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毎回大好評を続け、今回で第7回となる翔泳社主催のセミナーを3月23日に行います。

このセミナーを受講され、参加者の企業内研修に繋がっているケースが多数あります。

みなさん口をそろえて

「こういう”考え方”を実践的に教えてくれるセミナーは他にない」

と言って頂けます。

データ分析の手法（やり方）を教えてくれる他のいわゆる「データ分析研修」との

大きな違いを体感してください。

「やり方は勉強したけどやっぱり使えない」理由と対策が分かります。

ご参加、是非お待ちしております。

「どこかで切ってみる」発想
“「分析してみたけど」「グラフにしてみたけど」はっきりしたものが見えてこない。“
というお悩みを耳にします。見ると、確かにグラフや指標からは特に意味を見出せそうに
ありません。そのような場合、「何かしらの仮説を持って」全体を分割してみます。

例えば、月の購入回数が10回以上と未満の人を一緒に分析データとしてグラフ化しても、
全体の傾向はつかめないかもしれません。でも、「きっと10回以上お買い物する人は、
お得意様として共通の特徴があるのではないか」と想定すれば、その2つを分けて、
それぞれで傾向をみる価値はあります。折れ線グラフであれば、10回目を境に傾向が
変わることが確認できるかもしれません。

また、大きな支店と小さな支店を合わせて分析しようとしていたところを敢えて分けて
みるなど、切り口はたくさんあります。切り口を探すための仮説をうまく立てるには、
最終ゴールとなる指標（例えば売上額）に強く影響している要素（軸）は何かを考えて
みると効果的です。それを軸にデータをうまく「分けて」考えてみましょう。

組織の中でデータ分析結果の納得性を高めるものって何でしょう？

適切なデータや正しい分析作業も重要ですが、実は次のポイントも重要です。

1. 課題から結論までの全体の整合した流れ（ストーリーライン）




2. 分析対象とした課題の範囲とそれを選んだ根拠

これらの考えが抜けていて、全体の流れがロジカルでないと、いかに部分的に良い分析ができても、主張を全体として納得してもらえません。

例えば「顧客分析からこんな課題が分かりました」と言っても、「では売上が落ちている原因は顧客以外にはないのか」というごもっともな指摘を受けることでしょう。

全体像を見せてから、各論の詳細に入る（その各論を選んだ理由もデータで示すとベスト）という進め方です。

これはデータ分析の技術そのもとというよりは、“データをどこでどう使うか”　が全体像とともに事前にきちんと把握、設計されているかという問題です。

研修の中でもこのような点を扱いますが、研修後の実務サポートの中で、具体的な課題を一緒に見ながらこのような視点を持つサポートもさせて頂いています。

仕事で使うデータ分析スキルは万国共通の”ユニバーサルスキル”です。

そのため、横国での留学生向け講義やタイの大学での講義など、内容もほぼ同じものを英語でやっても

受講者の前向きな反応や評価は日本人向けに行ったものと同じものを感じます。

リンク：Basic Data Analysis for business

最近では、横国の授業で使ったメインページを、授業中の様子や感想などと一緒に簡単に紹介しています。アクセスは北米を中心にアジア、ロシア、ヨーロッパ、インドなど世界中からあります。

日本国内であっても英語での研修やサポートが必要な方は是非ご相談ください。

ちなみに表紙の写真は、北鎌倉の明月院です。（外国人が日本をイメージする写真にしてみました）