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。
　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。

1. ビジネスを変えるデータ分析の活用 (考え方)
   1. ビッグデータ時代のデータ活用
   2. 多量データを読み解くセンシング能力を強化する
   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)
   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. 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
   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)
   1. コンピューターには真実はない
   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. 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)
   1. Excelで始める多量なデータ分析
   2. ExcelのBIツール (ピボットテーブル) を使いこなす
   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)
   1. ピボットテーブル分析の基本
   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
   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
   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. 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
   6. データベースのデータを利用する
   7. マルチスライサー分析を行う
• 質疑応答