統計とデータ分析の基礎研修統計と確率の基本とデータの扱い方を学んで数字がスキになる！／７時間×3日間（入門編・短縮版 6時間1日から、実習・演習型まで柔軟に対応可能）
こんな課題に対する研修です
デジタル社会、DX（デジタルトランスフォーメーション）と言われる中、大量のデータが簡単に収集できるようになりました。そのため、さまざまな場面においてデータに基づいた判断、意思決定が可能になり、また求められています。
しかしながら、データ分析には、統計や確率などの難しい数学を学んでデータの扱い方を理解する必要があります。特に、データ分析には必須の統計学は、数式が複雑で難解であり、理系出身者でも理解するのが難しく、数字が苦手な方や数学が嫌いな方を遠ざけてしまっています。
そこで、本研修では、数学が不得意な方、文系の方でも理解できるデータ分析の基本としてデータの見方・扱い方を丁寧にお伝えします。データ分析の本質と進め方、分析手法の意味を学び、数式を覚えなくても、計算ができなくても、データから目的とする知見が得られることがゴールです。データと仲良く付き合えるようになるプログラムです。
対象者
若手～中堅～管理職 理系でも文系でも職種は問わず
研修の期待される効果
・仕事での必要もあり、データ分析に興味はあるが、数字やデータは苦手、見ただけで嫌になる。
・データを扱えるようになりたくて、統計の勉強をしているけど難しくてなかなか理解できない。
・統計学やデータ分析の知識とスキルを身に付けたくて、学習は進めているが面白みが感じられない。
・DXの時代、デジタル社会に合わせて、データの扱い方、分析の仕方を基本から学びたい。
・できれば将来は、データサイエンティストと呼ばれる役割、専門家を目指していきたい。
・数学は苦手でもデータの見方が分かるようになり、数字を扱うのが楽しくなります。
・表面的な数字やデータに踊らされず、データに表れていることの意味や本質を見抜けるようになります。
・報告書や提案書に数字を使うことで、説得力を高められるようになり、大事なプレゼンにも役立ちます。
・市場調査の意味やユーザー行動の原理が分かるようになり、事業拡大・新商品・新規事業の成功に貢献できます。
・データサイエンティストとしての仕事や役割がイメージできて、必要なスキルが分かります。
研修プログラム例
受講者自身の課題感・目的を確認・共有して、研修の中で学んでいくことのイメージを作り、ゴール設定します。
「データ分析」とは何をすることか、その本質を理解して、分析する目的の設定が重要なことをお伝えします。同じデータを前にしても、人によってそれぞれ見方や知りたいことが違うことを体感してみます。
データ分析の基本的な進め方と、確率と統計の基本的な考え方を学び、統計が分かりにくい理由をお伝えします。
＜内容＞
・オープニング
・研修の目的とすすめ方
・データ分析の目的を考える
・知りたいこととできること
・データ分析の流れと進め
・論理・確率・統計が数学の基本
２．データの見方と扱い方を学ぶ
数字に扱いに慣れるため、数字で表現することの意味合いを考えていきます。数字に惑わされない正しい見方を理解します。
データ分析を進めるステップには、データを整理することと分析することの２段階があることを説明します。
データ分析の手法として避けては通れない数学の世界を少しずつ紹介しながら、統計と確率の基本的な考え方について学んでいきます。統計は数式が難しいですが、基本はシンプルなことを理解します。
＜内容＞
・データを見たら最初にやること
・数字の意味を考える
・数字で示すと説得力が上がる
・データ分析の３ステップ
・分析に必要な統計学とは？
・統計の基本は平均値と分散・標準偏差
・確率と統計の関係と違い
・知りたいことは何？
・統計解析でできること
・確率を使って考える場面
３．統計と確率の基本を学ぶ
いくつかの具体的な事例を使いながら、統計の手法をお伝えしていきます。
また、統計と合わせて必要となる確率の考え方や手法についても学び、確率と統計の関係、観点の違いを理解します。
