データ分析研修を実施するポイントとは？学べるカリキュラムや習得できるスキルを解説

データ分析とは、収集した情報を整理・加工し必要なものを取り入れること。近年、インターネットやSNSの普及により、管理のむずかしいデータが増えています。複雑化するデータを適切に扱える人材がほしいと悩む人事担当者や責任者の方は多いのではないでしょうか。

本記事では、データ分析研修で習得できるスキルやデータ分析研修を効果的に行う方法などについて解説します。人材育成の参考にしてください。

データ分析研修とは

まずは、データ分析研修の概要と対象者について解説します。

データ分析研修の概要

データ分析とは、収集した情報を加工・整理、取捨選択し、細分化して必要となる数値を引き出すこと。

したがってデータ分析研修では、収集した情報を細分化し必要な数値を得る手法を学習することを第一の目的としているのです。データ分析研修を受講すれば、AVERAGEやCOUNTなど、平均値や個数を求める統計関数が使用できる表計算ソフトを使った、大量のデータ集計や複雑な計算方法を習得できます。

また、ビッグデータの利用につながる統計学分析も学べるのです。ビッグデータとは、顧客や取引先、売り上げ、製品情報など、日々蓄積する情報群のこと。大規模なデータだけではなく数千件の情報にも対応できるため、企業規模を問わず活用できます。

データ分析研修ではDXの基礎知識から、画像や音声を認識するAIの一種である機械学習やデータマイニング、プログラムスキルなどデータに関する幅広い学習が可能です。

データ分析研修の対象者

データ分析研修は、DX推進の担当者だけでなく、データ収集や分析を効率的に行いたい、社内業務の自動化を行いたいなど、データスキルの向上を目指しているすべての社員を対象にしています。

したがって、データ分析を専門に行う社員だけが対象者ではありません。データを必要とする職種であれば、業務効率化につながるデータ分析研修の受講をオススメします。

データ分析研修で習得できる5つのスキル

データ分析研修では、データに関するさまざまなスキルの習得が可能です。データ分析研修で習得できる主なスキルを5つ紹介します。

1. 統計学・プログラミングに関するスキル
2. AIに関する知識
3. 分析ツールの活用に関する知識
4. 論理的思考力
5. コミュニケーションスキル

統計学・プログラミングに関するスキル

データ分析研修では統計学やプログラミングの学習が可能です。統計学とは、情報を分析してデータの特徴を理解したり未来の予測を立てたりする学問を指します。日常で統計学が使われている場面は選挙速報やテレビの視聴率などです。

プログラミングとは、コンピューターに人間が意図した処理をするように指示を与えること。プログラム言語のPythonやRを使ってスクレイピングを行うと、効率的に業務を進められます。プログラミングを活用すると、効率的なデータ分析が可能になるのです。

スクレイピングとは、Webサイトから特定の情報だけを自動的に抽出し収集する技術です。データ分析研修を受講すると、統計学・プログラミングのスキルが身につき業務改善が期待できます。

AIに関する知識

データ分析研修ではAIや機械学習に関する学習が可能です。機械学習とはAI領域の一種で、コンピューターにデータを取り込み、ルールやパターンを発見する方法を指します。

AIは処理能力やスピードに長けており、画像や音声、動画などを複合的に分析できるのが特徴です。たとえば、売り上げ予測や顧客の好み、商品・サービスに対する満足度などを迅速に処理し意思決定に素早い判断をくだせます。

また、AIの活用は主観や属人性に左右されない現状把握が可能です。データ分析にかかる時間を短縮でき、迅速で有効な意思決定ができます。

ただしAIに関する知識を習得するには、高度な数学能力やプログラミングスキルが必要です。社員のスキルに合わせて受講者を決めるとよいでしょう。

分析ツールの活用に関する知識

データ分析を行うには、ツールを使いこなせる必要があります。そこでデータ分析研修では基礎から応用までのツールの活用方法を学習可能です。

たとえばExcelでできる分析として以下のようなものがあります。

• 相関分析：相関分析とは、複数要素の変動に関連があるかを調べる方法。年齢と売り上げや店舗所在地と利益率などを調べる際に使われる
• 回帰分析：広告と売り上げの関係を分析し効果的な広告戦略を検討するようなケースで使われる
• t検定：仮説が正しいかどうかを調べる方法で、異なる製造法で品質の違いを分析し優れた方法を決めるような場合に使う

