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企業事例で学ぶ
らくらくノーコード
ビジネスデータサイエンス入門
（2025年3月開始・土曜日コース）

【開催日時】　全5回（土）2025/3/15, 4/5, 4/26, 5/17, 6/7（13:30〜18:00）
【受講形式】　当日Zoom（ or 復習用に後日動画視聴）
【参加費用】　8万円(税込み)/人
【利用ツール】Excel・ノーコードR・ノーコード機械学習H2O・生成AI系分析ツールなど

　※データを使った各演習にはステップByステップ分析手順書付き



当コースは、マーケティングや営業の現場で高度なプログラミング技術を使わずにデータを活用し成果をだす人財を養成するプログラムです

利用する分析ツール

  • みんな大好き Excel ※特にピボットテーブルとアドイン「データ分析」などを使います
  • ノーコード＆無料で使えるビジネスデータ分析環境 R Radiant（Rから起動し使います）
  • ノーコード＆無料で使える機械学習プラットフォーム H2O Flow
  • テキストでデータ分析できる生成AI系ノーコードデータ分析ツール
  • ノーコード＆無料で使える機械学習プラットフォーム H2O Flow
  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます
  • 小難しい理論よりも、ビジネスへの実践にこだわっています
  • 単にデータ分析手法を学ぶだけでなく、いかに活用するのか、その勘所を学びます
  • 個々の分析手法が、どのように関連しあっているのかを体系的に学びます
  • 理論と演習を繰り返すため、理論の定着と実践力が促されます
  • ビジネスデータ分析で使う、機械学習モデルを手を動かして学びます
  • プログラミング不要のノーコードなデータ分析ツールを用います
  • 自動で機械学習モデルを構築するAutoML（自動機械学習）もノーコードで実施します
  • 生成AIを活用したテキストベースのデータ分析の方法にも言及します
  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます

習得スキル

明日からビジネス現場で使える
ストーリー設計・データ分析・モデル構築
の考え方と具体的手順を習得！

ストーリー設計

ビジネスの現場でどのようにデータ活用し成果をだすのかを描くデータ活用ストーリーの考え方と具体的な手順を、習得していきます

データ分析

明日から実務で使える無料かつノーコード（プログラミング不要）なツールを使い、手を動かしながら具体的な事例を元にデータ分析を実施し、習得していきます

モデル構築

データ分析と同様に、明日から実務で使える無料かつノーコード（プログラミング不要）なツールを使い、手を動かしながら機械学習モデルの構築を実施し、習得していきます

ツールを使い学ぶこと

  • EDA（探索的データ分析）
  • 実験計画法とコンジョイント分析
  • 相関分析と因子分析
  • クラスター分析とプロファイリング
  • コレスポンデンス分析と選好回帰
  • 既存顧客に対するチャーン分析（離反予測モデルと対策ルール作成）
  • リード（見込み顧客）に対する受注確率と受注金額の予測
  • 離反確率とLTV（顧客生涯価値）の予測
  • 統計学的なサンプルサイズの決め方

R Radiant

Radiantは、Vincent Nijs(University California San Diego)によって開発されたブラウザベースのビジネスデータ分析ツールで、フリーで利用できます。このアプリは、オープンソースのR＆Shinyをベースにしており、ローカルまたはサーバー上で実行することができます。

H2O Flow

H2Oは、H2O.ai社によって開発されたフリーで使えるインメモリ型の機械学習プラットフォームです。ノンコードで機械学習モデルを構築することのできるH2O FlowというGUI環境が用意され、AutoML(自動機械学習)機能で面倒なパラメータ調整などを全自動で実施してくれます。

カリキュラム

1

日目｜2025/3/15（土）13:30-18:00

■前半｜13:30-15:30　データを使った課題解決アプローチ
  • なぜデータ活用が重要なのか
  • 成功事例と失敗事例から学ぶ成功法則
  • データ活用の進め方（PPDAC×データ活用ストーリー）
  • データ活用ストーリーを作ってみよう！
  • データ分析の進め方
　　
■後半｜16:00-18:00　各種ツールの導入と操作方法を学ぶ
  • Excel: データ整理、ピボットテーブル、グラフ作成、データ分析機能の紹介
  • R Radiant: 高度な統計解析をノーコード（マウス操作だけ）で実施
  • H2O Flow: ノーコードで機械学習モデルを自動構築
  • Google Colab: テキストベースのデータ分析もできるよ
  • 生成AI: データ活用の相談相手、なんなら分析も頼んでみよう

