【数字を味方につける：初級編】ビジネスの現場で使えるデータ分析
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Try Udemy for Business- 経営やマーケティングになぜデータを活用すれば良いのかが理解できる
- 自社（あるいは担当事業）の経営やマーケティングの課題や目的に対して、どのように数字を見て分析していけば良いのかが分かる
- エクセルを使ったデータ分析の基礎を学べる
- 最低限のエクセルスキル（簡単な関数程度）※レクチャー１で具体的にお伝えしています
- 経営やマーケティングにどうデータを活用していくのかの基礎を学びたい方（あくまで基礎となります）
- Pythonなどのプログラミング言語を学んできている方でも、ビジネスへの活用がまだの方には良いと思います
- ※ある程度データ分析をされてきた方は中級編からの受講をお勧めします
本講座はビジネスの現場で実際に活用できるデータ分析の初級講座です。
初級とはいえ、コースの後半では、私が実際に相談を受けた実例をもとにデータ分析を行って頂きますので、
ご自身の仕事の中でも実際に活用できるものになっていると思います。
特に、
様々なデータを分析したことはあるが、実際にビジネスの現場で実践したことはない方
これから仕事でデータ分析が必要となってくる方
といった方には最適な講座となっています。ビジネスで活用するためのデータ分析におけるすべての土台となる講座です。
一方で、
すでにビジネスの現場でデータを活用している方
このような方については、物足りない部分もあるかもしれません。
ご自身の復習としてご活用いただくか、中級編からのスタートをお勧めいたします。
本講座では、例えば、
ショッピングモールに入っているアパレルショップで収益を改善させるには？
業績が落ちこんでいるパン屋で売り上げを上げるには？
レンタルショップで顧客満足度を高めるために取る施策とは？
このように、データ分析のニーズとして最も多い、
「収益改善」「売上向上」「顧客分析」という３つのケースに取り組んで頂きます。
単なる講義だけではなく、実際にデータも使って頂きますのでよりリアルに考えることができます。
本講座の修了時には
経営やマーケティングになぜデータを活用すべきなのかが理解できる
自社（あるいは担当事業）の経営やマーケティングの課題や目的に対して、どのように数字を見て分析すれば良いのかが分かる
エクセルでのデータ分析の基礎的な方法を学べる
ようになっていると思います。
統計学の知識がなくても大丈夫です！ぜひ一緒に学んでいきましょう。
- データ分析力を身につけたい（数字に強くなりたい）ビジネスパーソン（特に、データ分析の初心者）
- データを活用して業績を向上させたい、事業を成長させたい経営者（特に、まずはデータの活用性を理解されたい方）
- 経営、マーケティングの視点を持ちたいビジネスパーソン
数多くのコンサルティングをしてきた中で、各企業がデータ分析で陥っている状況について説明します。
自社に蓄積されたデータ以外で活用できる外部データについて説明します。ちょっとしたデータに関する問題も出しています。
スライドでお見せしている各種データリンク先です。
【人口統計データ】
総務省統計局
https://www.stat.go.jp/data/index.html
人口問題研究所
http://www.ipss.go.jp/
各行政 例：渋谷区
https://www.city.shibuya.tokyo.jp/kusei/tokei/index.html
【消費動向データ】
家計調査報告
https://www.stat.go.jp/data/kakei/index.html
自社に蓄積されたデータ以外で活用できる外部データについて説明します。
スライドでお見せしている各種データリンク先です。
【業界別市場データ】
百貨店
http://www.depart.or.jp/
スーパーマーケット
http://www.super.or.jp/
コンビニエンスストア
http://www.jfa-fc.or.jp/
アパレル
http://www.jat-ra.com/
化粧品
https://www.jcia.org/user/
【競合データ】
各社ホームページ（主に上場企業）
SPEEDA
https://jp.ub-speeda.com/
【アンケートデータ】
アンとケイト
https://research.ann-kate.jp/
マクロミル、楽天リサーチ、マイボイスコム 等
【実地データ】
店前通行量調査、価格帯別商品数調査 等
顧客分析でよく活用する一般消費者に対するアンケート調査について、事例を使って説明します。
【補足】
構成比から偏差値へ変換する方法について、
偏差値＝（偏差値を求めるセルー偏差値を求める全データの平均）÷ 標準偏差 × 10 + 50
という式で表されます。
今回、構成比という数字で表しておりますが、元となるデータはアンケート回答者全体を母数とし、Yesと回答した実数となりますので、上記式に当てはめることで算出可能です。
従いまして、例えばサロンを選ぶきっかけの「通いやすさ」における偏差値は
偏差値＝（45.7%ーaverage(45.7%～16.8%のセル)）÷ stdev(45.7%～16.8%のセル) × 10 + 50
で計算することができます。同じように他のセルについても計算できます。
例えば、エクセルのA1～A12セルに構成比「サロンを選ぶきっかけ」B1～B12セルに構成比「I社の評価」の数字を打ち込んでください。
A1に打ち込んだ45.7の偏差値を求める式は、
=(A1-AVERAGE(A$1:A$12))/STDEV(A$1:A$12)*10+50
となります。
（$マークはその後コピペするだけで済むように固定するときに使います）
同じように、B1に打ち込んだ14.5の偏差値を求める式は、
=(B1-AVERAGE(B$1:B$12))/STDEV(B$1:B$12)*10+50
となります。
ちなみに、類似関数としてSTDEV.Pとの違いについてですが、
STDEVは不変標準偏差であり、「母集団の一部」のデータに対して使います。
一方、STDEVPは標準偏差であり、「母集団全体」のデータのときに使います。
例えば、
「日本全国には1億人以上いるが、そのうち1000人分のデータを入手して、それをもとに分析を行う」
という場合にはSTDEVを使いますし、
「200人の社員全員にES調査を実施した。200人分のデータ全部を使って分析を行う」
という場合にはSTDEVPを使います。
今回の例では、日本全国の女性のうちの一部をアンケート調査にて抽出したため、STDEVを使います。