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明日からビジネス現場で使おう!
らくらくデータサイエンス
入門コース

【開催日程】 2022/1/22・2/5・2/19・3/5・3/19(土曜)の全5回
【開催時間】 各回 11:00〜17:00(午前の部・お昼休憩・午後の部)
【受講形式】 当日Zoom or 後日動画視聴
【参加費用】 8万円(税込み)/人
【参加定員】 最大10名



当コースは、マーケティングや営業の現場
高度なプログラミング技術を使わず
データを活用し成果をだす人財を養成するプログラムです

習得スキル

明日からビジネス現場で使える
テーマ設定アナリティクス設計モデル構築
考え方具体的手順を習得!

テーマ設定

明日から実務で使えるテーマ設定テンプレートを使い、テーマ設定の考え方と具体的な手順を、習得していきます

アナリティクス設計

テーマ設定と同様に、明日から実務で使えるアナリティクス設計テンプレートを使い、考え方と具体的な手順を、習得していきます

モデル構築

明日から実務で使える無料かつノーコード(プログラミング不要)なツールを使い、手を動かしながら機械学習モデルの構築を実施し、習得していきます

扱う予定の分析事例

  • モニタリング指標(売上や案件数、CV数、PV数など)の異常検知
  • モニタリング指標に問題が起こったときにその要因を探る要因分析
  • リード(見込み顧客)の受注やLTV(顧客生涯価値)を予測する受注モデル構築
  • 既存顧客の離反やダウンセル(取引金額の減少)を予測するチャーンモデル構築
  • 取引額の拡大しそうな既存顧客を特定する出世魚モデル構築
  • 売上などのモニタリング指標を予測する時系列解析モデル構築(売上予測など)
  • 他には、手にしたデータセットに対する、EDA(探索的データ分析)・前処理系の各種法(データセットのプロファイリング・欠測値補完・異常データ検知・主成分分析・因子分析・クラスター分析など)も合わせて登場します
  • リード(見込み顧客)の受注やLTV(顧客生涯価値)を予測する受注モデル構築

利用する分析ツール

  • みんな大好き Excel ※特にアドイン「データ分析」「ソルバー」などを使います
  • ノーコード&無料で使えるビジネスデータ分析環境 R Radiant(Rから起動し使います)
  • ノーコード&無料で使える機械学習プラットフォーム H2O Flow
  • データサイエンティストの大好きな RPython(ノーコードではありません)
  • ノーコード&無料で使える機械学習プラットフォーム H2O Flow

受講をお勧めする方

  • マーケティングや営業でこれからデータ分析することを、考えている方
  • 個々の分析手法を学んだが、実務でデータ分析を活用できていない
  • マーケティングや営業の分析担当者で、今あるデータで何かしら分析したい方
  • どの企業にもあるExcelを使った、実務的なデータ分析を覚えたい
  • とりあえず、自分でデータ分析をできるようになりたい
  • できるだけ短期間で、分析スキルを身に着けたい方
  • マーケティングや営業の分析担当者になってしまい、困っている
  • さらにデータ分析スキルを、補強したい方
  • マーケティング・営業系のデータサイエンティストのスキルを身に着けたい方
  • 機械学習モデルのビジネス活用方法を、身に着けたい方
  • ノーコードでフリーで使える、分析ツールR Radiantや機械学習プラットフォームH2O Flowを、実務で使ってみたい方
  • マーケティングや営業でこれからデータ分析することを、考えている方
check!

参加特典

【1】同講座のテキスト一式
 ・詳細テキスト
 ・演習で利用したデータ(CSV形式)
 ・各種テンプレート
 ・各種手順書
 など
 
【2】講師の書籍 ※希望者のみ
 ・好きなの1冊
  データと利益に変える! データドリブンセールス、
  営業生産性を高める! 「データ分析」の技術、など

【3】データ分析・活用の相談(90分)※希望者のみ
 ・オンライン or 貴社(東京都23区内)

