2/15開催：Excel × Rで学ぶ明日からできる「売上データ分析」（POS、受注データなど）

学ぶ「分析手法」は主に2つ

[１] 異常検知：

モニタリングしている売上などの数字に、問題がないか気になるところです
そのための分析手法が「異常検知」です
異常検知は、例えば「売上データのみ」で分析可能です

　（※客数の異常検知をしたい場合は、客数のデータが必要になります）

[２] 要因分析：

売上が異常の場合、なぜ異常なのかを知りたくなります
そのための分析が「要因分析」です
売上に影響を及ぼすであろう売上以外のデータが必要になります。

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参加特典

【1】同講座のテキスト一式
　・約200ページの詳細テキスト
　・演習で利用したデータ（CSV形式）
　・Excel（分析例）
　・Rのサンプルコード
　など
　
【2】講師の書籍（新刊）※希望者のみ
　・好きなの1冊
　　文系のためのデータサイエンスがわかる本、
　　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
　・別途日時を調整し、貴社にお伺いします
　（もしくは、東京23区内のどこか）
　・場所は、東京23区内に限らせて頂きます

【4】同講座の再受講（無料）※希望者のみ

当セミナーはマーケティングや営業で活躍する

データサイエンティストを養成するセミナーです

現場で活用されている
分析手法をExcelで学ぶ

どの企業にもある売上データ（POSや受注データなど）の分析の考え方と具体的手順を、実際に手を動かしながら、多くの企業にあるExcelを用い、習得していきます

さらにR言語でも学ぶことで
分析の幅を広げる

さらに、多くのデータサイエンティストが利用する、フリーの分析ツールR言語を用いた場合どうなるのか、発展した話題として手を動かしながら体験しながら学んでいきます

RのWebアプリ(Shiny)の
作り方を学びみんなで使おう

さらに、Rで作った分析ロジックを、Webアプリ（RStudio・Shiny）として、みんなで使えるようにする方法を学びます

RのWebアプリ(Shiny)の
作り方を学びみんなで使おう

さらに、Rで作った分析ロジックを、Webアプリ（RStudio・Shiny）として、みんなで使えるようにする方法を学びます

少人数のため、きめ細やかな対応が可能です
受講料が良心的です（安価に設定）
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
収益に直結した売上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（Excel×R）を繰り返すため、理論の定着と実践力が促されます
売上データ分析で使う、統計学の指標（平均や標準偏差）やモデルを手を動かして学びます
RはExcelデータ分析の発展版として学習
最低限必要な、統計学の基礎のキソが学べます
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

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方
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方
とりあえず、自分でデータ分析をできるようになりたい方
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、困っている方
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
統計モデルのビジネス活用方法を、身に着けたい方
フリーの分析ツールR言語を覚えて、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

申し込み期限： 2020年2月14日（金）12:00 ※定員に達し次第、締め切り

1 イントロダクション

1-1　本日、皆さまに持ち帰って頂きたいこと
1-2　本日の概要と進め方
1-3　自己紹介

2 はじめての売上データ分析

2-1　セールスアナリティクス入門
2-2　営業・販促の効果測定とは？
2-3　最低限押さえておきたい統計学の基礎のキソ

3 売上データだけで実施するExcelデータ分析

3-1　売上データのみでも、できるデータ分析
3-2　異常検知（外れ値スコア算定）の手順
3-2　演習（Excelを使って分析する）

4 売上悪化の要因を探るExcelデータ分析

4-1　売上以外の営業・販促データがあったなら、要因を探ろう
4-2　要因分析（相関分析）の手順
4-2　演習（Excelを使って分析する）

5 R & RStudioの基礎の基礎

5-1　分析ツール R＆RStudio の設定
5-2　RStudioの基本操作
5-3　R言語に慣れよう！

6 Excelでやったことを Rで実践！

6-1　演習① - 異常検知

　　※「3.売上データだけで実施するExcelデータ分析」をRで実践

6-2　演習② - 要因分析

　　※「4.売上悪化の要因を探るExcelデータ分析」をRで実践

6-3　発展した話題

　　※Rで作ったロジックを、RStudioでWebアプリ（Shiny）化する

7 フィナーレ

7-1　本日の振り返り
7-2　やるやるシート
7-3　Q&A

1 イントロダクション

1-1　本日、皆さまに持ち帰って頂きたいこと
1-2　本日の概要と進め方
1-3　自己紹介

講師	高橋威知郎　Marketing & Sales Data Scientist
開催日	2020年2月15日（土）10:00～16:00
開催場所	創研BIZセミナールーム（東京都新宿区築地町4番地・神楽坂テクノス2F） ※最寄駅：　有楽町線江戸川橋駅（徒歩6分,500m）　東西線神楽坂駅（徒歩4分,350m）
参加料	20,000円/１名（税込み）　※テキスト・資料等含む　※ノートＰＣは持参ください（もし持参できない場合は、ご相談ください）
定員	6名 ※満席になり次第、締め切らせて頂きます
主催	株式会社セールスアナリティクス
開催場所	創研BIZセミナールーム（東京都新宿区築地町4番地・神楽坂テクノス2F） ※最寄駅：　有楽町線江戸川橋駅（徒歩6分,500m）　東西線神楽坂駅（徒歩4分,350m）

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

主にマーケティング戦略、製品サービス開発、営業・販売促進の生産性改善、マーケティングROIなどに関するコンサルティングを提供してまいりました
今までのコンサルティング経験をもとに、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

主にマーケティング戦略、製品サービス開発、営業・販売促進の生産性改善、マーケティングROIなどに関するコンサルティングを提供してまいりました

著書

営業生産性を高める! 「データ分析」の技術 (同文館)

ロジカルデータ分析（日経BP）

14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書（かんき出版）

最速で収益につなげる完全自動のデータ分析（クロスメディア・パブリッシング）

ロジカルデータ分析（日経BP）

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
住所	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
住所	東京都渋谷区円山町5番5号 Navi渋谷V 3階

第6回：Excel × Rで学ぶ
明日からできる「売上データ分析」
（POS、受注データなど）

売上データ分析の考え方と
Excelを活用した具体的手順を公開！

RはExcelデータ分析の発展版として学習！

学ぶ「分析手法」は主に2つ

参加特典