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「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://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/f64e4ff5/learn/steps/36653 ※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。
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コメント812件
ken-jet
昭和４１年に出生率が下がっている理由が、丙年の干支が関係していたのは興味深かった。さらに、そこから「結婚ビジネス」や「還暦ビジネス」などにも影響を及ぼすという見解は非常に参考になった。
異常値も、分析すれば今後の動きを予測するのに役立つので、今後データで生じた場合は注目してみたい。
test_
特にネット関連のビジネスでは、指数関数的成長をするものが増えてきている（口コミにより拡大するビジネスなど）。ビジネスの導入期においては、ゆるやかな線形のグラフに見えてしまうので、影響を軽視してしまいがちである。
同じように見えるグラフでも、その技術、ビジネスの背景をしっかりととらえ、爆発的成長の可能性があるのか、ゆるやかに成長していく可能性が高いのかを判断していくことの重要性が増しているように思う。
noyo1
時間は共通認識できているため様々な場面で活用し理解しやすい。ただし、目盛り幅の設定次第でインパクトを操作できるので、見る方も注意が必要。
gmd
業務では常に傾向変動をチェックしているが、異常値に地に着目することは少なかったのでもう少し意識したいと思う。
jun3338
傾向変動や季節変動は名称は知らなかったものの、日常業務でよく見かける。
循環変動や不規則変動の分析時の利用方法が全く思いつかない。
傾向変動や季節変動はビジネスにおいて傾向や未来の予測をすることができ対策等を講じることができることは容易に理解ができる。
それに対して残りの2つは何のために用いるのか理解が低い。
抱いたイメージであるが、傾向変動や季節変動は「予測」や「未来」に向かうもの。で循環変動や不規則変動は「結果」や「過去」のものとなった。
vegitaberu
傾向を分析する前に、分析をするデータを、的確に選び取ることが重要と思います。
そして、それを継続的に見ていくことも、同様に大切だと感じました。
hirata_eriko
販売や売上推移をただの記録として持つのではなく、それを分析する視点を持つことの重要性が理解できた。異常値も異常だとして理由がわかった時点でその分析をやめることなく、その先に与える影響も考えていきたい。
masarukanno
時系列で見る視点で必要な知識、留意点が学習出来て良かった。
ringo2020
時系列分析は頻繁に見るグラフです。いろいろな角度から見ることが重要だと思いました。
masa_0125
無知だった私は分析の際にただ闇雲に時系列に並べているだけで、で？と、言われてしまったことがあった。
こういう知識が必要だったと感じた。
wkiymbk
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あると学びました。
売上データの分析に活用してみます。
hk_0321
変動要因が安易に予想の付くデータと予想がつかないデータがある。時系列グラフの考察力と備えながらもっともらしい原因が推測できるこの2つの能力が身につくのが理想と考える。最近の話題のCOVID-19の感染者推移は非常に要因が特定しやすい時系列グラフであると思う。
rrabbit
グラフから式を出す
異常値は、今後の影響まで考えるようにする
勉強になりました
rate1201
トレンドは１つだけの傾向を見るだけでは足りないと学びました。
直近だけではなく、長期も同時にみることで、偏りがないような分析をしていきたいです。
omso
異常値に敏感になること、そこで何が起こっているのか考えられるようにしていきたい
djmpajmpkm
不規則グラフも単体ではなく、社会背景や歴史背景を照らし合わせると、一定の規則が見えてくるかもしれない
saito-yoshitaka
ぱっと見て異常を把握する、傾向確認する基本的なツールと考えます。
2525a
割と簡単でした。ただ仕事中にグラフ化する時間が無い。そちらの方が問題だ。
jc61grom
頻繁に利用し、使いやすいグラフだからこそ伝えたい項目を明確にする必要がある。
sue_0120
時系列でデータ解析するということは、事象の把握につながる大事なツールという認識となっているので、今後も日常生活などにも活用できそうです。
red1207
過去の傾向（トレンド）を知るためには、良いと思う。
また、イベントのインパクトが起きるタイムラグについても今後、意識をしていきたい。
gs51
