K08:＜初級編＞データ・サイエンス－Excelによるデータの傾向分析から最適解の探索まで－_2025年9月24日(9:30〜16:30)

ねらい

本コースの目的は、問題解決や意思決定のために必要なデータ分析手法を短期間で包括的に習得することです。具体的には、データ成型、統計基本量による傾向把握、対策効果の検証、複数データから隠れた関係性の抽出・予測、複数の制約条件下での最適解、分析結果の視覚化などの手法を包括的に学習し、演習を通じて身に付けることができます。

到達目標

• データ分析の基本的な考え方・手法を業務に適用することができる
• 分析結果のプレゼンテーションのための表やグラフの使い分けができる

プログラム　9:30～16:30  <昼休憩 12:00 ～ 13:00>

1. データ分析はなぜ必要か？
   
2. 分析に適したデータ準備
   （１）データの種類
   （２）一部のデータから全体像を把握（標本）
   （３）データ成型（重複削除、空白データ確認、標記統一）
   （４）演習
3. データの傾向把握
   （１）分析ステップ
   （２）基本統計量
   （３）演習
4. データの見える化
   （１）異なる切り口での集計
   （２）データの大小、推移、割合
   （３）トレンド、パターン
   （４）演習
5. データ間の差の検証　（対策効果の有無、評価の差など
   （１）仮説を立てる
   （２）２つのデータ群の平均値/バラツキの比較（t検定、F検定）
   （３）演習
6. 複数データの隠れた関係性の抽出
   （１）相関分析
   （２）原因と結果の関係性（回帰分析、重回帰分析）
   （３）演習
7. 最適解の探索
   （１）複数の制約条件下での最適解（数理最適化法）
   （２）演習
8. まとめ

研修受講料助成制度

東広島市：ものづくり技術高度化研修事業助成対象です。
呉市：中小企業人材育成研修費補助対象です。