📊 ビジネスデータ分析・意思決定
データで経営判断を支える実践的スキルを習得
コース概要
このコースでは、ビジネスの現場でデータを活用して意思決定を行うための実践的なスキルを身につけます。統計的分析手法、顧客分析、予測モデル構築から、経営層へのプレゼンテーションまで、データアナリストとして活躍するために必要な知識を体系的に学びます。ExcelとPythonの両方を使って、実務ですぐに使えるスキルを習得できます!
📋 前提条件
- Excel・Googleスプレッドシート完全マスターコース修了（必須）
- Pythonプログラミング基礎コース修了（必須）
- Pythonデータ分析入門コース修了（必須）
- 統計学3級レベルコースまたは数学基礎コース修了（推奨）
🎯 学習戦略
- ExcelとPython両方を使って実務で即使えるスキルを習得
- すべてのコードはGoogle Colabで動作確認済み
- 統計分析→顧客分析→予測→意思決定の順で段階的に習得
- 実践プロジェクト4本で実務スキルを定着
- 経営層向けプレゼンテーションでデータアナリストとして即戦力に
Part 1: ビジネス分析の全体像 (Step 1-7)
ビジネスデータ分析とは何か
データアナリストの役割と、ビジネスにおけるデータ分析の重要性を理解します。
- データアナリストの役割
- データ分析のバリューチェーン
- 4つの分析タイプ(記述、診断、予測、処方)
- 実際のビジネス事例
データドリブン経営の重要性
「勘と経験」ではなく、データに基づいた意思決定の重要性を学びます。
- データドリブンの概念
- 勘と経験 vs データ
- データドリブン企業の成功事例
- 意思決定の質向上
分析プロジェクトの進め方
データ分析プロジェクトを成功させるための6つのステップを習得します。
- 課題理解→データ収集→前処理
- 分析→解釈→アクションプラン
- プロジェクト管理の基本
- ステークホルダーとのコミュニケーション
ビジネス課題の発見と定義
正しい課題を見つけ、構造化する方法を学びます。
- イシューの特定
- MECE、ロジックツリー
- SMART原則での課題設定
- 実践ワークショップ
仮説の構築とロジック
仮説思考で効率的に分析を進める方法を習得します。
- 仮説思考とは
- 良い仮説の条件
- 仮説を検証するデータ設計
- 実例での演習
KPIの設計と選定
ビジネスの成功を測定するための重要指標(KPI)を設計します。
- KPIの概念と重要性
- 良いKPIの条件
- KPIツリー作成
- 先行指標と遅行指標
データ分析の倫理とコンプライアンス
データを扱う上で守るべき倫理とルールを理解します。
- 個人情報保護(GDPR、個人情報保護法)
- バイアスへの配慮
- 透明性と説明責任
- 実務での注意点
Part 2: 統計的分析手法の実務応用 (Step 8-16)
相関分析と因果関係の見極め
「相関」と「因果」の違いを理解し、正しく判断できるようになります。
- 相関係数(ピアソン、スピアマン)
- 相関≠因果の重要性
- 因果関係を示唆する方法
- ExcelとPythonでの実践
回帰分析の実務活用
ビジネスで最も使われる分析手法「回帰分析」の基礎を学びます。
- 回帰分析の概念
- 売上予測への応用
- 価格設定、需要予測
- 実務での活用事例
単回帰分析の実践
ExcelとPythonで単回帰分析を実装し、結果を解釈します。
- Excel(散布図、近似曲線)
- Python(scikit-learn)
- 結果の解釈方法
- 実データでの演習
重回帰分析の実践
複数の要因を考慮した高度な予測モデルを構築します。
- 複数の説明変数を扱う
- Excelでの重回帰分析
- Pythonでの実装
- 偏回帰係数の解釈
決定係数(R²)の解釈
モデルの説明力を評価する決定係数を理解します。
- R²とは(説明力)
- 調整済みR²
- 過学習の危険性
- 適切なモデル選択
残差分析とモデル診断
モデルの妥当性を確認し、改善点を見つけます。
- 残差プロット
- 正規性の確認(Q-Qプロット)
- 等分散性の確認
- 異常値の検出
予測モデルの構築と評価
実用的な予測モデルを作成し、性能を評価します。
- 学習データとテストデータ
- 評価指標(MAE、RMSE、MAPE)
- クロスバリデーション
- 実務での精度目標
多重共線性の対処
説明変数間の相関が高い場合の問題と対処法を学びます。
- 多重共線性の概念
- VIF(分散拡大要因)
- 対処法(変数選択、次元削減)
- 実践演習
ロジスティック回帰入門
Yes/Noの2値分類問題を解決する手法を習得します。
- 2値分類問題の考え方
- オッズ比の解釈
- 実務例(成約確率、チャーン予測)
- PythonとExcelでの実装
Part 3: 仮説検定とA/Bテスト (Step 17-22)
仮説検定の実務での使い方
統計的な根拠を持ってビジネス判断を行う方法を学びます。
- 帰無仮説と対立仮説
- p値の意味と解釈
- 有意水準(α=0.05)
- 実務での判断基準
t検定の実践(ExcelとPython)
平均値の差を統計的に検証するt検定を習得します。
- 1標本t検定
- 2標本t検定(対応なし・あり)
- Excel(T.TEST関数)
- Python実装
カイ二乗検定の実践
