現場で使えるデータ分析-データサイエンス基礎検定範囲-
公開日
2026年3月4日
更新日
2026年3月4日

Excelだけで「売上の理由」を説明し、改善提案までつなげる実戦型プログラム
「データは手元にあるが、何から手をつければいいか分からない」
「集計だけで終わってしまう」
―― そんな悩みを持つ方のための、Excelで完結するデータ分析実践セミナーです。
この講座では、難しい統計ソフトやプログラミングは使いません。実務で最も求められる「Excelで売上の根拠を説明する力」を、基礎から一歩ずつ積み上げていきます。
最大の特徴は、全9回を通して「ひとつの売上データ」を深く見続けるカリキュラムです。
単元ごとにデータが変わらないため、
・視点を変えると何が見えるのか
・それぞれの分析手法が実務のどの場面でつながるのか
を、一連の流れとして自然に体得することができます。
データ分析の本質は、計算式の暗記ではなく「判断の筋道」を立てること。
本講座では、現場で実際に使われている「最初に見るべき視点」から「最後にまとめる視点」までの思考プロセスを体験します。これにより、受講後は、
・売上の変化について根拠を持って説明できる
・顧客や商品の特徴を客観的に読み取れる
・重点的に改善すべき領域を特定できる
といった、実務で戦える「分析の型」が身につきます。
高度なAIを使いこなす前に必須となる、一生モノの「分析の基礎体力」を。
この9日間で、数字を結果として「報告」するためだけの道具から、ビジネスを「動かす」ための武器へと変えていきましょう。
セミナー概要
実務で即用いるためのデータ分析スキルを、Excelを使いながら18時間で身につける全9回×120分の実戦型セミナーです。ひとつの売上データを全回通して使い続けるカリキュラムにより、手法の断片的な理解ではなく、実務の流れに沿った「分析の順番」を習得します。集計の基礎から、相関分析、時系列分析、さらには顧客の声の解析まで網羅。最終回には総合演習として、自らの力で売上の変化から施策のストーリーを構築し、改善提案書を作成するまでを目指します。
よくあるお悩み
- データはあるが、何から手をつければいいか分からない
- 集計作業だけで終わってしまい、改善案が出せない
- 分析手法を学んでも実務への活かし方が見えない
- 難しい統計用語やツールに苦手意識がある
研修・講座のゴール
- Excelだけで売上が増えた/減った理由について根拠を持って説明できる
- 実務のデータから注力すべき領域を特定できる
- 分析の目的設定から提案までの「型」を習得する
- データサイエンス基礎検定範囲の知識を体得する
監修・講師のこだわりポイント
データ分析の学習は「手法の暗記」になりがちですが、本講座では実務で迷わないための「分析の順番」と「一貫性」にこだわります。単元ごとにデータを変えず、あえて一つの売上データを最後まで使い倒すことで、手法同士のつながりを深く理解できる構成にしました。専門ツールを使わずExcelのみで完結させることで、受講した翌日から現場のデータで即実践できる再現性を重視しています。
※ 本セミナーは「データサイエンス基礎検定」の範囲を網羅しています。検定を視野に入れている人にもおすすめです。
受講対象
・提案書・報告資料に“根拠ある数字”を使いたい若手〜中堅のビジネスパーソン
・Excelの基本操作(起動・データ入力等)ができる方
・これからデータ分析を始めたい初心者の方
・実務で数字に基づいた提案を求められている方
・売上データを使った業務改善・資料作成を求められるマーケティング担当、営業企画、EC担当者、事業企画の方
上記に1つでも当てはまる方は是非ご受講ください
(数学、統計学が苦手な方でもご参加いただけます。)
セミナー内容
第1回:データの状態を見極め、全体像をつかむ
・データの質を見分けられるようになる(データの種類・欠損処理)
・売上の全体像を一瞬で把握する視点(単純集計)
・直感的に状況をつかむためのグラフ化技術
・優先的に注目すべき領域を絞り込むパレート分析
第2回:売上の“柱”と顧客の特徴を読み解く
・売上を支えるカテゴリの強弱を把握する
・誰が何を買っているか説明するクロス集計
・効くカテゴリを見分けられる構成比分析
・注力すべき商品カテゴリを明確にする重点分析
第3回:売上を動かす“理由”を見える化する
