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データを利益に変えるデータサイエンス入門講座

~ものづくり企業で活用できるデータサイエンティストのできることや役割~

セミナー概要

略称
データサイエンス入門
セミナーNo.
開催日時
2019年12月20日(金)10:30~16:30
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
(株)セールスアナリティクス 代表取締役 高橋 威知郎 氏
<略歴など>
 内閣府(旧総理府)およびコンサルティングファーム,大手情報通信業などを経て現職。約20年間、官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わる。
 大手製造業や小売りチェーンを中心に、データ活用支援(データサイエンス実践支援)、および、数理モデル(予測モデル・異常検知モデル・最適化モデルなど)開発支援、そのアドバイスなどを実施。 
 生産・営業・マーケティングを中心に、プロジェクト数は約20社で200件を超え、10年以上支援している企業もある。具体的には、生産の歩留まり向上・コストダウン・サイクルタイム短縮や、営業の新規顧客獲得・LTV向上・顧客の離反阻止、マーケティングは広告販促費の最適化・コンセプト評価・STP分析など。 
 高騰するデータサイエンス系サービスに抵抗のある人や企業向けに,手軽かつ安価に「ビジネス貢献するデータ分析」を学び実務で活用できるよう,株式会社セールスアナリティクスを設立。大企業のみならず,中小企業やベンチャー企業,社長一人企業などにおけるビジネスデータ分析とその利活用のコンサルティングや,ビジネス貢献するデータ分析者の育成支援,その学びの場の提供をしている。

 著書に『14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書』(かんき出版)、『ロジカルデータ分析』(日経BP社)、『資料作成の質を高める5ステップ』(翔泳社)、『営業生産性を高める! 「データ分析」の技術』(同文舘出版)、『最速で収益につなげる完全自動のデータ分析』(クロスメディア・パブリッシング)、『文系のためのデータサイエンスがわかる本』(総合法令出版)、共著に『トップデータサイエンティストが教える データ活用実践教室』(日経BP社)、『データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法』(SBクリエイティブ)、『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編』(技術評論社)、など。
価格
非会員: 55,000円(税込)
会員: 49,500円(税込)
学生: 11,000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55,000円(税込)から
 ・1名で申込の場合、49,500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55,000円(2人目無料)です。
会員登録とは? ⇒ よくある質問
学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。また、当日学生証をご持参ください。

※2019年10月1日以降に開催されるセミナーの受講料は、お申込みいただく時期に関わらず消費税が10%になります。
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・資料付き

講座の内容

習得できる知識
データ活用の効果・効能の理解
データサイエンスの実践方法(筋の良いテーマ設定の仕方から課題解決までの流れ)
最低限知るべきアナリティクス技法(データ分析や数理モデルの各種技法)の理解
データ分析をしたいぞ! という気持ち
趣旨
 あなたの会社のデータ活用、目立ったビジネス成果(売上アップ、コストダウン、利益率向上など)は出ていますか? 当講座は、よくあるデータ分析などの手法を解説し、個々の手法の使い方を学ぶ講座ではありません。現場でデータを活用し成果を出していくための方法論を学ぶ講座になります。実際、どうデータを料理し分析し予測モデルなどを構築するのかよりも、何をテーマとして設定しどのような成果を得るのかを考える方が重要です。筋の悪いテーマを設定したばかりに、素晴らしいデータ分析を実施したり高精度な予測モデルを構築したりしたにも変わらず、全くビジネス成果(売上アップ、コストダウン、利益率向上など)が出ないことがあります。どうせなら筋の良いテーマを設定し、がんがんデータサイエンスで成果を出していきましょう! 当講座では、そのためのメソドロジーを解説し、データサイエンスの実践方法を習得して頂きます。
 
プログラム
1.イントロダクション
 1-1. 皆さまに持ち帰って頂きたいこと
 1-2. 全体像と進め方
 1-3. 自己紹介
2.データを活用して、何が嬉しいの?
 2-1. データでミラクルは起こるのか?
 2-2. データを活用して、何が嬉しいの?
 2-3. データ活用の成否に、企業規模なんて関係ない!
3.なぜ「見える化」しても成果がでないのか?
 3-1. データからもたらされる2つの情報
 3-2. モニタリングとレコメンド
 3-3. 「XY×時制」によるデータ活用のタイプ分け
4.ビジネス上の問題をデータ分析で解決しよう!
 4-1. 筋のいいテーマ設定をしよう!
 4-2. データ分析で「過去」「未来」「アクション」を明らかにしよう
 4-3. データ問題解決フレームワークPPDACと活用事例
5.データ分析の道具箱
 5-1. 誰でも使えるQC7つ道具/新QC7つ道具
 5-2. 数理モデルで利用するデータの種類
 5-3. 最低限覚えておきたい5つの数理モデル
6.データを利益に変えるデータ・ドリブンセールス
 6-1. データ・ドリブンセールスとは?
 6-2. 実践的3フェーズと12ステップ
 6-3. 活用事例のご紹介
7.データサイエンスがつくる未来
 7-1. ぐれるAI(人工知能),オタクになるAI(人工知能)
 7-2. 時には,現場の人の業務を奪うことがあるかもしれない
 7-3. 求められているデータリテラシーのあるビジネスパーソン
8.フィナーレ(本日の振り返りなど) / 15min
 8-1. 本日の振り返り
 8-2. やるやるシートで学びを実践に変える
 8-3. Q&A
キーワード
AI,人工知能,データ活用予測モデル,データサイエンス,講習会、セミナー

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