元アクセンチュアが教えるデータ分析の始め方
ただデータを眺めているだけだったり、
納得のいく成果につながらない分析をしていませんか？
こんな悩みを抱えてはいませんか？
- 「経営陣を納得させる資料が作れない…」
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- 「で、結局何をすればいいの？」と必ず聞かれてしまう
- 数字は並べたものの、アクションプランまで落とし込めない
- 予算獲得のための説得力のある提案ができない
- 「Excelの集計作業だけで1日が終わってしまう…」
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- 部下に分析を依頼しても、期待する結果が返ってこない
- データの見方や解釈が人によって異なり、議論が噛み合わない
- 「競合に差をつけるデータ活用ができていない…」
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- 他社はAIやBIツールを使いこなしているのに、自分たちは取り残されている
- データドリブンな意思決定ができる組織に変革したい
もしひとつでも当てはまるなら、この先を読み進めてください。
データサイエンティストが、実務で即使える分析手法をお教えします。
データ分析ってどうやるのか？
一般的な5つのステップをご紹介いたします。
STEP
課題設定
- 具体的な目標設定の仕方
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- 誰の、何を、どのくらい改善するのか明確化
- KPI（重要業績評価指標）の設定方法
- 仮説立案のフレームワーク
STEP
データ収集
- データの種類と取得方法
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- 定量データ vs 定性データの使い分け
- API連携やスクレイピングの基本
- データ品質のチェックポイント
STEP
データ加工・前処理
- Excel/Pythonでの実装例
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- ピボットテーブルの効果的な使い方
- パワークエリによる自動化
- Pandasライブラリの基本操作
STEP
分析・可視化
- ビジネス現場でよく使う分析
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- A/Bテスト（因果推論）
- コホート分析（顧客行動追跡）
- 回帰分析（要因特定）
STEP
解釈・提案
- 解釈・提案での検討項目
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- 仮説検証フレーム（データから示唆へ）
- アジェンダ設計（説得力のある報告構成）
- ストーリーテリング（データを物語化）
- アクション評価（優先順位付け）
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| サービス・機能 | 料金 |
|---|---|
| LINEで質問・相談 | 完全無料 |
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