カテゴリデータの関連性を検証する方法を学びます。
- カテゴリカルデータの検定
- クロス集計表
- 独立性の検定
- 実務例(性別と購買の関係)
A/Bテストの設計
Webサイトやアプリの改善効果を科学的に検証する方法を習得します。
- A/Bテストの概念
- ランダム化の重要性
- サンプルサイズの決定
- 実施期間の設定
A/Bテストの分析と解釈
A/Bテストの結果を分析し、実装判断を行います。
- 結果の可視化
- t検定での比較
- 信頼区間の提示
- 実装判断のフレームワーク
統計的有意性と実務的重要性の違い
統計的に有意でも、ビジネス的に重要とは限らない理由を理解します。
- 統計的有意性(p < 0.05)
- 実務的重要性(効果サイズ)
- ビジネスインパクト評価
- 両方を考慮した判断
Part 4: 顧客分析とマーケティング分析 (Step 23-32)
コホート分析
同時期にサービスを開始した顧客グループの行動を追跡します。
- コホートの概念
- リテンション率計算
- ヒートマップ可視化
- 実務での活用法
ファネル分析
顧客の購買プロセスのどこで離脱しているかを特定します。
- マーケティングファネル
- 各ステージのCVR
- ボトルネック特定
- 改善施策検討
RFM分析(顧客セグメンテーション)
最終購買日・購買頻度・購買金額で顧客を分類します。
- R(Recency)、F(Frequency)、M(Monetary)
- スコアリング手法
- セグメント分け
- セグメント別施策設計
顧客生涯価値(LTV)の計算
顧客が生涯で企業にもたらす価値を計算します。
- LTVの概念と重要性
- 計算式(単価×頻度×継続期間)
- チャーン率を考慮したLTV
- 実務での活用
チャーンレート(解約率)分析
顧客離脱の要因を分析し、リテンション施策を設計します。
- チャーンレートの定義
- 月次チャーン率計算
- チャーン要因分析
- リテンション施策
バスケット分析(アソシエーション分析)
一緒に購入されやすい商品の組み合わせを発見します。
- 商品の同時購買パターン
- サポート・信頼度・リフト値
- Aprioriアルゴリズム
- クロスセル施策への応用
クラスター分析の実践
似た特徴を持つ顧客をグループ化し、セグメント化します。
- k-means法
- 階層的クラスタリング
- 適切なクラスター数決定
- 実務例(顧客セグメント)
セグメンテーション戦略
顧客セグメントごとに最適化された施策を設計します。
- セグメンテーションの目的
- セグメント別施策設計
- パーソナライゼーション
- 効果測定
カスタマージャーニー分析
顧客の購買プロセス全体を可視化し、改善点を見つけます。
- カスタマージャーニーマップ
- タッチポイント特定
- 各段階での課題抽出
- データでの裏付け
NPS(ネットプロモータースコア)分析
顧客ロイヤルティを測定し、改善アクションにつなげます。
- NPSの概念
- 計算方法(推奨者% – 批判者%)
- NPSと業績の関係
- 改善アクションプラン
Part 5: 予測と最適化 (Step 33-38)
売上予測の実践
時系列データを使って将来の売上を予測します。
- 時系列データの特性
- トレンド・季節性・残差
- 移動平均法
- 実務での精度向上
時系列分析の実務応用
高度な時系列分析手法を使って、より正確な予測を行います。
- 指数平滑法
- ARIMAモデルの基礎
- Prophetの活用
- 実務例(月次売上予測)
移動平均と季節調整
データから季節性を除去し、真のトレンドを見極めます。
- 単純移動平均
- 加重移動平均
- 季節性の除去
- トレンドの抽出
トレンド分析と予測精度の評価
様々なトレンドパターンを理解し、予測の精度を評価します。
- 線形トレンド
- 指数トレンド
- 予測誤差の評価(MAPE)
- 実務での精度目標設定
ABC分析(パレート分析)
パレートの法則を使って、重点管理すべき項目を特定します。
- パレートの法則(80:20)
- ABC分類
- 重点管理
- 実務例(在庫管理、顧客管理)
在庫最適化
データを活用して、在庫コストを最小化しながら欠品を防ぎます。
- 経済的発注量(EOQ)
- 安全在庫の計算
- 欠品リスクと過剰在庫
- データ活用
Part 6: 意思決定とフレームワーク (Step 39-46)
感度分析とシナリオ分析
変数の変化が結果にどう影響するかを分析します。
- 感度分析の概念
- 変数の影響度評価
- トルネードチャート
- シナリオ分析(楽観、標準、悲観)
What-If分析
「もし〜だったら」という仮定のシミュレーションを行います。
- Excelのデータテーブル
- ゴールシーク
- シナリオマネージャー
- 実務例(価格設定最適化)
意思決定ツリー
複数の選択肢から最適な意思決定を導きます。
- 意思決定ノードと偶然ノード
- 期待値の計算
- 最適な選択肢の選定
- 実務例(新規事業の意思決定)
リスク分析と定量化
ビジネスリスクを数値化し、対策を立てます。
- リスクの特定
- 発生確率と影響度
- リスクマトリックス
- モンテカルロシミュレーション
データから洞察を導く思考法
データを見て「だから何?」「なぜ?」と問い続ける思考法を習得します。
- So What?(だから何?)