【4】同講座の再受講(無料)※希望者のみ

カリキュラム

1

日目|2022/1/22(土)11:00-17:00

■AMの部|11:00-12:30【テーマ設定】&【アナリティクス設計】の基礎スキル習得

 ●イントロダクション
  ・全体像のお話し
   ・データ活用ストーリー
   ・2つのアナリティクス(傾向分析と近未来分析)
   ・過去を捉える傾向分析
   ・未来を見通す近未来分析
   ・幾つかの事例の紹介
  ・設計フェーズ(テーマ設定とアナリティクス設計)の概要
   ・テーマ設定の概要
   ・アナリティクス設計の概要
   ・各種テンプレートの紹介
  など

■PMの部|13:30-17:00【データ分析】&【モデル構築】の基礎スキル習得

 ●アナリティクスフェーズ(データ分析とモデル構築)の概要
  ・2つのアナリティクス(傾向分析と近未来分析)
  ・過去を捉える傾向分析
  ・未来を見通す近未来分析
 ●アナリティクスの基礎
  ・データセットとは?
  ・目的変数Yと説明変数X、回帰問題と分類問題
  ・時制×XYで考えるデータ活用タイプ(異常検知・要因分析・将来予測など)
  ・予測モデル構築の手順
 ●ツール準備・使い方
  ・Excel アドイン「データ分析」「ソルバー」
  ・R Radiant + α(RとPython)
  ・H2O Flow
  など

2

日目|2022/2/5(土)11:00-17:00

■AMの部|11:00-12:30【テーマ設定】&【アナリティクス設計】の基礎スキル習得

 ●テーマ設計①(ビジネス現場のお困りごとと要因探索)
  ・事例を使って考え方とテンプレートの使い方を説明
  ・身近な問題でやってみよう!
  など

■PMの部|13:30-17:00【データ分析】&【モデル構築】の基礎スキル習得

 ●データセットの理解と生成のためのEDA(探索的データ分析)と前処理①
  ・データ結合
  ・データプロファイリング
  ・データの標準化
  ・異常データ探索(1変量)
  ・欠測値補完
  など

3

日目|2022/2/19(土)11:00-17:00

■AMの部|11:00-12:30【テーマ設計】&【アナリティクス設計】の基礎スキル習得

 ●テーマ設計②(解決策の案出とテーマ候補案出)
  ・事例を使って考え方とテンプレートの使い方を説明
  ・身近な問題でやってみよう!
  など

■PMの部|13:30-17:00【データ分析】&【モデル構築】の基礎スキル習得

 ●データセットの理解と生成のためのEDA(探索的データ分析)と前処理②
  ・異常データ探索(多変量)
  ・次元削減・集約(主成分分析・因子分析・GLRM)
  ・クラスター分析(階層型・非階層型・量質混合型)
  など

4

日目|2022/3/5(土)11:00-17:00

■AMの部|11:00-12:30【テーマ設計】&【アナリティクス設計】の基礎スキル習得

 ●テーマ設計③(データ活用ストーリーのデザイン)
  ・事例を使って考え方とテンプレートの使い方を説明
  ・身近な問題でやってみよう!
  など

■PMの部|13:30-17:00【データ分析】&【モデル構築】の基礎スキル習得

 ●傾向分析事例
  ・モニタリング指標(売上や案件数、CV数、PV数など)の異常検知
  ・モニタリング指標に問題が起こったときにその要因を探る要因分析
 ●近未来分析事例
  ・売上などのモニタリング指標を予測する時系列解析モデル構築(売上予測など)
  など

5

日目|2022/3/19(土)11:00-17:00

■AMの部|11:00-12:30【テーマ設定】&【アナリティクス設計】の基礎スキル習得

 ●アナリティクス設計
  ・データ活用ストーリーの詳細化
  ・モデル設計(フィッシュボーンチャート)
  ・データセット定義
  など

■PMの部|13:30-17:00【データ分析】&【モデル構築】の基礎スキル習得

 ●近未来分析事例
  ・リード(見込み顧客)の受注やLTV(顧客生涯価値)を予測する受注モデル構築
  ・既存顧客の離反やダウンセル(取引金額の減少)を予測するチャーンモデル構築
  ・取引額の拡大しそうな既存顧客を特定する出世魚モデル構築

