因分析手法」で多量データの変化の要因をつかむ
  (2)多量データを素早く加工する「テーブル分析手法」
  (3)新たな分析視点を作る「グループ化分析手法」
  (4)多量データを素早く分析する「グラフ化分析手法」
  (5)瞬時の分析内容をつかみ伝える「ビジュアル分析手法」

4.今日から始めるビジネスデータ分析(実践の進め方)
 4-1 Excelで始める多量なデータ分析
 4-2 ExcelのBIツール(ピボットテーブル)を使いこなす
 4-3 データリスト形式のデータを準備する

5.Excelで行う多量データの分析(分析の操作)
 5-1 ピボットテーブル分析の基本
 5-2 ビジュアルデータ分析の基本
  (1)表データの見える化を行う
  (2)セルの中に折れ線や棒グラフを表示し見える化する
 5-3 テーブル分析手法の操作
  (1)スライス&ダイス分析を行う
  (2)ドリルダウン分析を行う
 5-4 グラフ化分析手法の利用
  (1)構成分析、ABC分析を行う
  (2)多条件分析、推移分析を行う
  (3)要因分析を逆トーナメント手法で行う
 5-5 グループ化分析手法の利用
  (1)数値データをグループ化する階層分析
  (2)日付・時間データをグループ化する
  (3)文字データをグループ化する
 5-6 データベースのデータを利用する
 5-7 マルチスライサー分析を行う

 【質疑応答・名刺交換】
キーワード
データ分析,ビッグデータ,研究,生産,販売,セミナー,研修,講習

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