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管理者のための実践統計学

本セミナーの狙い

 IOTやAIの進展に伴って、企業環境が大きく変革する時代を迎えています。管理者は、こうした中で企業の抱えるビッグデータを分析して戦略的に活用することを指揮し、またマネジメント業務そのものに統計学的思考を取り入れて、データドリブンで評価から決断、そして提案をすることが求められています。
 それらを支える基礎技術としての統計学は、様々な問題を理解・解決する「よりよい判断をするための」管理者の意思決定支援ツールです。
 当セミナーでは、管理者がマネジメントの現場で実践できるように、事例データを活用しながらEXCELで基本的な統計技術を習得することを目指します。
 なお、セミナー終了後に「情報交換会&懇親会」を設けていますので、管理者同士の交流を通じて今後にお役立ていただければと思います。

担当講師

伊藤 嘉朗

受講対象

・管理者全般
・管理部門スタッフ
・社長室、経営企画担当者
※数学の知識は特に必要としません

学習内容(キーワード・内容・分析事例)

0)管理職・マネジメントにおける統計学の活用方法
  意思決定         現状のデータを正しく分析して判断する
  事業開発・計画      予測して(売上予測・需要予測スクと事業性を見極める
  人と組織のマネジメント  部下の評価、組織の生産性
  報告・提案・プレゼン   説得力のあるグラフの活用方法など

1)意思決定のための統計学
  ・統計学的思考とは
   仮説と検証、分類と予測
  ・データ分析とは
   代表値/違いの判断/関係性の判断/分類
      〇平均/バラツキ/標準偏差
  ・ビッグデータとは
   例)コンビニの商品アイテム数、来店者数

2)新事業開発・事業計画立案のための統計学
  ・アンケート調査結果の見方
   例)男女の好感度、A案とB案の購入意向
  ・売上予測と需要予測の考え方
      〇回帰分析/時系列分析

3)人事評価や働き方改革のための統計学
  ・業績評価データの評価方法
   例)研修前後の成績(A君の評価と研修効果)
      〇バラツキ、偏差値
  ・働き方改革のための生産性の考え方
   例)業績と稼働時間の分析(個人別/事業別)
      〇分類、相関分析

4)社内報告・提案・プレゼンのための統計学 
  ・データの集め方・作り方
  ・説得力を生むグラフ作成法
      〇危険なグラフと正しいグラフ 対数グラフ/ヒストグラム/散布図
      〇予測の精度、分類のための統計手法と表現方法

5)AI時代に活かす統計学 
  ・ビッグデータ・AI時代に求められる人材とは
  ・機械学習・ディプラーニングの方向性
  ・「統計学社内インストラクター」や「データサイエンティスト」養成の視点

 

※研修後に情報交換会&懇親会を開催 17時~18時(参加自由/無料)

   
 
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