・顧客の購買パターンの分類(分布・平均・中央値)
・属性ごとの強みを説明する特化係数
・売上に関係の強い要素を特定する相関分析
・数値で変化の理由を説明する単回帰分析
第4回:新規・リピート構造から顧客育成を考える
・新規とリピートのバランスを把握する構成比分析
・施策の効き方を見える化するクーポン利用率分析
・カテゴリ別の役割(新規向け等)の判定
・クーポン施策が顧客育成に与える影響の分析
第5回:売上の“確からしさ”を判断する
・数字のブレを予測する信頼区間の考え方
・売上の平均や比率を幅を持って理解する推定技術
・小さいサンプルで判断する危険性の理解
・顧客層ごとの価値の違いを比較する区間推定
第6回:数字の差が“本物かどうか”見極める
・施策の効果を根拠を持って説明するt検定
・属性の違いを客観的に判断するカイ二乗検定
・顧客行動の確率を更新して予測するベイズ更新
・無駄な施策を避けるための有意差判断
第7回:売上が増えた/減った理由を時系列で明らかにする
・売上の推移からトレンドをつかむ時系列集計
・ノイズをならして本質を見る移動平均
・季節要因を切り分けて説明する季節指数
・売上の変化を件数と単価に分ける寄与度分解
第8回:レビューから顧客心理を読み解く
・顧客の声を単語レベルで整理する形態素解析
・気になるポイントを抽出する名詞頻度分析
・不満の根本原因を把握する共起分析
・数字と声を組み合わせた統合分析による改善提案
第9回:総合演習で“迷わない分析力”を完成させる
・最初から最後まで自分の力で行う総合分析
・変化から施策までのストーリー構築とレポート作成
・実務に応用できる再現可能な分析フローの定着
・改善提案書としてのアウトプット作成
※質問内容やディスカッション内容により、上記内容は変更となることがあります。
セミナー基本構成
※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。
お持ち物と注意事項
PC(Microsoft Excel 分析ツールを使用)、筆記用具(ペン、ノートなど)
Windows:Microsoft Excel 2010 以降
Mac :Microsoft Excel 2016 for Mac 以降
※Office 365(サブスクリプション)版も対応可能です。
※アドイン「データ分析ツール」追加のご案内
講義でアドイン「データ分析ツール」を使用致します。
下記の手順より、お使いのExcelに追加をお願いします。

料金
特定商取引法に基づく表示
セミナー監修
岡崎 凌(おかざき りょう)
<講師略歴>
「大人のための数学教室・統計教室」経営企画室室長
大阪大学基礎工学部修士。
人工知能(AI)の画像認識モデルを構築。
初学者向けの統計学や、機械学習や人工知能を含む高度な分析手法まで幅広く対応。
データ分析の目的やニーズに合わせてExcel、R言語やPython言語を含むプログラミング言語、BIツールなどソフトウェアを活用する講座を開発し、法人向け研修やセミナーを行う。
分析のコンサルティングも行っており、大手アパレルメーカーの売上分析などを手がける。
<<研修・外部提供講座>>
・澤田経営道場 統計学講師
・株式会社オンラインスクール「誰でも簡単!ビジネス統計学講座」
・株式会社TAC「統計検定® 2級 試験対策講座」
・スポーツ系専門学校 データアナリスト講師
・データ分析コンサルティング(製造、アパレル、美容、医療関連企業等)
他、年間約30社にて法人向け研修を実施。
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。
会場とスケジュール
第1クール
オンライン教室第1回 2026年04月19日(日) 10:00~12:00
第2回 2026年04月26日(日) 10:00~12:00
第3回 2026年05月10日(日) 10:00~12:00
第4回 2026年05月17日(日) 10:00~12:00
第5回 2026年05月24日(日) 10:00~12:00
第6回 2026年05月31日(日) 10:00~12:00
第7回 2026年06月07日(日) 10:00~12:00
第8回 2026年06月14日(日) 10:00~12:00
第9回 2026年06月21日(日) 10:00~12:00



