人工知能の概要から歴史まで
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入門 / AI
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AIの歴史を知り、これからのAIをどのような観点で捉えるべきかについてご紹介します。
入門
AI
本講座は、オフィスオートメーションソフトウェアの中でも知名度と活用度が最も高いと評価されているExcelプログラムをツールとして使用し、データ活用(Data Literacy)能力を養うための基礎講座である。
データの概念とデータリテラシーの概念を理解し、説明できる。
データに基づいて問題を定義でき、データの種類ごとのデータ分析技術を説明できる。
データ分析のためのSWを用途に応じて適切に活用できる。
データ分析の作業を経験し、進めることができる。
データを整理するだけで終わらせず、
課題を定義し、前処理から分析、可視化までつなげることで、データの意味を見いだせます。Excelを活用して、データリテラシーの基礎と実際の分析プロセスを学んでみましょう。
データの概念とデータリテラシーを理解し、データで解決する課題を自ら定義します。
Excelでデータを前処理し、分析に必要な形に整理する過程を体験します。
要約分析、探索分析、予測分析と可視化によって、データから意味を見いだします。
データが難しく感じられるのは自然なことです。
基礎概念から実際の分析作業まで、自分のペースでデータ活用能力を身につけられます。
漠然と表だけを扱っていた初心者も、
データで問題を定義し説明するアナリストへと成長します。
漠然とした数字を分析の問いに変えられます。
データとデータリテラシーの意味を理解し、業務で直面した問題をどのような基準で定義すべきかを学びます。売上や顧客数のような数字を単に並べるだけでなく、何を確認すべきかを自ら整理する習慣を身につけます。
データとデータリテラシーの意味を理解したうえで、データに基づいて問題を定義し、タイプに合った分析方法を選択できるように案内します。Excelを活用した前処理から、要約・探索・予測分析、可視化までを一連の流れとしてつなげ、分析プロセスを身につけます。
Excelでデータを整理・前処理した後、集計表や探索結果を作成し、実際の分析作業を進めます。分析ツールソフトウェアの用途を比較し、データリテラシー課題の例を通して、業務や学業で活用できる成果物を構想します。
講義はExcelを中心に、データの前処理と分析手順を追えるよう構成されており、要約・探索・予測・可視化に必要な作業の流れを段階的に確認します。また、データ分析ツールのソフトウェアや課題例も併せて見ながら、初心者でも自分のデータに適用するための基準を立てられます。
授業の課題やチームプロジェクトで表形式の資料を整理する必要があるものの、データの種類を区別し、必要な値だけを抽出する方法に慣れていない方
Excelの基本機能を活用して資料を整え、簡単な要約や可視化まで自分で完成させたい方
売上明細や顧客リストをExcelで管理しながら、重複データや欠損値のためにレポート作成に多くの時間を費やしている方
データ前処理の手順を学び、業務データを分析可能な形に変換し、結果を根拠に基づいて説明したい方
データ分析職やデジタル業務の準備をしながら、要約分析・探索分析・予測分析の違いを実際の資料で学びたい方
Excelを分析ツールとして活用し、問題を定義して結果をチャートで表現しながら、データに基づく課題に取り組みたい方
実習環境
WindowsオペレーティングシステムでExcelを使用します。
インターネット接続と基本的なオフィス用コンピューターが必要です。
前提知識および注意事項
Excelを初めて扱う学習者も参加できます。
簡単な表の作成とファイル保存の経験があると役立ちます。
データを自分で整理しながら実習を進めます。
学習資料
講義スライド資料を活用して、主要な概念を整理します。
Excel演習用のデータと分析例を準備しておくとよいでしょう。
要約、探索、予測、可視化の演習に活用します。
学習対象は
誰でしょう?
データ分析初心者
Excel初心者
全体
14件 ∙ (7時間 37分)
1. データ分析基礎_01_1章
26:38
2. データ分析基礎_02_2章
55:14
3. データ分析基礎_03_3章
32:14
4. データ分析基礎_04_4章
26:43
5. データ分析基礎_05_5章
38:02
6. データ分析基礎_06_6章-1
27:05
7. データ分析基礎_07_6章-2
59:58
8. データ分析基礎_08_要約分析
16:03
9. データ分析基礎_09_探索分析
19:38
10. データ分析基礎_10_予測分析
22:52
11. データ分析基礎_11_視覚化
19:55
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