分析のコースを動画で学ぶ
全てのビジネスパーソンに必須となる分析的思考を学ぶカテゴリ
- 全20コース
- 学習時間の目安（07時間54分）
| 初級 | 最低限押さえておくべきビジネスの基本知識 |
|---|---|
| 中級 | 知識を組み合わせた応用や実践方法 |
| 実践知 | ビジネスリーダーの実践からの学び |
| 知見録 Premium | 最先端のナレッジをGLOBIS 知見録コンテンツから学ぶ |
初級
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初級散布図
散布図は2つの数字の関係を見ることができるグラフです。円グラフや折れ線グラフなどグラフには様々な種類がありますが、2つの変数の関係性を調べるときには、散布図が有効です。 2つの数字を「比較」し、関係を見極めることで「因果関係」を推し量ることができます。 ビジネスの場において、勘に頼らない判断をするためにも、散布図を理解し使いこなせるようになりましょう。
(06:43) -
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初級フェルミ推定
フェルミ推定は、正確な数値がすぐに分からない時などに、入手しやすい情報等をもとに、論理的に推論し、概算の値を求めることです。 コンサルティング会社や外資系企業の採用試験や面接で使われることもあり、論理的思考力を確認するために活用されることもあります。 たとえば、「日本にある電柱の数は何本か？」と問われたら、どのように回答しますか？ いくつかの手掛かりや限られた情報から、論理的に推論し、概算値を推計する力を身につけましょう。
(10:07) -
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初級因果関係
「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
(09:25) -
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初級パレート分析
パレート分析とは、構成要素を大きい順に並べた棒グラフと、それらの累積量（全体に対する百分率）を示す折れ線グラフを組み合わせることで、上位の一部要素が全体にどのくらい貢献しているかをみる分析方法です。 ビジネスにおいて物事を重要なものから処理する、あるいは改善感度の大きいものから手をつけるといった優先順位付けや判断に役立てることができます。
(04:35) -
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初級クロス集計
クロス集計は、アンケートや調査結果を集計する際の基本となる集計方法の1つです。 例えば「賛成」「反対」を問うアンケートを実施した場合、各回答の割合を集計したものは単純集計と呼ばれますが、これを性別や年齢層別といった属性別に集計するのに役立つのがクロス集計です。 クロス集計は、幅広い用途で活用され、ビジネスパーソンが知っておくべき分析ツールです。 クロス集計のメリットや分析の考え方を理解し、ビジネスに役立てましょう。
(10:01) -
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初級回帰分析
回帰分析とは、ある変数と他の1つ、またはいくつかの変数の関係を見る分析です。たとえばアイスの売上に影響を与える変数を知るといったことです。どの変数に関係があるかを明らかにすることで、施策検討に活かすことができます。また、変数間の関係を知ることで、知りたい情報の予測をすることができます。 単回帰分析と重回帰分析の手法を通して、変数間の関係の把握やそれに基づいた予測などを学びます。 ※2019年5月、一部内容をリニューアルいたしました。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
(15:10) -
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初級相関分析
相関分析とは二次元の図表に2つの軸をとり各要素の関連性を見る分析手法です。 物事の因果関係を見たり、物事に影響を与える重要な要素を見極めるヒントを得ることができます。 ※2018年4月、一部内容をリニューアルいたしました。 相関分析【旧版】でコースを修了している場合でも、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
(09:02) -
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初級感度分析
感度分析は、計画や予想を立てる際に、ある数値が現状または予測値から変動したとき、連動して動く別の数値がどれだけ変化するかを見るものです。 ビジネスの数値は、計算式で表現できるものが多くあります。計算式の数値の変化を考えながら、最終的な計算結果の振れ幅を分析するのが、感度分析です。 最終的な利益やキャッシュフローなどへの影響、計画のリスクを知り、改善を図るのに役立ちます。 ※2019年8月、一部内容をリニューアルいたしました。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
(06:36) -
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初級ウォーターフォールチャート
