米谷 学

経験や勘だけに頼らない意思決定を、まずは統計学から学んでみましょう。 　 「ビッグデータ」そして「統計学」という言葉がいろいろな記事や書籍で目にするようになり、ビジネスにおける活用がより注目されています。 経験や勘だけではなく、 データも活用しながら意思決定に活かすこと が求められています。 皆さんの中で、Excelでグラフを描いたり、またAVERAGE関数で平均値を求めることができる方は多いと思います。 しかしこれらを正しく扱うこと、また正しく情報を読み取ることができなければ意味がありません。 そこでこの講座では、特に数値データに注目し、基本的な内容に絞って、まずは３回に分けて開講致します。 特に第１回・第２回は、データの特徴を表わすことについて、また第３回目は２つの数値項目のを探る方法について、わかりやすく説明します。 なお皆さんには、講座の時間にExcelで実習も行っていただけるようになっています。 　 ■第１回　グラフの種類と用途■ 　　 データの特徴を表わす基本的な方法の１つはグラフです。 　　主なグラフの種類と用途、そしてデータを視覚化する場合の注意点などについて説明します。 　 　講座では、Excelでグラフを作成し、その後に調整をする方法を中心に演習をします。　

経験や勘だけに頼らない意思決定を、まずは統計学から学んでみましょう。 「ビッグデータ」そして「統計学」という言葉がいろいろな記事や書籍で目にするようになり、ビジネスにおける活用がより注目されています。 経験や勘だけではなく、 データも活用しながら意思決定に活かすこと が求められています。 皆さんの中で、Excelでグラフを描いたり、またAVERAGE関数で平均値を求めることができる方は多いと思います。 しかしこれらを正しく扱うこと、また正しく情報を読み取ることができなければ意味がありません。 そこでこの講座では、特に数値データに注目し、基本的な内容に絞って、まずは３回に分けて開講致します。 特に第１回・第２回は、データの特徴を表わすことについて、また第３回目は２つの数値項目のを探る方法について、わかりやすく説明します。なお皆さんには、講座の時間にExcelで実習も行っていただけるようになっています。 ■第２回　平均値やデータの分布 ～ 記述統計■ グラフ以外にも、データの特徴を表わす方法があり、良く使われるのが「平均値」です。しかし平均値について、正しい理解の下で利用しないと、判断を誤る場合があります。そこで平均値を利用するときの注意点、またデータの特徴を表わすその他の指標、そしてデータの分布を表わす「ヒストグラム」を作成する演習も行います。 講座では、関数を使って平均値をはじめとする指標を求めたり、ヒストグラムの作成の演習を行います。

経験や勘だけに頼らない意思決定を、まずは統計学から学んでみましょう。 「ビッグデータ」そして「統計学」という言葉がいろいろな記事や書籍で目にするようになり、ビジネスにおける活用がより注目されています。 経験や勘だけではなく、 データも活用しながら意思決定に活かすこと が求められています。 皆さんの中で、Excelでグラフを描いたり、またAVERAGE関数で平均値を求めることができる方は多いと思います。 しかしこれらを正しく扱うこと、また正しく情報を読み取ることができなければ意味がありません。 そこでこの講座では、特に数値データに注目し、基本的な内容に絞って、まずは３回に分けて開講致します。 特に第１回・第２回は、データの特徴を表わすことについて、また第３回目は２つの数値項目のを探る方法について、わかりやすく説明します。 なお皆さんには、講座の時間にExcelで実習も行っていただけるようになっています。 ■第３回　２つの数値項目の関連 ～ 相関■ 集計やグラフ化から一歩抜け出すためには、２つの数値項目の関連を探ることも考えてみてはいかがでしょう。ザックリとイメージしやすい例では、「最高気温」と「ビールの売上本数」（これは飲食店の来店客数でも、娯楽施設の来場者数等でも良いのですが）などが挙げられるでしょうか。 ２つの数値項目の関連を探る方法、そしてこの関連を利用した簡単な予測方法も紹介します。 講座では、相関関係を視覚的に確認するためグラフを描いたり、相関関係を数値で示す指標（相関係数）を求める方法、また簡単な予測の一方法を行うための操作について演習をします。

「平均の罠」「集計したデータの偏り」「分析結果の誤差」など議論できるようになる   データの重要性については会社内で頻繁に聞くようになり、社内のデータも整備されつつある。 しかし、部下や上司から、データで説得力のあることをいわれて「確かにそうだ！」と鵜呑みにしてしまい、承認や意思決定をして、「いつまで議論をせずに流すべきなんだろうか」と違和感やモヤモヤを感じている…。 一方で、自分でアウトプットするのもインプットするのも、与えられたデータのとり方や見方に納得して意思決定や実行を行えるひとになりたいと憧れを感じている。 多くのビジネスパーソンは、そうした悩みを抱えては「統計学」の学習を実践して挫折してきているのではないでしょうか。   この授業は、自分でデータの意味がわかるようになる基礎知識の提供をする授業です。 データはただ闇雲に集めて平均値や最大値をとればいいというものではありません。適切な統計量を基にデータ全体の特徴をつかむことで、事実（ファクト）を正確に整理することができ、示唆や推測、仮説出しにつなげることができます。 授業では、普段当たり前に扱われている統計量（平均や中央値など）からケースによって使うべき統計量（分散・標準偏差など）、統計的仮説検定など、データを読むための基本的な統計知識を解説していきます。文系ビジネスパーソンをはじめ、統計学の学習でつまづいたビジネスパーソンの皆さまがスムーズに理解できるよう、データ分析のプロフェッショナルな先生方が解説していきます。   データを読むための武器を身につけ、現場のビジネスデータを点ではなく面で捉えるようになりましょう。