統計の基本として、母集団と標本調査（サンプリング）の考え方、推定と検定の基本、仮説設定の基本を学んでいきます。数式や計算方法を覚えるのではなく、統計解析で何ができるのか、基本となる考え方を中心にお伝えします。
＜内容＞
・統計学とは？統計でできること
・確率と統計の違い
・統計よりも確率は面白い？
・統計が扱うのは全体のこと（母集団）
・母集団とサンプリング
・母集団の様子を推定する
・統計的検定の原理
信頼区間と有意水準
・仮説検定とは？
仮説を設定してみる演習
・分析で知りたいことを再確認する
４．原因の分析と未来の予測
データ分析を行う「目的」が何であるのかを再確認して、データの背景となる原因を考えてみることで、目的の一つは仕組みを解き明かすことに気付きます。
事象が発生する様子をモデルで表現すると分かりやすいことを学びます。
具体的な手法の代表例として、最も基本であり基礎となる相関分析と回帰分析の考え方と使い方を説明します。
さらに高度な分析手法の概要を紹介し、それぞれの特徴t使い方を理解します。
＜内容＞
・データが発生する原因を考えてみる
・事象の発生をモデルで表してみる
・原因と結果の関係を考える
・これから起きることを予測する
・相関分析と回帰分析
・多変量解析などの高度な手法
・難しい手法が正確なわけではない
・モデルを基にしたデータ分析
・分析手法の特徴と使い方
・結果の評価と検証する方法
５．データ分析を試してみる
ここまでで学んだことを振り返り、実際に統計手法・分析手法を用いて、データ分析を実習して体験してみます。
状況に応じて、分析やモデルの事例を紹介して説明する場合、Excelなどの簡単に使えるツールを使って実際に計算してみる場合があります。
※利用するデータや実例は、ご要望に応じて選択・調整します。
分析結果の見方と使い方を理解します。
最後に全体を振り返ってまとめます。
＜内容＞
・データ分析の実例
・データをモデル化した事例
・サンプルデータを利用した演習
・分析結果の数値例
・結果の見方を学ぶ（誤差の評価、有意水準など）
・分析結果の使い方を考える
モデルに基づいたアクションを考える
・データに基づく意思決定とは？
・まとめと振り返り
▼研修のウリ！
確率・統計やデータ分析を理解しておくことは、これからのビジネスパーソンには必須のスキルです。統計やデータ分析の研修は増えていますが、数式と計算法、またはアプリやツールの使い方の解説がほとんどです。
本研修では、データ分析とは何をすることなのか、その本質をお伝えし、進め方と分析手法の意味を学びます。
本質と意味を理解すれば、仕事やビジネスでの目的を達成できて、理論や数式の理解も簡単になります。
お客様の声
結局、知りたいことを決めずに、とりあえずやってみようは効果が薄いことを学びました。業務での具体的な課題に対して、仮説を立てて、分析していきたい。上司への報告や活動について伝えられるように、仮説を共有しておくことも大切だと感じた。
データドリブン社会において、データで示す重要性や基礎知識を学ぶことができる良い研修であると感じたため、他の人にも受講を薦めたいです。
講師からのメッセージ
KEIICHI HIBI日比 慶一
デジタル社会、データ・ドリブン社会において、データ分析のスキル、データに基づいた意思決定は必須です。統計やデータ分析に対する研修ニーズは高く、登壇する機会も多いですが、実は教える側としてもしっくりこない部分はありました。
そこで、検討に検討を重ねた結果、分かったことがあります。それは、統計の考え方自体の分かりにくさと、データの背景にある仕組みに着目することでした。これらの経験から作り上げたのが、本研修プログラムであり、ビジネスでの課題解決を目的とするように仕上げています。数字を見ることの楽しさと面白さをお伝えします。
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