- Why So?(なぜそうなる?)
- 仮説検証のサイクル
- ストーリーライン構築
MECE(漏れなくダブりなく)の原則
問題を構造化し、漏れなく分析する方法を学びます。
- MECEの概念
- 分類の軸の設定
- ロジックツリーへの応用
- 実践演習
ロジックツリーとイシューツリー
問題を要素分解し、解決策を体系的に導きます。
- 要素分解型ロジックツリー
- 因数分解型ロジックツリー
- プロセス分解型ロジックツリー
- イシューツリー(課題の構造化)
フレームワーク思考(3C、4P、SWOT)
ビジネス分析の定番フレームワークをデータで裏付けます。
- 3C分析(Customer、Competitor、Company)
- 4P分析(Product、Price、Place、Promotion)
- SWOT分析
- データでの裏付け
Part 7: ストーリーテリングと実践 (Step 47-55)
高度なデータストーリーテリングと戦略的プレゼンテーション
統計的根拠を組み込んだ説得力のあるストーリーを構築します。
- 統計的根拠の組み込み(p値、信頼区間)
- 複数分析結果の統合
- 反論を想定した論理構成
- 経営層向けプレゼンテーション
エグゼクティブサマリーの書き方
1ページに結論とアクションプランを凝縮する技術を習得します。
- 1ページでの情報凝縮
- 数値とビジュアルでの説得
- 経営層向けの言葉選び
- 実例分析
説得力のあるプレゼンテーション
データとナラティブを融合させた、印象に残るプレゼンを作ります。
- ストーリーアークの設計(起承転結)
- データとナラティブの融合
- 質疑応答の準備
- 想定質問とデータでの回答
実践プロジェクト1 – 売上減少要因の分析
前年比10%減少した売上の原因を特定し、改善策を提案します。
- 売上要素分解(客数×客単価×購買頻度)
- セグメント別分析
- 原因特定と仮説検証
- 改善アクションプラン
実践プロジェクト2 – 新商品の需要予測
新商品発売前に需要を予測し、在庫計画を立てます。
- 類似商品の過去データ分析
- 時系列予測モデル
- シナリオ分析(楽観、標準、悲観)
- 在庫計画への反映
実践プロジェクト3 – マーケティングROI分析
広告キャンペーンの効果を測定し、ROIを最大化します。
- 広告キャンペーン効果測定
- チャネル別ROI計算
- アトリビューション分析
- A/Bテスト検証
実践プロジェクト4 – 顧客満足度調査分析
NPS調査結果から改善優先度を特定し、アクションプランを作成します。
- NPS調査結果分析
- 改善優先度特定
- テキストマイニング(自由回答)
- セグメント別分析
実企業の分析事例ケーススタディ
Netflix、Amazon、Airbnb、Uberなどの実例から学びます。
- Netflix(レコメンデーション最適化)
- Amazon(需要予測と在庫最適化)
- Airbnb(価格最適化)
- Uber(サージプライシング)
データアナリストのキャリアパスとスキルアップ
データアナリストとしてのキャリアを設計し、継続的に成長します。
- キャリアの選択肢
- シニアアナリスト、データサイエンティスト
- 継続学習ロードマップ
- ポートフォリオ構築
🎓 コース修了後のあなた
このコースを修了すると、以下のスキルが身につきます:
- ビジネス課題を正しく定義し、データで解決策を導き出せる
- 統計的分析手法(回帰分析、仮説検定、A/Bテスト)を実務で使いこなせる
- 顧客分析(RFM、LTV、コホート、ファネル)で顧客理解を深められる
- 時系列分析で売上予測や需要予測ができる
- 意思決定フレームワークを使って最適な選択ができる
- 経営層に説得力のあるデータストーリーを伝えられる
- データアナリストとして即戦力で活躍できるスキルが身につく