2

日目｜2025/4/5（土）13:30-18:00

■前半｜13:30-15:30　Excelを使ったデータ分析操作

セクション 1: ピボットテーブルの使い方
  • ピボットテーブルの基本操作
  • フィルターと並べ替え機能の利用法
  • 集計や傾向分析の基礎
セクション 2: グラフ作成での可視化
  • 棒グラフ、円グラフの作成方法
  • 折れ線グラフを使った時系列データの表示
  • グラフのカスタマイズ（ラベル、色設定など）
セクション 3: データ分析機能の活用
  • 記述統計の計算（平均、標準偏差など）
  • 簡単な回帰分析モデルの構築
  • データ分析アドインの利用

■後半｜16:00-18:00　事例演習: 顧客データから価値あるインサイトを発見する

【背景ストーリー】
　地域密着型スーパーが、顧客離反が増加している原因を特定し、売上を回復させたいと考えています。顧客の年齢層、購買頻度、購入商品カテゴリ、居住地からの距離などをExcelで分析し、回帰分析を用いて顧客の行動を予測することで、より効果的な戦略を立案します。

【演習内容】
  • 顧客セグメント分析: Excelのピボットテーブル機能を活用し、顧客を年齢層、購買頻度、購入商品カテゴリなどでセグメント化し、それぞれの特性を把握します。
  • 相関分析: Excelのグラフ作成および分析ツールを用いて、顧客属性と購買行動の相関関係を分析します。
  • 回帰分析: Excelの分析ツールを用いて、顧客の購買行動を予測する回帰モデルを構築します。

3

日目｜2025/4/26（土）13:30-18:00

■前半｜13:30-15:30　R Radiantを使ったデータ分析操作

セクション 1: データの取り込みと整理
  • CSVファイルのインポート
  • データ前処理
  • データフレームの基礎操作
セクション 2: 基本統計分析
  • 記述統計量の計算（平均、中央値、分散）
  • ヒストグラムや散布図の作成
  • 相関分析で関係性を把握
セクション 3: データ分析機能の活用
  • 統計モデルの構築（線形回帰など）
  • 機械学習モデルの構築（決定木など）
  • 多変量解析（クラスター分析・因子分析など）

■後半｜16:00-18:00　事例演習: 新商品の発売を控えた家電量販店の売上予測と販促戦略

【背景ストーリー】
　家電量販店が、既存の商品データを基に、決定木を用いて新商品の売上予測と販促計画を策定しようとしています。データには商品カテゴリ、価格帯、販売個数、顧客層情報（年齢、性別、職業など）が含まれています。

【演習内容】
  • 決定木分析: 過去の商品データを用いて決定木モデルを構築し、商品カテゴリ、価格帯、顧客層などの要因が売上にどのように影響するかを分析します。
  • 売上予測: 新商品の属性情報（カテゴリ、価格帯など）を入力することで、決定木モデルを用いて売上を予測します。
  • 販促戦略: 決定木分析の結果を基に、新商品の効果的な販促キャンペーンを立案します。

4

日目｜2025/5/17（土）13:30-18:00

■前半｜13:30-15:30　H2O Flowを使った機械学習モデル構築

セクション 1: 機械学習の基礎
  • 教師あり機械学習とは
  • 教師なし機械学習とは
  • 機械学習モデル構築の流れ
セクション2: 教師あり機械学習
  • 回帰問題の機械学習モデル構築
  • 分類問題の機械学習モデル構築
  • 自動機械学習（AutoML）
セクション 3: 教師なし機械学習
  • 次元縮約（主成分分析など）
  • クラスター分析
  • 教師なし異常検知

