【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

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。

現在の日本企業におけるデータ分析に対するニーズや活用状況、課題について説明します。

ビジネス現場において本来あるべきデータ分析とは何なのかについて説明します。

データ分析について説明していくに当って、そもそも問題とは何なのか、説明します。

そもそもビジネスとは問題解決の連続で成り立っているのですが、問題解決のあるべきやり方について説明します。

ビジネスの現場におけるデータ分析の役割や効果について説明します。

AI（生成系AI）によるデータ分析の限界やその理由、人がどうAIを扱ってデータ分析していけるのかについて説明します。

データ分析のアプローチ方法、5つのフローについて説明します。

データ分析するに当って、スタートであり最も重要な「目的の明確化」について説明します。

データ分析の2番目のフローである「仮説の洗い出し」について説明します。

仮説を洗い出す上で必要な考え方であるロジカルシンキング。その一つの手法であるMECE（ミーシー）について、ワークを交えて説明します。

MECEのワークに関する解説です。

MECEをツリー上に構造化したフレームワークであるロジックツリーについて、ワークを交えて説明します。

ロジックツリーのワークについての解説です。

データ分析の残りのフローについて説明します。

データ分析できると企業や個人にとってどのような効果があるのか説明します。

データ分析のコツであり精度を決める「データ収集」について説明します。

データ収集において最も重要な自社データをどのように蓄積・収集すべきかについて説明します。

自社データを活用することでどのような分析が可能となるのか、8つの例を説明します。

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。

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。

データ分析は5W1Hをどこまで詳細化できるかでその後のビジネスへの展開が決まります。

なぜデータ分析によりPDCAの精度が高まるのかについて説明します。

収益改善する上で欠くことのできない損益分岐点分析について説明します。ワークもあります。

損益分岐点分析のワークについての解説です。

収益改善はじめ、様々な目的におけるデータ分析をするに当って活用できる相関分析について説明します。ワークもあります。

相関分析のワークについての解説です。

収益改善についてのケーススタディです。実際にエクセルを使ってデータ分析してもらいます。

収益改善のケーススタディについての解説です。

データ分析するに当って頻繁に活用するピボットテーブルについて説明します。

実際にエクセルを使ってやっていただきます。

データ分析するに当って、大量のデータを整理するのに大変活用できるINDIRECT関数について説明します。

実際にエクセルを使ってやっていただきます。
（レクチャー32でダウンロードしたエクセルファイルです）

実際にビジネスの現場で起こった売上向上に向けたデータ分析のケーススタディになります。

パン屋の売上減少要因をデータ分析で特定し、実際に売上を上げるための施策を考えるケーススタディです。

エクセルを使って実際にデータ分析もやってもらいます。

パン屋の売上を上げるために何をすべきかのケーススタディの後編です。

エクセルを使って実際にデータ分析もやってもらいます。

パン屋の売上向上のためのデータ分析のケーススタディにおける解説です。

レンタルショップで実際に実施した顧客分析のケーススタディです。

このレクチャーでダウンロードできるエクセルファイルを使って実際にデータ分析してもらいます。解説はレクチャー43で行います。

データ分析に不安のある方は、このケーススタディをやる前に、先にレクチャー39～42をご覧ください。

データ分析するに当って欠くことのできないVlookup関数について説明します。

動画においては完全一致する場合に対象の数値あるいは文字列を引っ張ってくる数式について説明していますが、完全一致するデータが見つからなかった場合に、そのデータを超えない最大値を検索する方法もあります。

その場合は、最後の４番目の部分を「0」の代わりに「1」を入力します。例えば、年齢から年代を紐づける際や、RFM分析をする際に、顧客ごとの売上金額や購入頻度から各RFMのランクを紐づける際に活用できます。
※当レクチャーでダウンロードできる資料もご参照ください。

便利なXlookup関数について新しく説明します。

エクセルを綺麗に見せることも重要です。そのときに活用できるIferror関数について説明します。

〇〇ifs関数は覚えておいて損はありません。このレクチャーでは代表的なsumifs関数、averageifs関数について説明します。

レクチャー39～41で説明したVlookup関数、Iferror関数、〇〇ifs関数について、実際にエクセルを使って練習します。

レクチャー38で説明したレンタルショップの顧客分析のケーススタディの解説です。

データ分析するエクセルファイルはレクチャー38でダウンロードできます。

自身でやっていただいた後、当レクチャーでダウンロードできる回答例をご確認ください。

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。

顧客分析には欠かせないRFM分析について説明します。

実際にエクセルを使ってRFM分析についてワークもしてもらいます。

RFM分析のワークについて解説します。

自身でやっていただいた後、当レクチャーでダウンロードできる回答例をご確認ください。

ビジネスの現場で使えるデータ分析について、重要なことを改めてお伝えします。

本コースについてはもちろん、データ分析や企業経営・マーケティングについて、ご質問やご相談のある方はお気軽にお問合せください。
動画作成時から会社が変わっている為ご注意ください。

また、当レクチャーで動画でお見せしたスライドがダウンロードできますので、ぜひ復習にご活用ください。

引き続き、よろしくお願いいたします。

ＫＵＲＯＣＯ株式会社
齋藤健太