統計・データ分析
平均や相関といった統計の基本から、Excel・Pythonを使った実務のデータ分析までをまとめています。数式の暗記ではなく「なぜそう考えるのか」から解説しているので、文系の方や統計を学び直したい社会人の方にも読み進めていただけます。統計検定の学習前に全体像をつかみたい方にも。
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データ分析は何から勉強する？｜未経験から始める学習順序と最初の一冊
「データ分析を勉強したいが何から手をつければいいか分からない」という未経験の方へ。回り道を避ける学習順序を「目的→Excel→統計」の5ステップで、和からの統計講師がやさしく解説します。
2026年6月22日
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文系出身者のデータ職転職｜現職経験を活かす5つの差別化軸
文系出身者がデータ職転職で勝つための5つの差別化軸と、現実的なロードマップを解説。
2026年6月20日
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データ分析プロジェクトの進め方｜要件定義から納品までの12ステップ
データ分析プロジェクトを成功させる12ステップ。21社の伴走実績から導いた失敗回避の実務ガイド。
2026年6月2日
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Excelピボットテーブルの極意｜データ分析の85%はこれで足りる
Excelピボットテーブルの基本から実務応用まで。行・列・値の3要素、計算の種類、グループ化、10のパターン、生成AIとの組み合わせまで解説。
2026年5月31日
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データ分析研修の立て方2026｜全社展開のロードマップと階層別カリキュラム例
データ分析研修を全社展開する3階層ロードマップ（リテラシー→実務→リーダー）を、21社の導入実績から具体例で解説。Excel・Python・生成AIの段階的活用と、効果測定までの全体像を公開。
2026年5月14日
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信頼区間の意味｜「95%」が示すものと示さないもの
信頼区間の95%が何を意味するのかを正しく解説。よくある誤解、計算方法、実務での使いどころを整理。
2026年5月10日
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統計学の法人研修｜失敗しない設計の7ステップと業種別カリキュラム例【導入200社以上の実績】
統計学・データ分析の法人研修を成功させる7ステップを、製造業・小売・金融・自治体など21社の実績から解説。リテラシー研修から実務分析まで、対象者別カリキュラム例と費用感も公開。
2026年5月8日
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「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第8回：バラバラの数字が宝に変わる！データの整理と要約術【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・データの 「下ごしらえ（クレンジング）」 が結果の8割を決める ・要約の黄金ステップ 「So What?」と「Why So?」 ・相手の脳を疲れさせない 「視覚化」のルール ・報告を意思決定に繋げる 「松竹梅プラン」 「Excelを上司のデスクに置いて終わり」になっていませんか 「頼まれていたリサ…
2026年4月21日
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「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第7回：知らないと怖い！守るべきデータの法律とマナー【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・データ収集で守るべき 「3つの境界線」（法律／規約／実務作法） ・サーバーをパンクさせない 「インターバル」 の基本 ・著作権法 第30条の4 が認める「解析目的」の範囲 ・利用規約に「禁止」とある場合の代替手段（API） 「全サイトから情報を引っこ抜こう」の前に立ち止まる これまでスクレイピング…
2026年4月18日
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「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第5回：スクレイピング入門！自動で情報をかき集める魔法【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・スクレイピング とは何か、なぜ必要なのかを整理 ・「コピペ地獄」を クリック操作だけ で終わらせる方法 ・初心者向けノーコードツール（Instant Data Scraper／Web Scraper）の使い分け ・実例で見る、Before/Afterの作業時間 「製品50個の価格をリスト化して」に…
2026年4月12日
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AI時代の「武器」としてのプログラミング－第3回：Excelの限界を突破！AIとPythonで「データの預言者」になる方法
「データの集計だけで一日が終わってしまった……」 「Excelが重すぎて、ファイルを開くたびにパソコンが固まる」 ビジネスの現場で、数字を扱わない日はありません。多くの方がExcelを使いこなし、見事な表やグラフを作っています。しかし、扱うデータが数万件、数十万件と増えていくにつれ、「手作業ではもう限界だ」と感じる場面…
2026年4月7日