  など

1

日目|2022/1/22(土)11:00-17:00

■AMの部|11:00-12:30【テーマ設定】&【アナリティクス設計】の基礎スキル習得

 ●イントロダクション
  ・全体像のお話し
   ・データ活用ストーリー
   ・2つのアナリティクス(傾向分析と近未来分析)
   ・過去を捉える傾向分析
   ・未来を見通す近未来分析
   ・幾つかの事例の紹介
  ・設計フェーズ(テーマ設定とアナリティクス設計)の概要
   ・テーマ設定の概要
   ・アナリティクス設計の概要
   ・各種テンプレートの紹介
  など

■PMの部|13:30-17:00【データ分析】&【モデル構築】の基礎スキル習得

 ●アナリティクスフェーズ(データ分析とモデル構築)の概要
  ・2つのアナリティクス(傾向分析と近未来分析)
  ・過去を捉える傾向分析
  ・未来を見通す近未来分析
 ●アナリティクスの基礎
  ・データセットとは?
  ・目的変数Yと説明変数X、回帰問題と分類問題
  ・時制×XYで考えるデータ活用タイプ(異常検知・要因分析・将来予測など)
  ・予測モデル構築の手順
 ●ツール準備・使い方
  ・Excel アドイン「データ分析」「ソルバー」
  ・R Radiant + α(RとPython)
  ・H2O Flow
  など

特徴

  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます
  • 小難しい理論よりも、ビジネスへの実践にこだわっています
  • 収益に直結したデータ分析を学びます
  • 単にデータ分析手法を学ぶだけでなく、いかに活用するのか、その勘所を学びます
  • 個々の分析手法が、どのように関連しあっているのかを体系的に学びます
  • 理論と演習を繰り返すため、理論の定着と実践力が促されます
  • ビジネスデータ分析で使う、機械学習モデルを手を動かして学びます
  • プログラミング不要ノーコードなデータ分析ツールを用います
  • 自動で機械学習モデルを構築するAutoML(自動機械学習)もノーコードで実施します
  • プラスアルファの話題として、コーディング必要なR(もしくは、Python)の話題にも触れます
  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます

講師紹介

高橋威知郎

ビジネスデータ分析コンサルタント

Marketing & Sales Data Scientist

大学卒業後、約20年間一貫して「実践」にこだわり「データ分析」に関与してきました

  • 官公庁時代、米国国防総省の高官からデータ分析のパワーと要諦について力説され衝撃を受けました

    このとき、データ分析に魅了され、データ分析の世界でに生きていくことを決意しました
     
  • 私が身に着けたデータ分析は、学問的なものではなく、実践的なものです

    安全保障の世界のデータ分析は、生きるか死ぬかの世界です

    例えば、統計学的に正しいかどうかよりも、生きるか死ぬかを重視するということです

    学問的に正しい分析をしても、国が滅んでしまっては意味はありません

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職、

    その後、事業会社にて社内データ活用を推進するとともに、事業部のデータビジネス構築支援(既存ビジネスにデータで付加価値をつける、など)

    主な対象領域は、ビジセス系(営業やマーケティングなど)と生産系など

  • 今までの経験をもとに、使えるデータのみで効率よく収益を拡大する仕組みである「DELTA法」を考案

    売上数兆円の大企業から社員数人程度のベンチャー企業のコンサルティングまで実施し、企業の大小問わず収益拡大を実現してきました

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職、

    その後、事業会社にて社内データ活用を推進するとともに、事業部のデータビジネス構築支援(既存ビジネスにデータで付加価値をつける、など)

    主な対象領域は、ビジセス系(営業やマーケティングなど)と生産系など

主な著書

講師 高橋威知郎 Marketing & Sales Data Scientist
開催日程 2022/1/22・2/5・2/19・3/5・3/19(土曜)の全5回
開催時間 各回 11:00〜17:00(午前の部・お昼休憩・午後の部)
受講形式 当日Zoom or 後日動画視聴
参加費用 8万円(税込み)/人
参加定員 最大10名
主催 株式会社セールスアナリティクス
開催時間 各回 11:00〜17:00(午前の部・お昼休憩・午後の部)

主催企業概要

会社名 株式会社セールスアナリティクス
代表者 高橋 威知郎
営業所 東京都渋谷区円山町5番5号 Navi渋谷V 3階
HP https://www.salesanalytics.co.jp/
問合せ先 📩 info@salesanalytics.co.jp
営業所 東京都渋谷区円山町5番5号 Navi渋谷V 3階