関数を使わないExcel(エクセル)
Excel(エクセル)でデータマネジメント≪相関・回帰・重回帰≫
因果関係を探して、根本原因に対策を講じましょう!
概要 | 1対1のデータの関係、1対多のデータの関係! これを数値化するために、相関や回帰分析を行います。 ビジネスの現場にあるデータは、意外にも(因果)関係を持つものが多くあります。 ・気温と来客数 ・広告費と売り上げ ・商品の価格と売り上げ ・顧客が満足だと感じる要素の影響度 ・商品を購入する動機の影響度 ・訪問回数と売り上げ ・時間と入電数 関係性がわかれば、予測や改善が可能となります。 Excelに装備されている分析機能を使えば、簡単に関係性を測定することができます。 数字が苦手な方でも、本セミナー受講後には、データを目の前にすると相関や回帰をしてみたくなります。その効用を体感してください。 |
ポイント | 訪問回数と売り上げ、営業社員の売上と特徴など、多くのことを関係性を数値化して表現することが出来ます。 これを実現するのが、相関・回帰です。 数値化することで、現状分析はもとより、将来の予測を行うことができるようになります。 |
対象者 | ・説明の際に、数字の裏づけをすることが苦手な方 ・つい、過去の経験に頼りがちな方 ・エクセルが苦手な、経営層、管理職や営業担当の方 ・効率的な営業を目指している方 ・上司にデータの整理を任せれた方 ・データを分析する部署に配属された方 ・論理的なアプローチを身に付けたい方 |
対象データ | 売上データ、受注データ、得意先データ |
期待効果 | ・過去のデータから将来を推測できるようになる ・勘と経験に頼ることなく、論理的な説明ができるようになる ・短時間に集計し、対応策や原因を考えることに時間を費やすことができるようになる ・相関・回帰を使った分析ができるようになる ・良く使う分析手法を理解することで、報告書の信頼性を向上することができる ・部下の説明に厚みをます ・無駄な行動を抑制し、効率的な業務を行うことができるようになる |
受講者の声 | ・初心者にとって、初めは難しいと思ったがやっていくうちに理解することができました。明日からの業務に使えそうです。ありがとうございました。 ・説明用の事例の後、実際に確認がスムーズにできる説明の流れで大変わかりやすかった。テストデータをどのように数値化して、質的データを量としてみていくといったものがあれば受けてみたい。 ・相関や散布図は何となく活用してきましたが、今回、その意味が理解できました。 ・相関や散布図に関しては、全然使ったことがなかったので、本当に勉強になりました。これから業務に活かせそうです。データ分析以外にもいろいろな知識も教えていただけて非常にためになりました。ありがとうございました。 ・分析結果を相手に伝える能力を身につけなければと再認識しました。 |
カリキュラム
概要(使用機能、詳細、方法など) |
1 相関・回帰分析の基本知識 相関とは何か |
2 データ分析を利用した相関活用例 学習内容:1対1の相関、複数項目の相関分析 ケース1:気温から集客を予測する |
3 回帰分析とは何か(単回帰分析と重回帰分析) グラフを利用した回帰分析活用例(散布図を活用する) 重回帰分析ととの活用方法 学習内容:散布図の作成、グラフの作成、回帰分析、判別分析 ケース2:広告費と売上の関係を調べる ケース3:新商品の最適価格を決定する ケース4:顧客満足度を効率よく上げるための方法を考える ケース5:製品の好みを判断する |
4 総合演習 演習1:既存データから関係を探し出す 演習2:総合満足度に最も影響を与える項目とは何か |
5 まとめ、質疑応答 |