データのビジネス活用ができる実践スキルを習得データ分析講座

デジタルデータの増大は著しく、企業としてもビジネスにデータを利活用したいと考える企業は増えています。本講座では、Pythonのライブラリを使って、データ分析に必要な基礎スキルを学びながら、データの収集から加工、可視化を行うような実践的なノウハウについて学びます。

こんな方にオススメ

データサイエンティストを目指して基本から学びたい方
ビッグデータや顧客情報をビジネス活用したい方
AIエンジニアを目指す方

データ分析講座で
身につく具体的なスキル

データ分析フローの理解

データ分析の流れや実施の目的、グラフの種別から分析の定番アプローチ方法まで理解を深めることができます。
Pythonのデータ分析ライブラリの活用

「pandas」や「Matplotlib」といったPythonライブラリを用いて、データ加工やデータの可視化を行う方法を学びます。
顧客データを活用した傾向分析

売上の可視化や顧客データをもとにした傾向分析など、実務レベルでのデータ分析のノウハウを学び、発展的な考え方まで学びます。

データ分析講座
講座内容

データ分析とは
- データ分析の流れ
- データ分析の目的
- データ分析をするときの定番アプローチ
- 各グラフの使いどころ(ヒストグラム、折れ線、円グラフなど)
Pythonの復習、Pandas
- 基本処理（変数、文字連結）
- リストとループ処理の組み合わせ
- 関数
- ファイルの読み書き
- Pandasの利用
- Pandasを用いた計算
データの取込みから集計までの流れ
- データの読み込み
- データの全体像を把握
- データの結合（ユニオン、ジョイン）
- データ検算と各種統計量の確認
- データ集計(月別、商品別)
データの整形
- データの揺れ
- データに揺れを残して分析してはいけない
- 揺れを補正（商品名、金額表記、日付）
- 顧客名をキーに２つのデータを結合
- 計算しやすく加工したデータで再計算
- データの揺れあり/なしで集計する
データの可視化１
- matplotlibの利用
- 顧客データの読み込みと整形
- 顧客データの集計
- 利用履歴データの集計
- 顧客データと利用履歴データを組み合わせて分析
- データを可視化して読み取れる情報
データの可視化２
- 月別売上の推移を可視化
- 売上からヒストグラムを作成
- 都道府県別の売上を集計して可視化
- 店舗を絞り込んで可視化
- トグルボタンで地域データを抽出
- 日付を指定してデータを抽出
仮説に基づいた分析
- カスタマージャーニーを考えたデータ分析
- キャンセル理由の仮説を考える
- 仮説を検証
- 特定店舗の売上を可視化（Excel、グラフ）
- 顧客の行動履歴から退会ユーザーと継続ユーザーの違いを分析