ビジネスの現場では、日々様々なデータを基に分析し判断することが多いでしょう。そのような時に、数ある手法の中でどのような手法を用いて分析すべきか、どのようなグラフで表現すべきか、といった悩みを抱くこともあるのではないでしょうか？ ここでは、複数の構成要素からなるものの内訳を階段状に、あたかも滝のように表現した棒グラフであるウォーターフォールチャートという手法を学びます。構成要素のうち、どの要素の占める割合が大きいのか、時間的な変化の要因のうち何が大きいのか、などを分かりやすく表現したい時に便利です。
(06:25) -
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初級時系列分析
時系列分析とは、横軸に時間軸をとり、縦軸にデータをとって、データの時間的変化を見る分析のことです。データの収集がしやすくグラフの作成も比較的簡単だといわれる時系列分析は、皆さんにとって取り掛かりやすい分析手法の一つではないでしょうか。 しかし、ビジネスで使いこなすためにはどのようにしたら良いでしょうか。 本コースでは、時系列分析に使用するデータの特徴と、実際にグラフ化する方法、そして活用の留意点を解説しています。
(08:31) -
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初級度数分析
度数分析とは、標本として得られた値を大小の順に並べ、各数値が表れた個数を表示する表から、集団の特性を知る分析手法のことです。この分析手法を使うと、データ全体の分布状況を視覚的に明らかにすることができます。 度数分析は、例えばマーケティングでターゲット顧客の絞り込みを行う時などに役立てることができます。度数分析の考え方を使うことで、集団の特性や傾向を理解しましょう。
(08:56) -
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初級定量分析の5つの視点
定量分析の本質は、データを比較することです。よって、データのどこに目をつけて何を比較するかという目のつけどころが非常に大切になります。 この動画では、目のつけどころを「定量分析の5つの視点」としてご紹介します。感度の良い分析を行い正しい意思決定をするために、定量分析の際に意識するべきポイントを説明します。
(11:08)
中級
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中級ビジネス定量分析（前編）
「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。 前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。 まず前編では、分析とは何か、そのための仮説思考の考え方をおさえ、分析の視点を養います。 物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。 ※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。 「前編」を修了した方は、「後編」も視聴されることをお薦めします。 ・ビジネス定量分析（後編） https://hodai.globis.co.jp/courses/ddf49175 ※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
(49:59) -
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中級ビジネス定量分析（後編）
「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。 前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。 後編となる本コースでは、グラフの見せ方、数字の使い方、そして数値の関係性を見抜く上で必要となる数式化の基本を解説していきます。 物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。 ※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。 「前編」を視聴していない方は、以下より視聴ください。 ・ビジネス定量分析（前編） https://hodai.globis.co.jp/courses/f64e4ff5 ※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
(01:08:07)
実践知
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実践知データサイエンスの潮流とビジネスへの実践
ビッグデータ、人工知能といった言葉を聞く機会が増えてきていますが、実際にビジネスに何をもたらすのか、イメージを持っていない方も多いのではないでしょうか。 このコースでは、データサイエンスの潮流と実際にデータをビジネスに活用している例を紹介します。 新たなビジネスやご自身の今後のスキル開発に役立ててみてはいかがでしょうか。 本コースをご受講に際し、こちらの記事もお薦めです。 このコースの講師を務める鈴木健一氏にAI時代に突入した今、我々ビジネスパーソンがどんなスキルが必要になってくるのか、できることは何なのか、を語っていただいています。 詳しく知りたい方はこちらをご参照ください。 【インタビュー記事】今すぐ実践できる、AI時代を生き抜くための「もっともシンプルな方法」とは 記事を読む 第一回：https://wp.me/p9Cm6Z-fx 第二回：https://wp.me/p9Cm6Z-fA
