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あかりちゅうか
9 years ago
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1 データ分析基礎研修事業のご案内データ分析への関心気づきをより身近に体感していただくため簡易なサンプルデータを基に実際に PC(Excel) を扱いながら体験学習していくことをベースとした基礎研修事業のご案内 ( 一社 ) 九州テレコム振興センター (KIAI)

こんなデータ分析で終わっていませんか? 例 : 来訪した方に対するアンケート調査 < アンケート調査項目例 > 項目評価点接客 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満品揃え 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満品質 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満清潔感 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満待ち時間 1.

2 こんなデータ分析で終わっていませんか? 例 : 来訪した方に対するアンケート調査 < アンケート調査項目例 > 項目評価点接客 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満品揃え 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満品質 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満清潔感 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満待ち時間 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満総合評価 1. とても良い 2. 良い 3. 普通 4. やや不満 5. 不満アンケートの集計結果をグラフ表示しただけで終わり? 接客評価総合評価 19% 8% 4% 27% 大変良い良い 31% 7% 4% 31% 大変良い良い普通普通やや不満 27% やや不満 42% 不満不満

3 例えば皆さんが普段良くお使いになっている Excel 活用で簡単にこんな係数を算出することもできます接客品揃え品質清潔感待ち時間総合評価接客 1 品揃え品質清潔感待ち時間総合評価総合評価に最も影響を与えている項目は品揃え総合評価に高い影響を与えている項目は 1 位品揃え 2 位品質 3 位接客

4 満足度 ( 前頁の分析を ) もう少し頑張ってみると例えばアンケートの総合評価項目と各項目との関係度合 ( 重要度 ) アンケートの各項目の満足度 ( とても良い + 良い ) といった 2 つの集計結果を基に簡単なポートフォリオ分析 ( 対応すべき課題の優先順位の可視化 ) を Excel 上で行うこともできます 0.60 ポートフォリオ分析現状の強みは品質早急に改善すべき点は品揃えと接客清潔感品質満足度 0.30 待ち時間接客品揃え従来のアンケート調査結果データも単純なグラフ化作業で終わることなくこのようにデータとの向き合い方ひとつでより幅広い議論ができる資料になりうるのでは? 重要度

5 こういった例はわかりますか? 例 1: どちらの販売促進活動が本当に有効に機能したのか? [ チェーン店 10 店舗を無作為抽出 ] 販促活動前売上販促活動後売上 A 店 B 店 C 店 D 店 E 店 F 店 G 店 H 店 I 店 J 店平均売上販促活動前売上販促活動後売上 A 店 B 店 C 店 D 店 E 店 F 店 G 店 H 店 I 店 J 店平均売上 < 販売促進活動プラン A 実施後売上比較 > < 販売促進活動プラン B 実施後売上比較 > 平均売上としてはプラン A の方が効果があったが

6 例 2: どの要因が各店舗の売り上げに一番影響しているのか? また各要因のデータ値から逆に売り上げを予測できるのか? 地域世帯数地域住民所得 ( 千円 ) 売り場面積 ( m2 ) 競合店数売上 ( 千円 ) A 店 8,850 3, B 店 3,210 1, C 店 5,890 2, D 店 1,800 1, E 店 10,020 2, F 店 4,650 2, G 店 7,820 2, H 店 2,830 2, I 店 9,320 3, J 店 3,840 1, 正直どの要因が一番影響を及ぼしているのかデータを見ただけでは判別できない

7 本研修事業の目的スマートフォンの爆発的な浸透さらにインターネットに接続された様々な機器の増大等に伴い現在のインターネット社会は従来にも増して多種多様なデータが飛び交う時代となりさらに昨今の情報通信技術の進展は従来実施困難であったような高度な分析等をより身近に行うことを可能としていますしかしながらこのような社会環境下にて前頁までに記載したようなケースは組織の現場レベルにおいては未だ数多く見受けられるのではないかとも思われますこれには様々な要因がありますが主に以下のような点に起因することが考えられますデータ分析に必要な基本的なプロセス ( 手順 ) が理解されていないデータ分析に必要な基本的手法が理解されていないデータ分析を行う必要性が理解されていないそこで上記に関する基礎的知識を学ぶ機会を設け様々なデータを活用した今後の新規ビジネス創出業務効率化検討等の新たなヒントにつなげていく場として本研修事業を以下のプログラム内容にて提案するものですなお本事業は主に自治体職員企業における営業総務企画部門の職員等といった非技術系の方でかつデータ分析等に関し未経験者初心者の方を対象として企画しています ( 情報通信技術者システムエンジニア向けの研修事業ではありません )

