データ分析の大枠を理解する／学ぶ意義を認識する

「意思決定におけるデータの重要性を知り、学ぶ目的を考える」

「分析とは何か」

「ありたい姿を描く」

「勉強を続けていくための考え方を身につける」

＜学べること一覧＞

意思決定におけるデータの重要性 / 分析とは何か / 効果的な学びのインプットのコツ / 効果的な学びのアウトプットのコツ / 毎日の生活の中に学習を組み込むヒント

問題解決プロセスの概要

「問題解決のプロセスを理解する」
「取り組むべき問題についての理解を深める」
「MECE」
「ロジックツリー」

「問題を特定する」

「データ分析と意思決定の基礎を理解する」

＜学べること一覧＞

「問題解決のプロセスとは / 取り組むべき問題についての理解を深める / MECEとは / ロジックツリーとは / 問題を特定する / サンクコストとは / 定量分析の5つの視点とは

データを加工して読み解く

「データを加工する」
「データを加工するためのポイント」
「数字に集約する」

「代表値とデータのビジュアル化を使いこなす」

「データの傾向を把握する」

＜学べること一覧＞

データのビジュアル化とは / データを正確に表現することの重要性 / 度数分布とは / 散布図を用いて数字同士の関係性を判断する / 相関分析とは / 因果関係とは / 時系列分析とは / パレート分析とは / ウォーターフォールチャートとは

仮説を立てる

「仮説の構築とデータ収集」
「仮説の構築とデータ収集のポイント」
「仮説思考」

「軸を置いて仮説を広げてみる」

「仮説思考をマーケティングに適用する」

＜学べること一覧＞

データを深く掘り下げ、仮説を立てる方法 / 4つの重要なデジタルマーケティング指標 / ファネル分析とは / マーケティングミックスとは / 仮説思考の鍛え方 / 5Aカスタマージャーニーとは / クロス集計とは / セグメンテーションとターゲティング / ポジショニング

原因を探索する

「問題の原因を探る」

「問題の原因を探るためのポイント」

「A／Bテスト」

「問題の原因を探るために行動へ移す」

「実践的な課題の解決に取り組む」

「マーケティングプロセスを理解する」

＜学べること一覧＞

データに基づいた意思決定 / 選択肢を評価する基準を設定する / A／Bテストとは / セールスとマーケティングの違い / 環境分析を行い市場機会を特定する方法

総まとめ・
今後の活用方法を構想する　

「データ・アナリティクス入門を振り返る／今後の目標を考える」

「講座での学びを整理する／ありたい姿を描きなおす」

「定量分析をさらに体系的に学ぶ」

＜学べること一覧＞

データ・アナリティクス入門を振り返る/ ありたい姿を描きなおす / よい分析のための「仮説思考」/ データを収集する方法 / 分析の 5 つの視点 / 効果的なグラフの活用方法とは