(01:09:48) -
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実践知ビジネスでのデータ活用
皆さんは日々のビジネスの中で、データをうまく活用できていますか？ データ・ドリブンといった言葉もよく聞かれますが、一口に「データ」と言っても何から始めたらよいのか。そもそも、データを活用する意義はどこにあるのか。 そんな悩めるビジネスパーソンのために、Tableau Japan 株式会社の福島隆文氏に、昨今のデータに関する世の中の潮流と効果的なデータ活用の実現ステップについてお話しいただきます。
(56:56) -
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実践知データ分析の始め方って？／10分で解決！みんなの相談室
「データはたくさんあるのですが、そこからどうしていいかわかりません！」 そんな疑問・お悩みに、グロービス講師がズバッと答えます！ 今回のカギは「比較」です。 ぜひ明日から実務に取り入れてみてください。 ※以下の関連コースも併せて視聴することをお薦めします。 ・定量分析の5つの視点 池田 阿佐子 グロービス 講師
(05:55) -
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実践知比較対象の落とし穴！目の前の情報に飛びついてない？／超実践 ビジネスの落とし穴
日々の学びを実践する中で、「なんかうまくいかないな…」と感じることはありませんか？ 実は、ビジネスの落とし穴にはまってしまっているかもしれません。 今回は比較対象の落とし穴について、グロービス講師が身近な事例で解説します。 ぜひ「ビジネス定量分析」とセットで学びを深めましょう。 池田 阿佐子 グロービス 講師
(03:55)
知見録 Premium
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知見録 PremiumヤフーCSO安宅和人×鈴木寛が語る！リーダーに必要な「AI」「データ」の知識と活用法
あすか会議2019 第8部全体会「リーダーに必要なAIの知識と活用法」 （2019年7月7日開催／アクトシティ浜松） データ×AIの世界的な競争は私たちの社会に破壊的な変化をもたらすだろう。ビッグデータの蓄積やAIの技術進化といった現在のフェーズから、あらゆるものがデータ化しスマート化するフェーズⅡ（実装化の時代）へ、そしてそれらがつながりあってインテリジェンスネット化するフェーズⅢ（エコシステムの構築）へとデータ・AI社会が進化することは明白だという。データとAIの進化が社会にゲーム・チェンジを引き起こす中、リーダーが持っておくべき知恵とは何か。内閣府人間中心のAI社会原則検討会議の構成員として政府のAI戦略策定にも参画する安宅和人氏に見えている景色を、日本初の私立・国立大学のクロスアポイントメントとなる東京大学公共政策大学院教授、慶應義塾大学政策メディア研究科兼総合政策学部教授の鈴木寛氏が引き出す。（肩書きは2019年7月7日登壇当時のもの） 安宅 和人 慶應義塾大学 環境情報学部 教授／ヤフー株式会社 CSO（チーフストラテジーオフィサー） 鈴木 寛 東京大学 教授／慶應義塾大学 教授
(50:57) -
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知見録 PremiumAIとビッグデータを活用した「デジタル戦略」「サステイナビリティ」〜川邊健太郎×住隆幸×松尾豊×島田太郎
G1経営者会議2019 第6部分科会A「AIとビッグデータによる戦略的サステイナビリティの実現」 （2019年10月27日開催／グロービス経営大学院 東京校） AIやIoT、ロボティクス等に代表されるデジタルテクノロジーの進展により、多種類・高品質なデータの収集・保有・活用が競争力の源泉として益々注目され、サステイナブルな成長の実現をもたらす鍵となるだろう。日本においては、流通、フィンテック、インシュアテック、健康、医療、走行データ、工場設備の稼働データといった高品質な「リアルデータ」には強みがあり、その利活用については、制度設備を急げばグローバルにおいても競争優位性をもたらす可能性がある。戦略的にAIやビッグデータをいかに活用し、次の成長にむけてデジタル戦略に取り組んでいくのかを、実際の事例もふまえて議論する。（肩書きは2019年10月27日登壇当時のもの） 川邊 健太郎 Zホールディングス株式会社 代表取締役社長 CEO／ヤフー株式会社 代表取締役社長 CEO／ソフトバンク株式会社 取締役 住 隆幸 東京海上ホールディングス株式会社 事業戦略部部長 兼 Global Head of Tokio Marine Innovation Lab 松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科 教授 島田 太郎 株式会社 東芝 執行役常務 最高デジタル責任者
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