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「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第3回：そのデータ、信じて大丈夫？「情報の源」を辿る技術【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・情報の信頼性には 「階層」 がある（政府統計＞調査会社＞ニュース＞SNS） ・一次データ と 二次データ の使い分け ・騙されないための「3つのチェック」 ・最も危険なのは 「自分に都合の良いデータ」（確証バイアス） 「その数字、どこから？」と聞かれて答えられますか 「市場規模は3,000億円って…
2026年4月6日
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「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第2回：探す前に「考える」！目的設定の黄金ルール【データリテラシーをやさしく解説】
この記事のポイント ・「いきなり検索」が失敗する理由を整理 ・リサーチを成功させる 5W1H のチェックリスト ・仮説 を立てるとリサーチが爆速になる仕組み ・ゴールから逆算する 「空の表」 テクニック 「とりあえず検索」で2時間溶かしていませんか 「競合他社の情報を調べておいて」と頼まれて、ブラウザを開き「競合他社 …
2026年4月3日
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データ収集のキホン第1回｜勘と経験をデータで裏付けるスタートガイド
この記事のポイント ・データリテラシー とは何か、なぜビジネスで必要なのかを整理 ・「分析」より 「集める力」 が結果を左右する理由 ・「勘」と「データ」の 決定的な違い を表で比較 ・明日からできる3つのアクション で、今日から訓練できる 「データがあるか？」と聞かれて困った経験はありませんか 「それは君の主観だよね…
2026年3月31日
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データドリブンチェック問題｜たった2問でわかる「数字の考え方」
この記事のポイント ・「データドリブン」の「数字の考え方」をたった2問でチェック ・「何と比較してるか」「母集団は適切か」を見るポイント ・初級ケースとその解説（仕事で使えるコツ付き） ・シリーズ連載の入り口記事 データドリブンチェック問題とは（初級） データドリブンとは「データを見て意思決定する」姿勢ですが、「見てい…
2026年2月6日
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「サンプル数はどのくらい？」統計的有意差を出すために
今回は、効果量を見積もり、統計的有意差を出すために必要なユーザー数を算出してみましょう！ #ab-calc-app{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,”Segoe UI”,Roboto,”Helvetica Neue”,Arial,sans-serif;color…
2026年2月4日
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テキストデータ分析のキホン－第6回：テキストデータ分析を“仕事に定着させる”ための考え方【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・全6回の振り返りと、テキストデータ分析を 仕事に定着させる5つの原則 ・「うまくいかなかったケース」から学べる失敗パターン ・数字×テキスト を組み合わせると効果が跳ね上がる理由 ・最終回ならではの「明日から続けるための仕組み化チェックリスト」 シリーズで見た4つの事例の共通点 第2〜5回では、4…
2026年2月4日
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テキストデータ分析のキホン－第5回：問い合わせを整理したら“同じ問題が繰り返される理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・問い合わせメール150件から「同じ問題が繰り返される本当の理由」を見つけた実例 ・テクニックは 「ざっくり分類 → 数える → 共通点を探す」 3ステップ ・解決策は「対応を頑張る」ことではなく 「仕組みを直す」こと ・FAQ整備や問い合わせ削減に取り組む人がそのまま使える手順 丁寧に答えているの…
2026年2月3日
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テキストデータ分析のキホン－第4回：日報を分析したら“忙しさの正体”が見えてきた話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・「残業が減らない」原因を 日報の自由記述 から特定した実例 ・特別なツール不要、「キーワードで絞る → 数える → まとめる」 の3ステップ ・対策は人を増やすことでも仕事を減らすことでもなく 「業務の偏りを直す」 一択 ・読み終わったあと、自社の日報をすぐ同じ視点で見直せる 残業が減らない、でも…
2026年2月2日
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テキストデータ分析のキホン－第3回：商品レビューから“売れなかった本当の理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・★3.5の「悪くないけど売れない」商品の 本当の原因 をレビューから特定した実例 ・分析手順は 「分ける → 見つける → まとめる」 の3ステップだけ ・改善したのは 商品そのものではなく「商品説明文」 1か所 ・記事を読み終わると、自社レビューに今日から使える視点が身につく ★3.5、悪くない…
2026年2月1日
