サービス内容

• 基本的な統計指標の習得
  平均や標準偏差など、データの特性を理解する基礎を学びます。

• 相関・回帰分析の理解
  データ間の関係を探り、予測に役立つ分析手法を習得します。

• 統計的手法を使ったデータ分析
  実際のデータに統計的手法を適用し、業務に活かせるスキルを身につけます。

• 意思決定を支える応用分析
  高度な統計分析で業務改善や戦略策定に役立つインサイトを提供します。

メリット

• 正確なデータ分析
  統計学の知識を基に、データ分析の精度が向上し、より正確な意思決定が可能となります。

• 高度なデータ活用スキルの習得
  統計的手法を理解することで、より高度で複雑なデータ分析が可能になり、業務の効率化と改善が進みます。

• 意思決定の精度向上
  データに基づいた信頼性の高い意思決定ができるようになり、ビジネスのスピードと競争力が向上します。

一般的なケーススタディ

ケーススタディ1：マーケティング施策の成功率が20％向上

どのキャンペーンが効果的かを判断するのが難しく、マーケティング施策の成功率が不安定でした。

• 施策後:
  統計学の基礎を使って顧客データを分析し、キャンペーンの効果を予測。これにより、マーケティング施策の成功率が20％向上しました。

• 理由:
  McKinseyの調査によると、統計分析を活用したマーケティング戦略は、データに

ケーススタディ2：業務データの統計分析で15％のプロセス改善を達成

業務フローに無駄が多く、プロセスが非効率的でした。

• 施策後:
  業務データを統計分析し、無駄な作業を特定・削減。これにより、業務全体の効率が15％改善されました。

• 理由:
  Deloitteの報告によれば、業務データを統計的に分析することで、プロセスのボトルネックを見つけ出し、15％以上の効率化を達成することができるとされています。データ分析に基づく改善は、コスト削減と生産性向上につながります。

ケーススタディ3：売上予測の精度を30％向上

売上の変動が激しく、正確な予測が難しかったため、計画の見直しが頻繁に必要でした。

• 施策後:
  統計的手法を用いて売上データを分析し、予測の精度を30％向上。これにより、計画の確実性が高まりました。

• 理由:
  Forrester Researchの調査によると、統計学に基づく売上予測モデルは、従来の手法に比べて精度が30％高く、計画のリスクを大幅に減らす効果があると報告されています。統計的分析による予測は、ビジネスの安定と成長を支えます。

導入プロセス

• Step1

  

  ヒアリング

  まずは課題、お客様のビジネスについてヒアリングさせてください

• Step2

  

  ご提案/お見積り

  ヒアリング内容をもとにご提案書・お見積りをお出しします

• Step3

  

  契約締結

  もろもろすり合わせさせていただきご契約

• Step4

  

  サービス開始

  お客様のニーズにぴったり合わせたサービスをご提供

お問い合わせ・ご相談

サービスに関するお問い合わせや、詳細なご相談は、以下のフォームからご連絡ください。企業ごとのニーズに応じて、最適なデータ活用サポートをご提供いたします。