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データの集計は何となくでできていましたが、仮説を立ててから分析をすることや、分析の考え方など、分析は何となくではできず、分析は難しいと自分の中で分析へのハードルが上がっていました。しかし、今回Fact-Findingなどを学べたことにより分析について少しでも理解が深まったことでハードルは少し下がったように感じました。まだ分からないところも多々ありますが、今回の講座の内容を復習し、業務に役立てていきたいと思いました。ありがとうございました。
通信会社
データ分析の専門家ではないが、データを読み解き戦略を立てるために。
統計的な知識がなくてもできるデータの読み方と 分析を通して「戦略の糸口を掴む力」を身につける
データから何かを考える機会というのは、そうした専門家でなくても非常に多くあります。今月の売上や年間の推移、他社ブランドとの比較に市場規模など、新商品のマーケティング戦略を考える上で、またプロモーションの切り口を考える上で、さらに提案の企画書を考える上で、誰もが格闘しています。日々の経験から「こうじゃないか」という予想は考えられているのに、その根拠が集められない。データを見ると何かが起きているはずなのに、その原因が分からない。そうした悩みがあり情報を得ようと思っても、世に出ている分析の多くは統計的な知識が必要になる高度なものばかりです。
しかし、データ分析でもっとも重要なのは「仮説力」であり、分析からアイデアを発想するプロセスと、着眼点さえ押さえれば誰もができるものです。そこで宣伝会議では、難解な統計の知識を使わなくても主要な手法を使え、問題解決の糸口を見つけるためのスキルを身につける、「データ分析力養成講座」を開講します。
分析の仕方を変えるだけで、今までのデータから新たな可能性や売上のヒントを見つけることができる
データから仮説を立てられるようになる
今まで活用できなかった情報源を使うことで、分析に説得力を持たせることができる
棒グラフ、折れ線グラフ以外にも、データに適した表現が可能となる
プレゼン用のデータとして納得度の高い資料作成が可能になる
![]() scene #1 | 年鑑の売上推移や強豪との比較などデータはあるが、イマイチどこを見ればよいのか分からない… |
![]() scene #2 | データ分析手法は調べればたくさん出てくるがどれに手を付けるべきか分からない... |
![]() scene #3 | ひとまずグラフは作ってみたものの、ここから何が読み取れるのか... |
![]() scene #4 | データはたくさん集まったが、そこから戦略をどう立てればよいのか... |
![]() scene #5 | 分析の手法は調べればいろいろ出てくるが、難しそうで学ぶ気にはなれなかった... |
![]() scene #6 | 「データ」や「分析」と聞くとつい尻込みしてしまう... |
必要なのは、難解な分析の知識ではなく、
現場ですぐに使える「分析の視点」と「方法」
Point1: 仮説設定力
分析は「正解」を出すわけではなく「ヒント」を出すものです。「こっちに手がかりがあるんじゃないか」という仮説設定力がどんな手法より重要です。
Point2: 着眼点
分析においてのポイントは「どこに目をつけるか」です。やみくもにデータにあたらずセオリーを押さえることで、一気に分析はスムーズになります。
Point3: 特異点
分析から意味のある結果を得るためのカギが「特異点」です。「ここに何かがある」という特異点を見つけられれば、その先の方向性が見えてきます。
Point4: 分析から戦略を導くプロセス
分析には適切な順序があり、フェーズにしたがって進むことで、いま何について考えればよいのかがはっきりします。
01 価値のあるデータを集め事実から「意味」を見出す
・分析は手法より着眼点
・ハードなFactから始める
・価値あるデータ収集法
・データを読み解く3つの基本分析法+企画に役立つ7手法
02 データの「特異点」を見つけ仮説を導き出す
・分析結果と戦略をつなぐ特異点
・特異点の要因の特定法
・特異点から突破口を導き出す
・特異点から仮説を見出す
03 仮説からアイデア発想へジャンプする
・状況仮説とニーズ仮説
・仮説から課題を設定する
・アイデアをロジカルに評価して磨きをかける
・仮説をアイデアへジャンプさせる発想法
・企画書をワンランクアップするグラフ作成術
04 グラフを活用しデータ分析の質を上げる
・円グラフ
・棒グラフ
・折れ線グラフ
・構成比グラフ(帯)
・散布図
大学卒業後、地方銀行を経てマーケティング専門のコンサルティング会社へ勤務。以来18年間、商品企画や販売促進などマーケティング支援を行う。2012年より現職。「マーケティングは仮説設定が全て」が信条。定量データから戦略仮説を見出す手法を考案。著書に「社内外に眠るデータをどう生かすか~データに意味を見出す着眼点~」(宣伝会議)「マーケティングに役立つ統計の読み方」「よくわかるExcelデータ分析入門」がある。
2002年に日本航空に入社。月間2億ページビューに上るJALホームページのログ解析や顧客情報分析を担当。航空券などのレコメンド施策の立案・企画・実施に当たる。顧客の閲覧傾向に応じてお薦めするコンテンツを使い分け、購入率をアップするなどの成果を上げている。2019年、株式会社デジタルガレージに転職、執行役員CDO(チーフデータオフィサー)として、デジタルガレージグループないのでデータ利活用を統括。2021年より現職、Suicaデータを中心としたJR東日本グループのデータ利活用、分析人材育成を担う。14年、日経情報ストラテジー誌による「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」受賞。統計解析や実務に役立つ分析手法に詳しく、連載等多数。
通信会社
人材サービス
コンピューターメーカー
食品会社
カリキュラム | |
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時間 | 講義内容 |
10:00〜12:30 | データ分析きほんの“き”基礎知識習得と分析プロセス ・仮説力がすべて ・最もシンプルな定量データの分析法 ・データから何を見出すかがポイント! ・ケーススタディ ・マーケティングに役立つ7つの手法 |
13:30~15:30 | データ分析から仮説を見出し戦略構築への展開方法を学ぶ ・仮説設定の具体的な進め方 ・ケーススタディ ・仮説から課題設定、戦略構築へ ・企画書をワンランクアップさせるグラフ作成法 |
15:50~17:50 | ビジネス成果を出すデータ活用法 ・傾向分析と近未来分析 ・差の分析 ・関係性の分析 ・これからを見通す「近未来分析」 ・データを使った課題発見と課題解決 ・Excel操作編 ・Excelアドイン「データ分析」 ・店舗売上予測 ・顧客離反予測 |
概要 | |
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受講形態 | 東京会場(南青山)開催&オンライン(Zoom)開催 |
開講日 | 2025年11月6日 |
講義時間 | 10:00~17:50 |
定員 | 30名 ※東京会場(南青山) |
受講のご案内 | ※オンライン配信でご受講の皆様へ |
受講料金 | 1名受講 |
受講対象 | ○これまでの売上の推移や競合のデータを見ても、当たり前の結論しか得られず新しい切り口をみつけられていないとお考えの方 |
注意事項 | 受講は申込者本人に限ります。他人に貸与・譲渡することはできません。 |
・体系的な研修企画には「部門研修を計画する」が役立ちます。