8 プログラム全体構成各 Step 単独の研修事業も実施します Step1 データ分析基礎知識講座一斉座学基礎演習グループ演習 Step2 Excel を活用したデータ分析演習個人演習 Step3 総合演習グループ演習

9 各プログラム概要 STEP1 データ分析基礎知識講座 < 座学 : 約 60 分 ~80 分程度 > [ 講座内容 ] 今何故データ分析能力が必要なのかデータ分析を取り巻く状況の変化データ分析に必要な基本的プロセスデータ利活用事例等データ分析基礎演習 <グループ演習 : 約 45 分 ~60 分程度 > [ 演習内容 ] 仮説設定 ~データ分析企画案の検討 STEP2 Excel を活用したデータ分析演習 < 演習 : 約 3 時間 ~4 時間程度 > [ 演習内容 ] 簡単なサンプルデータを用いながら基礎的なデータ分析手法を演習形式で学ぶ前述の例のようなケースもここで演習可能 STEP3 データ分析から具体的な企画立案までを経験 < グループ演習 : 約 2 時間程度 > [ 演習内容 ] 国勢調査値等実際のオープンデータを活用し与えられた課題 ( 例 : 新規出店計画における最適候補地選出等 ) に対する企画立案をこれまでの経験等に基づく観点だけでなく具体的にデータ分析を活用して行っていくことを体験

10 <Excel データ分析演習の具体例 > (1) データのバラツキの読み解き演習事例平均値だけでは判断が難しい内容をどう分析するか? ある 2 店の売り上げ状況について売上平均値だけを見てみるとあまり差がない状態果たしてこの 2 つの店は同レベルの売り上げ店舗と捉えて良いか? 平均値だけで判断できない ( 適用できない ) 場合の分析手法の基本を学びます併せてデータのバラツキという点に関する捉え方の基本を学びますキーワード : 分散標準偏差中央値ヒストグラム (3) 強みと弱み ( セールスホイントと改善ホイント ) を分析演習事例自組織の強み ( セールスポイント ) とは何か? また弱み ( 改善すべき点 ) とは何か? アンケート等で得られた自組織に対する様々な評価からそもそも強み ( セールスポイント ) とはどこか? また早々に改善すべき点はどこか? 等について基本的なデータ分析から自組織のポートフォリオを作成する方法までを学びますキーワード : ポートフォリオ分析 (2) 各データの関係とそこからの将来予測演習事例気温から予測する商品の売り上げ気温データと商品の売り上げデータから気温度の際の商品の売り上げをどう予測するか? こういった一つの要因に基づく予測分析の基礎を学びます店舗の諸条件 ( 立地面積接客品揃え等 ) から推測する売り上げ各店舗の売り上げに一番影響を及ぼしている要因とは何か? また各要因の値をどう変化させていけば売り上げはどう変化していくのか? このように複数の要因に基づく予測分析の基礎を学びますキーワード : 相関回帰分析 (4) データ ( 平均値 ) の変化に対する判断演習事例アンケート結果の違いに意味はあるのか? 販売促進活動に果たして効果はあったのか? 組織認知度向上のために行った普及啓発活動実施後改めてアンケート調査を行ったところ平均評価点は向上したが果たしてこの変化は統計的に本当に違いのある結果なのか? また販売促進活動を通じて得られた売上平均値の変化は果たして統計的にも当該活動結果に基づくものといえる結果なのか? 必ずしも事業活動の結果ではなく平均値の変化は偶然に生じたことなのか? といった客観的判断ついて分析を行う基本的な手法を学びますキーワード : 平均値の検定

