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・Tableauを使った効率的なデータ分析法について修得する講座
・Tableauによる情報の可視化から効率的なデータ分析法から活用法まで実習を通してマスターする講座!
※PCは会場に用意いたします


Tableauによるデータ分析の基礎と効果的な活用法 〜 PC実習付 〜
〜 データ分析・活用の現状、Tableauの機能とデータ分析、データ活用の推進 〜

■開催日時:2020年08月06日(木) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 51,700円(税込)
     同時複数申し込みの場合(1名) : 46,200円(税込)

■主催:(株)日本テクノセンター

■受講対象者:
・データ分析を始めようとしている方
・データ分析/デジタルトランスフォーメーション組織を作ろうとしている(任せられた)方
・Excel等でデータ分析(集計/グラフ化等)やレポーティングをやっている方
・データ分析から改善までの流れをスピーディーにできるようにしたい方

■予備知識:
・Excel等で簡単に表計算を扱ったことがあると理解が深まります

■修得知識:
・Tableauによる効果的なデータの可視化
・Tableau Prepによるデータ加工
・Tableauを使用したデータ分析・レポーティングの流れ
・データ利活用の推進に向けた方向性を理解できる

■講師の言葉:
 インターネットやパソコンの普及に伴い、急速に情報化の波が押し寄せてきました。情報化の
影響で多くのデータが日々蓄積され、これらのデータは「21世紀の石油」とも呼ばれています。
この石油を活用するためには、単なる数字や文字列である情報(データ)を、意味のある情報
(インフォメーション)として可視化、さらには価値のある情報(インテリジェンス)にまで昇華して
活用する文化を会社として醸成していくことが重要であり、そうした文化を育成した会社や組織は、
デジタルトランスフォーメーション組織などと呼ばれ、世界的に注目されています。

データの利活用を進め、デジタルトランスフォーメーション組織としての文化を醸成する第一歩と
して、誰でも簡単に情報を可視化でき、導入へのハードルの低いツールとして注目されているのが
Tableauです。これまでExcelでレポート作成や分析をしていた方も、Tableauを使用することで、
データ分析や活用スキルが大きく向上します。

本セミナーでは、データ可視化・情報デザインの重要性を解説した後に、Tableauの基本的な使い方を
各種グラフやダッシュボード作成などを通じて実践的に習得します。また、Tableauを使って実際に
生きたデータを分析することで、 データ分析/活用の流れを理解します。最後に、会社でデータ
活用の文化を醸成するためのノウハウやさらなる利活用のためのAI(機械学習)への流れを解説します。


1.データ分析・活用の概要と現状
  (1).なぜ今データ分析・活用が重要なのか?
  (2).データ利活用・デジタルトランスフォーメーションに関する世界の動向
  (3).データ利活用の中核を担うデータビジュアライゼーションとは
  (4).効果的なデータビジュアライゼーション
  (5).Tableauの概要/活用方法
 
2.Tableauグラフ・ダッシュボード作成【実習】
  (1).データの読み込みと前準備
  (2).表の作成
  (3).基本的なグラフの作成(棒グラフ、折れ線グラフ等)
  (4).特殊なグラフの作成(ツリーマップ、複合グラフ等)
  (5).フィルタ機能の活用
  (6).ダッシュボードの作成
 
3.Tableau計算式やフィールドの整備【実習】
  (1).データ型の変更
  (2).単純な計算式によるフィールド作成
  (3).論理式を用いた複雑な計算フィールドの作成
 
4.Tableauデータ加工【実習】
  (1).データ加工の必要性
  (2).Tableau上での結合
  (3).Tableau Prepを用いた一歩進んだデータ加工
    a.データの読み込み
    b. データ結合
    c. データ加工
 
5.Tableauを活用したデータ分析【実習】
  (1).データの前準備と基礎分析
  (2).分析結果のグループディスカッション
  (3).データを活用したストーリーテーリング
  (4).レポーティング

6.データ活用の推進に向けて
  (1).データ利活用・デジタルトランスフォーメーション時代における企業のあり方
  (2).データ分析/デジタルトランスフォーメーション組織を作るためのステップ
  (3).データ活用文化の醸成に向けた注意点
  (4).データの可視化からAI(機械学習)の活用に向けて

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