自部門の担当マーケットにおいて、売上高に影響するマクロデータ（人口、世帯数、保有車両台数等）の時系列分析を行い、商品販売計画策定・売上高予測に役立てらる。なお、時系列データの各変動については、原因・理由の仮説を持つようにし、「数字遊び」に陥らないように意識する必要があると考える。
akiokun104
時系列分析を活用することで、トレンドの分析精度を上げる。また、エクセルの活用も学んで吸収する。
rie_4323
過去の傾向から未来数値を予測して営業に役立てることができると感じた
user-ded9511b07
データ分析をする際のまず基本として，時系列でみる，相関をみるなどがあると思っていますが，このような分析をせずにいきなり複雑な分析をしてしまい，最も基本的で重要な事項を見逃してしまうということがないようにしたいと思います．
shinya_t
ビジネスにおける歴史を把握することの大切さを感じた。
sho_0221
データ分析に役立てたいと思います。
okazawa
傾向分析より営業所の売上推移を導きだし、更に+α必要な打ち手を検討する
sakuma-hitos
トレンドの流れを読み取る
aihara01
改めてみると、時系列は役に立つことが分かった。
今後使用していきたい。
ricohiroto
引き続き問題点分析には活用して行きたいと思います。その他、受注予測にも活用して行きたいと思います。
ogawakazuhiko
異常値を取り上げて、その問題点の改善との視点。連続例のある変化の読み、この2つをとりいれてゆきたい。
toma1120
時系列データはウイルス問題など感染病について調べるとき、役立つデータだと思います。
a019wangwenhao
装置の分析に戦力になるはずだと思います。
ultrarunner4
定義を統一することは重要。過去と現在では同じデータでも定義や収集方法が違うことがよくあるので注意が必要と感じています。それを理解したうえで、データをどう見るか、ということも実際にはよく考えます。
uno-daddy
販売業なのですが、扱い品目や取引先の規模が
常に変わるので自分の今後の売上を予測するには不向き
だが、扱い品目のトレンドは把握できる
rukuro
変曲点、異常値から、何故そのような値になったのか、その時期に何が起こったのかをしっかりと調べられるようになりたいと思った。
kazu9808
業界を分析したりするときに役に立つと思った。特に特異点等には注目しなければならない。
nemo_h
現在と過去の社会的動向を探るときに使える
user-92696ffb29
確認テスト3の解説がほしい。
fukuyama-fujii
業務に活用できると思いました
yoshimura-1025
時系列分析は仕事の場面で良く見ることがあります。有効に使っていきたいです。
higashizawa
時系列分析は、日常で触れる機会がたくさんあるので、トレンド、変曲点や異常値に意識して上手く利用し、活用していきたい。
k_s_0127
時系列で物事を把握することは、原因等をつきとめることに役立つと思うので活用していきたいと思った。
k-oguma
時系列の使い方、またみる点がよくわかった
px_0001
時系列分析では過去を含め大局的な視点で傾向把握などが可能であり，将来の予測に役立てることも可能．
mizudry
時系列データは最もポピュラーなものの一つだが、傾向、循環、季節、不規則という４つの種別があることを初めて理解した。
shusuke119
最後の問題がよくわからなかったです。
moeto0610
なかなか勉強になりました。
過去の実績から未来の予測が出来る。
cba70happy
株や為替を解析する上でも使えそうな知識であった．
ktkt_1
時系列分析とは、横軸に時間をとり、時間による変化を分析する手法。
傾向変動：長期的なトレンド
循環変動：不規則な周期で変動する
季節変動：一年の中で周期をもって変動する
不規則変動：ランダムに変動する
kaakee
傾きをエクセルで、数式化できるというのは、非常に興味深いのでやってみる
user-48a80f2984
学生時代から時系列分析を授業でやることが多かったので、取り組みやすい内容だった。タイムラグや、前提条件が変わっていないかをきちんと確認することが重要である。
wada315
時系列分析とは、縦軸にデータ、横軸に時間軸を取ることでデータの時間的変化を見る分析ある。
基本的な分析であるが、この分析を通じて変動の様子や変曲点、異常値について考察することは有効な手立てだと感じた。
nakka
自社がどのように成長したのかや、何がどの時期に売れたのかなどが株価からわかるので、自社の歴史の勉強につなげたい。
takosan
理系の知り合いからは「棒グラフよりも折れ線を使うと良い」と言われたのだが、実際仕事の上でどのようなグラフが使われているのか、確かめておきたい。
kkats
近似曲線の数式から数値を出す方法は活用したい
yagawa
グラフを見ながら過去の動向をしっかりと分析したいと思う。
takumi_sagara