11 <Excel データ分析演習例 ( 補足 )> Excel データ分析演習では前頁の演習事例の他以下のような演習テーマのご提供も可能です ( 下記 1 項目につき約 1 時間 ~1 時間 30 分程度の演習時間を想定しています ) コンジョイント分析直交表を活用した最小単位の組み合わせによるニーズ調査アンケートの実施方法当該アンケート調査結果ニーズを最適に反映した新商品新サービスの要件の分析 χ2 乗分析アンケート集計等でよく用いられるクロス集計等の結果についてその結果が統計的にどの程度意味を有するのかを客観分析また単なるサンプルデータ分析体験だけでなく以下のような内容もご提供可能です後日のデータ分析を効果的に実施できるアンケート調査票の設計方法単に聞きたいことを聞くというアンケート調査ではなく集計結果と組織の現状課題をきちんと結びつけて分析していくことができるようなアンケート調査票の設計方法を習得

12 具体的な研修企画プランについて前頁までに記載したプログラム内容は現在 ( 一社 ) 九州テレコム振興センター (KIAI) にてすぐにご提供できる研修内容の全体概要です具体的にどのプログラムを組み合わせていくかは個別に調整させていただければと思っていますご参考までにいくつかのモデル案を簡単にご提示させていただきます Plan1 [ 基礎概念研修プログラム ( 一斉座学 + グループ演習 1 テーマ )] プログラム 1+ プログラム 3(1): 約 1 時間 30 分 ~2 時間程度 ( 人数制限なし ) Plan2 [Excel 演習導入型研修プログラム ( 一斉座学 + + グループ演習 1 テーマ +Excel 演習 2 テーマ )] プログラム 1+ プログラム 2(2 テーマ ): 約 4 時間程度 (Excel 演習に関しては 1 回の人数制限あり ) Plan2-1 [Excel 演習導入型研修プログラム ( 一斉座学 + + グループ演習 1 テーマ +Excel 演習 4 テーマ )] プログラム 1+ プログラム 2(4 テーマ ): 約 6 時間程度 (Excel 演習に関しては 1 回の人数制限あり ) Plan3 [Excel 演習のみ研修プログラム (Excel 演習 4 テーマ )] プログラム 2 のみ : 約 3 時間 ~3 時間 30 分程度 ( 人数制限あり ) Plan4 [ 総合研修プログラム ( 一斉座学 +Excel 演習 4 テーマ + グループ演習 2 テーマ ] プログラム 1+ プログラム 2+ プログラム 3: 約 8 時間程度 (Excel 演習に関しては 1 回の人数制限あり )

最後にこれからのビッグデータ時代の本格到来に向け今後従来以上データ分析に対する取り組みは様々な機関においても大変重要なテーマになってくると思われますその際仮に詳細なデータ分析作業そのものは外部機関に委ねるとしても目的内容結果評価等をきちんと実施できるスキルを持っていなければ分析業務そのものが無駄になりかねないことも考えられますまた組織内外に多種多様なデータが散在している現在

13 最後にこれからのビッグデータ時代の本格到来に向け今後従来以上データ分析に対する取り組みは様々な機関においても大変重要なテーマになってくると思われますその際仮に詳細なデータ分析作業そのものは外部機関に委ねるとしても目的内容結果評価等をきちんと実施できるスキルを持っていなければ分析業務そのものが無駄になりかねないことも考えられますまた組織内外に多種多様なデータが散在している現在データ分析に対する取り組みは一部の組織の人員に任せるものではなくあらゆる分野の人々が協力し参加していく時代になっていると思われますそのためデータ分析に関する基本的スキルは今や様々な組織において求められる共通基盤的な知識となりつつあるのではないでしょうかビッグデータ時代に対応した新たな組織運営を進めていくための第一歩として是非本研修事業を幅広くかつ継続的な取り組みとしてご検討していただければ幸いです

14 < お問い合わせ先 > ( 一社 ) 九州テレコム振興センター (KIAI) 熊本市中央区山崎町 66 番 7 号熊本中央ビル 7F TEL:(096) FAX:(096) [email protected] URL

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