データ分析Lv2-3 データから予測する
時系列データの変動が激しく、傾向をうまく読み取れないまま報告してしまう
トライアルや調査の結果をそのまま信じ、サンプル数の少なさによる誤差を考慮できていない
複数の施策案を感覚で選んでいて、数字を根拠に最適案を選ぶ方法が分からない
「データが少ないと何も言えない」と諦め、手元のデータから予測・推測する発想が持てない
本講座で学べるポイント
時系列データの傾向把握 | 移動平均で変動の大きいデータのトレンドを読み取る |
標本調査の活用 | 無作為抽出と母集団・標本の概念で推測の精度を高める |
標準誤差の確認 | サンプル数とばらつきをもとに推測結果の信頼性を評価する |
期待値による意思決定 | 確率を活用して複数の選択肢を数値で比較し最適解を導く |
期待できる効果
個人の行動変容
移動平均の活用により、変動の大きいデータでも傾向を正確に読み取り、説得力のある報告ができるようになる
標準誤差を確認する習慣が身につくことで、調査結果の信頼性を自ら評価し、根拠ある推測ができるようになる
期待値を使った比較ができるようになることで、感覚ではなく数字を根拠に施策の優先順位を判断できるようになる
組織パフォーマンスの向上
時系列分析の精度が高まることで、将来見通しの共有が容易になり、部門間の意思決定スピードが向上する
標本調査・標準誤差の活用が定着することで、トライアルや調査の設計精度が上がり、無駄なコストが削減される
期待値による合理的な施策選定が組織に広まることで、感覚頼みの投資判断が減少し、成果の予測精度が強化される
本講座の特長
何を学ぶか？
1.心理的ハードル軽減
2.身近な事例活用
3.体感ファースト設計
カリキュラム構成
動画35分
演習65分
テスト25分
NO. | タイトル | 概要 | 形式 | 所要時間 (分) |
|---|---|---|---|---|
1 | これまでの傾向から言えることを予測する | 時系列グラフの読み方、移動平均値の出し方を動画で学ぶ | 動画 | 7 |
2 | 練習問題を通して理解をさらに深める | 演習 | 15 | |
3 | 学習内容の理解度を確認テストで確認する | テスト | 10 | |
4 | 今持っているデータから推測できることを洗い出す | 母集団と標本調査の意味、標準誤差の見方を動画で学ぶ | 動画 | 10 |
5 | 練習問題を通して理解をさらに深める | 演習 | 10 | |
6 | 学習内容の理解度を確認テストで確認する | テスト | 5 | |
7 | データの精度を確認する（集めたデータの信頼性） | 正規分布の概念、偏差、分散の概念を動画で学ぶ | 動画 | 10 |
8 | 練習問題を通して理解をさらに深める | 演習 | 20 | |
9 | 学習内容の理解度を確認テストで確認する | テスト | 5 | |
10 | データから起こりうると考えられることを洗い出す | 確率の考え方を動画で学ぶ | 動画 | 8 |
11 | 練習問題を通して理解をさらに深める | 演習 | 20 | |
12 | 学習内容の理解度を確認テストで確認する | テスト | 5 |
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