~生成AIのサポートを受けながらExcelで手を動かし学ぶ~

研修成果

Chat GPTをはじめとする生成AIの登場によってデータ分析はプログラミングしなくてもできるようになりました。

重回帰分析、ロジスティック回帰分析、 T 検定、χ二乗検定などの統計解析です。

しかし、一方で解析の過程がブラックボックスになり、

  • 分析結果の数値をどう解釈して良いか?
  • なぜその結果になるのかをうまく説明するには?
  • どのような手を打てば改善できるのかが分からない

といった声を聞くこともあります。

そこで本講座では エクセルを使って手作業で計算することによって、分析結果の成り立ちを学び納得感のある説明ができるデータ分析スキルの習得を目指します。

受講者は店舗の経営者となり、様々な経営課題をビジネスデータ分析の力で解決していくというストーリーで進めていきます。

レスポンシブWeb入門研修

達成目標

  • 最低3つの統計的手法を身につけ自社のデータで分析できるようになる
  • データ分析に有効なプロンプトを知る
  • 生成AIが得意なこと、苦手なことを理解する

対象

  • 統計解析の初心者
  • 生成AIのアカウントをお持ちの方

前提:以下の生成AIのアカウントを1つ以上あらかじめ取得してご参加ください。(おすすめ順)

ChatGPT
Claude
Gemini

定員:12名様(超える場合はご相談いたします)

カリキュラム

1日目(13:00~15:00)

1.オープニング (15分)
(1) 研修の目的と概要説明
(2) 参加者の自己紹介と期待の共有

2.ChatGPTの使い方 (30分)
(1) ChatGPTとは何か、基本的な機能と活用方法
(2) 実習: 実際にChatGPTを使用して質問を投げかけたり、簡単な分析のサポートを依頼
(3) Q&A: ChatGPTの活用例や注意点の共有

3.基本統計量の理解 (60分)
(1) 平均、中央値、標準偏差、分散の説明
(2) 正規分布の概念とP値の意味を解説
(3) 実習: Excelでの基本統計量の計算方法

4.データの見える化 (60分)
(1) データの視覚化の重要性と用途
(2) 箱ひげ図、ヒストグラム、パレート図の説明と用途
(3) 実習: Excelでのグラフ作成とデータの視覚化

5.T検定の理論と実践 (50分)
(1) T検定の基本概念、用途、仮説検定のプロセス
(2) 実習: ExcelでのT検定の計算方法(2サンプルの比較)
(3) 生成AIサポート: 結果の解釈や異なるケースでの適用方法を確認

6.ディスカッションとQ&A (15分)
(1) 1日目の内容に関する質疑応答
(2) 学んだ内容の復習と次回の概要説明

2日目(13:00~15:00)

7.オープニング (15分)
(1) 前日の内容の復習
(2) 2日目の目的と概要説明

8.カイ二乗検定の理論と実践 (45分)
(1) カイ二乗検定の基本概念、独立性の検定
(2) 実習: Excelでのカイ二乗検定の計算
(3) 生成AIサポート: 検定結果の解釈と報告方法を学ぶ

9.回帰分析の理論と実践 (60分)
(1) 回帰分析の基本概念、回帰係数の解釈、モデルの適合度
(2) 実習: Excelでの重回帰分析の実践
(3) 生成AIサポート: モデルの評価と改善点の分析

10.ロジスティック回帰分析の理論と実践 (50分)
(1) ロジスティック回帰の基本概念、二項ロジスティック回帰モデルの説明
(2) 生成AIサポート: ケーススタディの結果解釈

11.参加者の事例を使ったデータ分析シミュレーション (45分)
(1) ダミーデータの生成
(2) 分析の実施
(3) 結果の発表と質疑応答

12.まとめとディスカッション (15分)
(1) 2日間の内容の振り返り
(2) 質疑応答と応用可能なスキルの確認
(3) 参加者のフィードバックと今後のアクションプランの共有

生成AIと学ぶビジネスデータ分析でした

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