また、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの活用方法や、企業が持つデータを分析し経営や業務に生かすソフトウエアのBIツールについても学習可能です。分析ツールに関するカリキュラムも社員が持つ分析ツールの知識や目的に合わせてデザインしてください。

論理的思考力

データ分析研修では論理的思考力も学習します。論理的思考力とは筋道を立てて物事を判断し、合理的な結論を導き出すスキルです。

データ分析では、自社に必要な情報を見つけ出すことが求められます。そのためには、論理的思考力が欠かせません。論理的思考力があれば、自社の課題を分析し、解決策になり得る仮説を立てて客観的に考えられます。論理的思考力を身につけなければ、データ分析にて誤った結論を出しかねません。データ分析研修を受講し論理的思考力を身につけることが大切です。

コミュニケーションスキル

データ分析結果を部署内で伝えるには、コミュニケーションスキルが求められます。相手にわかりやすく分析結果を伝える必要があるからです。

データに詳しくない人にもデータ内容を理解して行動してもらうには、専門用語をなるべく使わずに伝える必要があります。また、表やグラフを用いて視覚的表現を使い、わかりやすくすることも欠かせません。データ分析研修では、分析したデータ内容を相手にわかりやすく伝えるためのコミュニケーションスキルも学べます。

データ分析研修で学べるカリキュラム3つの例

ここでは、データサイエンスやエンジニアリングなど、データ分析研修のカリキュラム例について解説します。統計学・プログラミングやAI、分析ツールが使える人材が集まれば、プロジェクトの成功へつなげられます。自社の目的にあわせてカスタマイズしてください。

1. データビジネススキル
2. データサイエンススキル
3. データエンジニアリングスキル

データビジネススキル

データビジネススキルとは、情報を収集分析しビジネスパートナーと共有して利益を生み出す手法のこと。データビジネススキルを習得すれば、新しいビジネスモデルを生み出し、競争力を高められるでしょう。

分析を効率的に進めるために、機械学習の基礎知識やAIでプロジェクトを進める方法についても学習します。

• 機械学習：プログラム言語を使ってインターネット上の情報を自動収集すること
• AIプロジェクト：AIを活用して企業や組織が抱える課題を解決したり新しい価値を創造したりする事業全般のこと。

データビジネススキルはデータ分析において欠かせないスキルです。

データサイエンススキル

データサイエンスとは、顧客情報や売り上げ推移など、企業が持つさまざまなデータから課題解決できる知見を得る学問を指します。課題解決できる知見や洞察は、業務を行う意思決定や経営戦略計画の指針として利用できるでしょう。

データサイエンスでは統計学や分析方法を学び、業務で活用しやすいようにデータを整理します。また、機械学習を行うにはプログラム言語のPythonやRなどを使って、情報を自動収集するプログラムの構築が必要です。データサイエンスは専門的な内容であるため、社員のスキルによってはむずかしく感じられるかもしれません。デジタルリテラシーがある社員に向いているといえるでしょう。

データエンジニアリングスキル

データエンジニアリングとは、企業が持つ膨大なデータの整理やプラットフォームの構築・運用・管理を行うこと。 データサイエンティストが使用する基盤をつくるのがデータエンジニアです。

データエンジニアリングスキルでは、実際にデータ分析環境をつくりながら学習し、データ分析を行うシステムをつくる知識や関連する情報などを学習します。データエンジニアリングスキルの習得には、プログラム言語を使いデータ分析できるシステムを整備することが必要です。

データ分析の研修設計3つのポイント

データ分析のスキルは、統計学から機械学習など多岐にわたります。ここでは、データ分析研修を導入する際のポイントについて解説します。自社に合った研修設計の参考にしてください。

1. レベルに合わせたカリキュラムが充実している
2. 幅広いスキルに対応できる
3. 実践につながる研修内容になっている

レベルに合わせたカリキュラムが充実している

データ分析の研修設計を行うには、社員のレベルに応じたカリキュラムが充実していることが重要です。

デジタル技術の発展により、さまざまなデータが取得できるようになりました。社員がデータの活用方法を理解しておくことで、業務が効率化するでしょう。

全社員にデータ分析の基礎知識やスキルの習得が求められるものの、全社員がデータ分析に長けているとは限りません。

データ分析研修を行うには、前提知識が異なる社員が受講できるようさまざまなレベルに合わせたカリキュラムの設計が大切です。入門編や実践編、応用編など、それぞれの階層に合わせて設計してください。

