1日目 初級コース

　ビジネスの現場では、デジタルツールの活用推進が始まりデータ収集が注目されています。しかし、集めたデータをどのように分析し活用するかが明確になっていないと業務改善や意思決定に役立てることができません。データを活用して業務改善や意思決定に役立てるには、統計学の基礎知識が必要になります。
　本セミナーでは、ビジネスパーソンに必要な統計の基礎から使い方までを座学とExcelによる演習や事例を通じて一日で習得いたします。本講座の受講後に中級講座を5月31日 (水) に開催しますので併せてご参加ください。また、参加者の統計スキルを短時間で向上させるために受講前のキーワード確認、受講後の復習問題でのフォローアップも充実しています。

1. ビジネスパーソンに必要な統計的な見方と使い方
   1. 課題解決・意思決定に役立つ統計スキルとは
   2. サンプルデータで全体像を把握する
   3. 課題解決・意思決定に役立つデータの見方と使い方
   4. 課題解決・意思決定に必要な正しいデータの取り方と使い方
   5. データの比較に使う代表値と散布値とは
      • Excelで代表値と散布値を計算する
   6. 変数データの分布を視覚化する
   7. データの集中度合いを一目であらわすヒスグラム
   8. ヒストグラムを作成しよう
   9. ヒストグラムのチェックポイント
   10. ヒストグラムの形からデータの分布を推定する
   11. ヒストグラムと規格値を比較する
       • Excelでヒストグラムを作成する
2. 代表的なデータ分布を視覚化する
   1. データ分布の代表は正規分布と二項分布
   2. 正規分布の見方と考え方
   3. 平均値と標準偏差が異なる正規分布を比較する
   4. 正規分布データを足し算する
   5. 統計的な間違いは2つのパターンがある
      • Excelで統計的な間違いを計算する
   6. 変数以上のデータ分布を視覚化する
   7. 散布図で対応するデータの関係 (相関) を読む
   8. データの相関を数値化した相関係数とは
   9. 散布図を直線で分析する
   10. 複数の要因を扱う重回帰分析とは
   11. 未来を予測する回帰式の精度を調べる
       • Excelで重回帰分析を実践する
       • ビジネス現場での統計活用事例
• まとめと質疑応答

2日目 中級コース

　ものづくりの現場では、ばらつきの少ない製品や工程の設計や日常業務の改善が常に求められています。製品や工程のばらつきを減らすには、ばらつきに関係する多くの要因を検討し、最適化するアルゴリズムが必要になります。
　本セミナーは、統計学の実験計画法と分散分析法を組み合わせた製品や工程の最適化アルゴリズム、待ち行列を活用した業務効率の最適化アルゴリズム、改善効果の統計的判定についてExcelによる演習や事例を通じて一日で習得いたします。

1. どんなデータでも分けて解析すれば怖くない
   1. データの活用は分けることから始まる
   2. データを共通要因と個別要因に分解する
   3. 要因の影響度を視覚化する分散分析とは
   4. 一元配置 (一要因) データを分解する
   5. 二元配置 (二要因) データを分解する
      • Excelで分散分析表を作成する
2. 実験計画法で効率的に最適案を検討する
   1. 多元配置 (三要因以上) データを扱う実験計画法とは
   2. 実験の計画を立案する直交表とは
   3. 直交表の割付に活用する線点図とは
   4. 要因の主効果と交互作用を検討する
   5. 補助表と寄与率を統合し重要要因を算定する
   6. 最適案の再現性を検討する
      • Excelで多元データを解析する
3. 検定で改善効果を統計的に判断する
   1. 仮説を立て改善効果を検定する
   2. 仮説が正しいかの判定基準を設定する
   3. t検定で母集団の平均値の改善効果を検定する
   4. カイ二乗検定で母集団のばらつき低減効果を検定する
   5. F検定で2つの母集団のばらつきの違いを検定する
      • Excelで仮説を検定する
4. 正規分布以外のデータ分布とその活用事例
   1. ランダムに到着するトラックの台数を表すポアソン分布
   2. 機械が故障してから次に故障するまでの時間を表す指数分布
   3. ある時間に故障する確率を表すワイブル分布
      • Excelで故障しない確率を計算する
   4. 待ち行列により顧客を待たせない窓口を検討する
   5. 待ち行列による待ち時間のばらつき低減事例
• まとめと質疑応答