皆さんは、統計学を仕事に活用するイメージがついていますか？   学生時代に勉強する機会もありますが、社会人になるとなかなか時間の制限や難しいイメージがあり活用する気持ちにはなれません。また近年は、ビックデータやデータドリブンなど数字を使ってビジネスの意思決定をする機会も増えてきましたが、出来る人に任せてしまいなかなか手を付けづらい方も多いので者ないでしょうか。 必要であることはわかっているものの、統計学の活用のイメージが乏しいがゆえに「こんなものを勉強して何の役に立つのだろう？」と疑問を抱く場合も…。   本コースでは、本当はビジネスで使える統計学を、Excelを使って文系の皆さんにわかりやすくお伝えします。 「7日間集中講義！Excel統計学入門（オーム社）」「ビジネスマンのためのデータ分析＆活用術（フォレスト出版）」「7日間集中講義！Excel回帰分析入門（オーム社）」の著者、米谷学さんを先生にお迎えし、Excelで習得できる統計分析ついて学んでいきます。   統計学は使いこなすイメージを持ちづらいかもしれませんが、あらゆるビジネスシーンの意思決定に役立ちます。 明日から基本的なところから、統計学をExcelで実用できるようになりましょう。

このコースでは、データの種類やその読み方、扱い方といった、データの基礎的なリテラシーを学ぶ内容です。 SNSや生成AIが普及し、多様なデータが溢れる昨今では、ビジネスパーソンにとって「データリテラシー」は必須科目になってきています。 全２回の授業を通して、データの罠に惑わされないためのリテラシーを身に着け、どうやってデータを活用すると良いのか、その方法を学びましょう。 講師は、『データの読み方入門』、『「統計学を仕事に活かす」ー文系もExcelで実用できる統計ー（全3回）』でデータ分析の初心者に向けた授業をして頂いた米谷学先生です。   【このコースの内容】 第１回　データの罠を見抜くための読み方のコツ 第２回　データ分析の基本と仕組み   【コースの受講がオススメの方】 ・IT関連用語の知識量が必要になる方 ・データの取り方や見方を学び、ビジネスにおける具体的な活用方法を知りたいビジネスパーソン  

この講座は統計検定3級合格を目指すためのコースになっています。   業務で数字やグラフを扱っていても、正しい根拠を持って意思決定できているか不安はありませんか。 この授業では度数分布表や散布図、標準偏差などの基礎概念を扱い、データを正しく読み解き実務の議論に活かす方法を整理します。 日経ビジネススクールや企業研修で登壇し『Excel 統計学入門』等の著書を持つ米谷学先生が、統計検定3級レベルの基礎リテラシーを分かりやすく解説します。 【この授業で学べること】 質的変数・量的変数の違いや度数分布表・各種グラフの適切な使い分け 平均値・中央値・最頻値・標準偏差などの基本統計量を用いたデータの要約と散布度の把握 散布図と相関係数、回帰直線を用いた2変数間の関連性の読み取りと数値の予測方法 二項分布や正規分布、信頼区間と統計的仮説検定の基本的な考え方 【利用シーン】 売上データやアンケート結果を集計・可視化するシーンで、目的に応じた適切なグラフや基本統計量を選定して分かりやすく集計できる。 業務上の問題解決や施策検討のシーンで、相関関係や回帰直線を用いて要因の予測やデータに基づく論理的な意思決定ができる。 実験データや標本調査の結果を解釈するシーンで、誤差の範囲や仮説検定の考え方を踏まえた客観的な議論を進行できる。 【授業構成】 第1回：統計検定の全体像と変数の種類 第2回：データの集計と割合・比率・度数 第3回：目的に合わせたグラフの選び方と読み取り 第4回：基本統計量（代表値：平均値・中央値・最頻値） 第5回：基本統計量（散布度：標準偏差・分散・変動係数） 第6回：データの分布・箱ひげ図と移動平均 第7回：2変数間の相関関係と回帰分析による予測 第8回：確率分布・信頼区間の推定と統計的仮説検定 こんな人におすすめ 統計検定3級の受講に向けて、出題範囲の重要概念や解法のポイントを効率よく確認したい方 業務で集計データやグラフを作成しているが、数値の根拠に基づいた報告や提案に不安がある方 統計学の基礎知識を整理し、実務でのデータ活用や分析スキルの土台を築きたい方