受付は終了しました。
- 研修名
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データ分析基礎~Excelで学ぶ7つの分析手法~
- 研修種別
- 申込状況
- 終了しました。
- 開催日時
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2022年8月2日(火)
9:30~17:30
- 申込期限
- 2022年7月14日(木)
- 受講料
-
9,000 円(消費税込み)
- 開催場所
- ドリーム・コア 1F ネクストコア
- 定員数
- 10名(最小催行人数5名)
- 学習目標
業務を効率化するためにITシステムは必要不可欠なものとなっていますが、昨今ではそこに蓄積されたデータの活用が求められています。
そこで本研修では売上データや顧客データなどの分析を行う上で基本となる7つの分析手法を、Excel演習を行いながら習得していただきます。- こんな方におすすめ
・社内に蓄積したExcelデータを今後分析・活用していきたい方
・データ分析の基本手法について学びたい方
・経営力強化や業務改善を推進するリーダークラスやそれを補佐する方- 内容
1.「ABC分析」:重要なものに絞り込む
・売上明細データを使って売れ筋死に筋商品を明らかにする
・売上金額だけでなく、販売数量や粗利額でABC分析を行う2.「RFM分析」:顧客を分類する
・時間(R)、頻度(F)、金額(M)の3要素で顧客を分類する
・ターゲット顧客をRFMの指標で抽出し、営業戦略に活用する3.「移動平均」:トレンド(底流)をつかむ
・移動平均グラフを作成し、トレンドや変曲点を明らかにする
・さらに移動標準偏差のグラフを重ねて、異変を見つける4.「クロス分析」:差異を明らかにする
・クロス分析でグループ間の違いや特性を明らかにする
・さらにグラフ化することで特性や傾向を視覚で捉えて気づきを促す5.「ポートフォリオ分析」:多次元的に評価する
・業績評価などを行うにあたり評価項目を基準化して相対比較を行う
・評価項目に重み付けをして、総合評価を行う6.「相関分析」:要因間の関係性を探る
・相関分析で要因間の相関係数を算出する
・残業時間の増大に影響を与えている要因を相関分析で明らかにする7.「回帰分析」:売上を予測する
・売上に影響を与える要因(例えば気温や天候)を考える
・売上と影響要因のデータで回帰分析を行い、売上の予測式をつくる- 前提知識
Excelの操作(関数入力、ピボットテーブル、グラフ作成)ができること
- 使用ソフトウェア
使用ソフトウェア:Excel2019
- 備考
講義・PC演習(Windows)
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