時系列分析を仕事で生かす場面として為替と株の値動きがあげられる。それらを読み解く際に、変動と影響にラグがあることと異常値による影響もあることを認識したうえで読み解くことが重要になってくると分かった。
nguyentran_n
業務においては時系列データを活用することはほとんどないが、業務の背景に注目すると時系列データは活用できそうであり、そこから新たな課題や傾向が見つかる可能性があるため安直に時系列データは関係ないと切り捨てることはリスクであると感じた。
shiver
時系列分析は非常に用いられる分析だが、縦軸を何にするか、横軸のメモリの検討も大事だと思った。
tanaka_natsumi
時系列分析のグラフはビジネスの場だけでなく、普段見ているニュースでもよく目にする。分析結果から傾向をつかみ、異常値にも注意する。今後、瞬時にその判断ができるよう慣れが必要だと感じた。
aqueous
データのまとめ方と考察の仕方の確認である。
morritter
おさらいとして良かったです！
iw0902
時系列分析はトレンドや傾向を探る際に活用出来ると思います。
ashija
何にでも。研究でもマーケティングでも。
sakura39
データ分析をする際に時系列でみることは一番多いが、変動に規則性がないかなどさまざまな観点で確認することの視座を持てた。
emerald
恥ずかしながらエクセルを活用してグラフから先の予測ができるということを知りませんでした。これだけでも今日の収穫です。早速試してみたいと思います。
yushun
時系列分析による異常値の発見がビジネスチャンスの発見へとつながる。
kawashima_f
SNSユーザーの使用時間を属性別に時系列データにまとめると、狙いたい客層に向けて効果的に宣伝を使えると思いました。
個人で運用するときも、ファンとなってもらいたい人たちが活動的な時間帯に、自分の投稿をすると刺さりますよね。
kawayoshi
将来予測を立てるのにＥｘｃｅｌ表活用すると便利である。
tokutoku230
時系列でどれだけリスク投資していくかを考える必要があると思った。
ohwashi
小売業にとっては、過去のデータの分析は、欠かせない業務です。
koki_0812
データの時間変化を追うことは未来を予測する上で非常に重要だと感じた。
データの傾向や変化に着目して分析したい。
ruimasiko
時系列の傾向把握のツールとしてポピュラーなもの。グラフの変化に気づき、何が変化の要因なのか理解する事が重要。また、変化が起きたことで、自分の環境にどう影響してくるのか推察する事も必要。
seiyu_n
企業の分析に役立つ
take1
近似曲線の使い方がわかった、活用してみたい。
akihiroc
時系列分析は、分析において基本的な分析指標である。基本的であるがゆえに、使いやすい。よって、メリットとしては、傾向の確認に使う事はできると考える、しかし、誰もが知っている結果を再確認するだけになってしまう事も考えられる。
otobe711
時系列データに４つの要素
⓵傾向変動、⓶循環変動、⓷季節変動、④不規則変動
があること改めて学んだ。
また、データを利用する際は、
１）定義が変わっていないことを確認すること
２）トレンドは、直近と長期の視点でみること
３）変節点、特異点に注意すべきだが、出来事（イベント）がインパクトを与えるまでにはタイムラグが発生する場合があること
に留意して使いたい。
jabe
過去から未来へ数値の推移を示すにあたり使えるグラフ
mikako_10
データを分析する際、異常値にも着目すべきことがわかった。
nozomi_0315
どの分析においても異常値は無視してはいけない。異常値をきたしているには何らかの理由があるはずと思って分析をしたい。
ys_cl
長期的な視点をもち、変曲点を把握することで、未来を予測してよい施策につながる
yu-taro
過去のデータから未来を予測するときに使える。
ただし、
イノベーションは過去・現在の延長線上にあるわけではないということを頭の片隅に入れておくこと。
kenichiro118
異常値を切り捨ててしまわないよう留意したい。
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＊時系列分析はオーソドックスな指標で、一表で明確な表現が可能である。よって、過去数値を表現することで、未来予測が導きやすい。
masatada
時系列分析を学びました。
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なかなかとこれを使いこなすのは難しそうです。が自分のものとできるようにがんばります。
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shohei4932
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時系列データの種類が分かったため、データの分析等に役立てたい。
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