幅広いスキルに対応できる

統計学から機械学習、PythonやRを使ってプログラムを構成するところまで幅広く学べる研修を行うことが、データ分析研修を実施するうえで重要です。

たとえばデータサイエンスのカリキュラムでは、データ活用のような基礎知識だけではなく、データ分析の基盤構築のような応用的な知識まで学べるカリキュラムが必要になるでしょう。

ただし職種によっては、データサイエンスのような専門スキルが現在の事業内容では必要ないケースも考えられます。自社に必要となるスキルを洗い出し、効率的に研修を行いましょう。

実践につながる研修内容になっている

データ分析研修を含むすべての研修で確認したいポイントは、実践につながる研修内容になっているかどうか。

業績の向上が研修を行う最終目的となります。よって、データ分析研修では、現場で使用するツールやデータを使って実務に生かせる内容であることが重要となるのです。

たとえば、Excelを使って業務を行っている場合、相関係数の計算や回帰分析の手順を習得できるカリキュラムを選ぶとよいでしょう。エクセルをうまく活用でき業務効率も改善できます。

データ分析研修を効果的に行う3つの方法

研修を行うなら、費用対効果を見込める内容であることが重要です。ここでは、データ分析研修を効果的に行う3つの方法について解説します。

1. 研修で習得した技術・知識を生かせる業務を与える
2. 無料のオンライン講座も活用する
3. eラーニングを研修に組み合わせる

研修で習得した技術・知識を生かせる業務を与える

研修で習得した技術や知識は実践に生かすことが重要です。研修で学んだ知識を業務で生かせれば、習得した知識を活用できるでしょう。

データ分析研修の終了後に研修で学んだことを生かせる市場データやお客様情報を分析し営業戦略のような業務を行うと効果的です。学んだ知識を業務で生かせることで、効率的に業務ができ社員の生産性の向上も期待できます。

また、研修で学んだことを実践すれば自信がついて達成感も得られ、社員のモチベーションアップにつながるでしょう。データ分析研修を行う前に、研修内容を生かせる業務の担当にすることを前提として考え、そして研修対象者の選別を行うとよいでしょう。

無料のオンライン講座も活用する

オンライン講座とは、パソコンやタブレット、スマートフォンとインターネット環境を使用して行う研修のこと。複数の受講者でグループワークを実施したりチャット機能を使って質疑応答したりできます。

なお、総務省統計局では無料のデータサイエンス・オンライン講座を提供しており、統計分析リテラシー向上に活用可能です。総務省統計局のデータサイエンス・オンライン講座の内容は、以下のとおりです。

• 社会人のためのデータサイエンス入門
• 社会人のためのデータサイエンス演習
• 誰でも使えるオープンデータ

1回10分程度の動画でインプットし選択式のテストでアウトプットします。スマートフォンでも視聴できるため、本格的に研修に参加する前に確認しておくのもオススメです。

データサイエンス入門は、2024年2月現在は閉講中です。総務省統計局のホームページを確認し、最新情報を参考にしてください。

参考：総務省統計局「データサイエンス・オンライン講座」（参照2024-02-19）

eラーニングを研修に組み合わせる

オンライン研修にeラーニングを組み合わせると、効果的で効率的な研修が可能です。このように複数の手法を併用し、各手法のメリットを生かす学習形態を ブレンディッドラーニングといいます。

eラーニングとオンライン研修を組み合わせたブレンディッドラーニングを活用すれば、会場費や交通費などのコスト削減も可能です。また、オンライン研修で学んだことをeラーニングで復習できるため、さらに研修効果を高められます。

データ分析研修の設計・実施は『manebi eラーニング』の活用がオススメ

データ分析研修では、情報を加工、整理し、ビジネスで必要な数値を見いだすスキルの習得が可能です。データ分析研修を受講すると、統計学・プログラミングやAIの知識、論理的思考力などを習得できます。

データ分析研修を行うには社員のスキルに合わせたカリキュラムを用意し、実践に生かせる内容であることが重要です。研修を効率的に実施するなら、eラーニングとオンライン研修を併用する方法があります。

データ分析研修をオンラインで実施するなら、オンライン研修とe-learningをあわせたブレンディッドラーニングを活用でき、5,000件以上の豊富なeラーニングコンテンツから、データ分析研修に合ったカリキュラムを選択できるmanebi eラーニングがオススメです。より詳しい内容は「サービス資料・教材一覧ダウンロード」ページより御覧ください。