■後半｜16:00-18:00　事例演習: H2O Flowを用いた需要予測による在庫最適化戦略

【背景ストーリー】
　アイスクリームメーカーが、季節変動を考慮した需要予測を行い、在庫不足や廃棄ロスを最小限に抑えるための生産計画を立案します。H2O Flowを用いて、過去3年間の月次販売データ、気温、キャンペーン情報などを分析し、需要予測モデルを構築します。

【演習内容】

  • 基礎分析：ExcelまたはR Radiantを用いて、過去の販売データ、気温、キャンペーン情報などを可視化し、アイスクリーム販売量の傾向を分析する。

  • 特徴量の追加：需要を予測するモデルに必要な特徴量を生成する
  • 予測モデル構築：H2O Flowの自動機械学習機能を用い将来の需要を予測する。

5

日目｜2025/6/7（土）13:30-18:00

■前半｜13:30-15:30　応用ツールの紹介と操作方法
  • セクション 1: スプレッドシート系（Google Spreadsheetなど）
  • セクション 2: Chat生成AI系（Gemini、GPT、Claudeなど）
  • セクション 3: Notebook系（Google Colab、Deepnote、JupyterAIなど）

■後半｜16:00-18:00　応用ツールを組み合わせた課題解決
  • セクション 1: 実施する事例の紹介（とある町の喫茶店が知識0売上UPしたお話し）
  • セクション 2: データ活用ストーリーを作ろう！ ときには生成AIの力を使って
  • セクション 3: 生成AIでデータ分析し課題解決に使おう！

1

日目｜2023/1/14（土）13:30-18:00

■前半｜13:30-15:30　データを使った課題解決アプローチ

　1 はじめに
　　1-1 講座全体のお話し
　　1-2 今回、持ち帰って頂きたいこと
　　1-3 今回の概要
　2 データでビジネス課題を解決する
　　2-1 なぜデータを使うと嬉しいのか？
　　　2-1-1 データ活用は戦略的怠惰である
　　　2-1-2 1,000万円投資するなら、どの銘柄？
　　　2-1-3 データを用いた継続的改善
　　2-3 データ活用ストーリー
　　　2-3-1 データ活用ストーリーとは？
　　　2-3-2 2つの分析「傾向分析」と「近未来分析」
　　　2-3-3 事例で理解する2つの分析の使い分け
　　2-2 もっともシンプルなデータ活用の3ステップ
　　　2-2-1 3ステップの概要
　　　2-2-2 キャスティングボートを握るテーマ設計
　　　2-2-3 テーマの構造化
　3 次回に向けて
　　3-1 今回の振り返りと宿題（提出義務はありません）
　　3-2 学びを実践に変える「やるやるシート」
　　3-3 次回予告
　　
■後半｜16:00-18:00　分析の基本は「比較」と「関係性」の検討にある

　1 はじめに
　　1-1 前回の振り返り
　　1-2 今回、持ち帰って頂きたいこと
　　1-3 今回の概要
　2 分析の基本は「比較」と「関係性」の検討にある
　　2-1 データの種類とデータセット
　　　2-1-1 データの種類
　　　2-1-2 データセット
　　　2-1-3 目的変数と説明変数
　　2-2 最低限知っておくべき統計学の基礎のキソ
　　　2-2-1 「比較」と「関係性」
　　　2-2-2 「統計的仮説検定」の簡単なお話し
　　　2-2-3 「回帰分析」の簡単なお話し
　　2-3 分析ツールの発展が目覚ましい
　　　2-3-1 Excelだけでもこれだけのことができる
　　　2-3-2 無料で使える分析ツールと有料ツール
　　　2-3-3 Excel と R Radiantの準備
　3 次回に向けて
　　3-1 今回の振り返りと宿題（提出義務はありません）
　　3-2 学びを実践に変える「やるやるシート」
　　3-3 次回予告

ステップByステップ分析手順書

データを使った各演習には、ステップByステップ分析手順書を配布します。セミナー内で追いつけなくなった場合や、セミナー後の復習などで重宝します。振り返り用にアーカイブ動画も期間限定で提供予定です。

