デジタル時代のビジネスパーソンには、ビックデータをどう分析するか、分析結果をどのように活用するかが大切なスキルになります。データの分析には、統計学の知識が欠かせません。
　本セミナーでは、ビジネスパーソンに必要なデータ分析と統計の基礎から実践までを座学とExcelによる演習や事例を通じて2日間で習得いたします。1日目は基礎編として、データの代表値と散布値、データ分布の視覚化、データから未来を予測する回帰分析などについて解説します。2日目は実践編として、データから重要な要因を発掘する散分析、最適要因の組合せを追求する実験計画法、改善効果の検定などについて解説します。
　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日目 基礎編

1. デジタル時代に必要な統計的な見方と使い方
   1. データ分析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. データ分析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

2日目 実践編

• 1日目 基礎編の復習

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線点図とは
   3. 要因の主効果と交互作用を検討する
   4. 補助表と寄与率を統合し重要要因を算定する
   5. 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. ポアソン分布と指数分布による待ち時間のばらつき低減事例
      • セミナーで使用するExcelシートは開催直前にお送りし、
        セミナー終了後、自社のデータで活用できます