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