講師紹介

高橋威知郎

ビジネスデータ分析コンサルタント

Marketing & Sales Data Scientist

大学卒業後、約20年間一貫して「実践」にこだわり「データ分析」に関与してきました

  • 官公庁時代、米国国防総省の高官からデータ分析のパワーと要諦について力説され衝撃を受けました

    このとき、データ分析に魅了され、データ分析の世界でに生きていくことを決意しました
     

  • 私が身に着けたデータ分析は、学問的なものではなく、実践的なものです

    安全保障の世界のデータ分析は、生きるか死ぬかの世界です

    例えば、統計学的に正しいかどうかよりも、生きるか死ぬかを重視するということです

    学問的に正しい分析をしても、国が滅んでしまっては意味はありません

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職、

    その後、事業会社にて社内データ活用を推進するとともに、事業部のデータビジネス構築支援（既存ビジネスにデータで付加価値をつける、など）

    主な対象領域は、ビジセス系（営業やマーケティングなど）と生産系など

  • 今までの経験をもとに、使えるデータのみで効率よく収益を拡大する仕組みである「DELTA法」を考案

    売上数兆円の大企業から社員数人程度のベンチャー企業のコンサルティングまで実施し、企業の大小問わず収益拡大を実現してきました

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職、

    その後、事業会社にて社内データ活用を推進するとともに、事業部のデータビジネス構築支援（既存ビジネスにデータで付加価値をつける、など）

    主な対象領域は、ビジセス系（営業やマーケティングなど）と生産系など

主な著書

営業生産性を高める! 「データ分析」の技術 (同文館) 
14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書（かんき出版）

受講をお勧めする方

  • マーケティングや営業でこれからデータ分析することを、考えている方
  • 個々の分析手法を学んだが、実務でデータ分析を活用できていない方
  • マーケティングや営業の分析担当者で、今あるデータで何かしら分析したい方
  • どの企業にもあるExcelを使った、実務的なデータ分析を覚えたい方
  • とりあえず、自分でデータ分析をできるようになりたい方
  • できるだけ短期間で、分析スキルを身に着けたい方
  • マーケティングや営業の分析担当者になってしまい、困っている方
  • さらにデータ分析スキルを、補強したい方
  • マーケティング・営業系のデータサイエンティストのスキルを身に着けたい方
  • 機械学習モデルのビジネス活用方法を、身に着けたい方
  • ノーコードでフリーで使える、分析ツールR Radiantや機械学習プラットフォームH2O Flowを、実務で使ってみたい方
  • 生成AIを活用したデータ分析方法を学びたい方
  • マーケティングや営業でこれからデータ分析することを、考えている方
講師 高橋威知郎　Marketing & Sales Data Scientist
開催日 全5回（土）2025/3/15, 4/5, 4/26, 5/17, 6/7
開催時間 13:30〜18:00
受講形式 当日Zoom（ or 復習用に後日動画視聴）
※動画は上手く録画できていない場合もございますので、ご了承ください
参加費用 8万円(税込み)/人
参加定員 最大10名
主催 株式会社セールスアナリティクス
開催時間 13:30〜18:00

参加特典

【1】同講座のテキスト一式
　・詳細テキスト
　・演習で利用したデータ（CSV形式）
　・各種テンプレート
　・各種手順書
　など
　
【2】講師の書籍　※希望者のみ
　・好きなの1冊
　　データサイエンティスト養成読本（ビジネス活用編）、
　　文系のための データサイエンスがわかる本、
　　  営業生産性を高める! 「データ分析」の技術、など

【3】データ分析・活用の相談　※希望者のみ
　・オンライン45分／月（開催期間中）

【4】同講座の再受講（無料）※希望者のみ

当社主催セミナーは100%返金保証
内容にご不満の場合、初回開催後2日以内にお申し出くだされば、理由を問わず全額返金いたします

主催企業概要

会社名 株式会社セールスアナリティクス
代表者 高橋 威知郎
営業所 東京都渋谷区円山町5番5号 Navi渋谷V 3階
HP https://www.salesanalytics.co.jp/
問合せ先 📩 [email protected]
営業所 東京都渋谷区円山町5番5号 Navi渋谷V 3階
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