データリテラシー講座

データリテラシー講座

受講形態:eラーニング

「データリテラシー講座」は、データの読み解きと活用能力を向上させます。

現代の情報社会において、データを正しく読み解き、活用する能力は不可欠です。
「データリテラシー講座」は、量的データの解釈方法やアンケート調査の実施手順を習得し、データの分析やグラフ化のスキルを磨きます。
また、民事事件やプライバシー保護に関連する法律にも触れ、データの適切な利用方法と倫理を学びます。
データの力を最大限に引き出し、情報の価値を最大化しましょう。

受講対象

・データの分析や活用に関わる仕事をしている方
・意思決定にデータを活用したい経営者やマネージャーの方
・ビジネスの現場でデータを効果的に活用したい方
・マーケットリサーチや顧客分析をされる方

到達目標

●DX推進に不可欠な「情報や知識を活用する能力」の基礎を学ぶ
●アンケート調査を題材にデータの集め方を知る
●表やグラフなどから正しくデータを読む力を身につける

目次

  • 第1章 データリテラシーとデータの種類
  • 第2章 アンケート調査
  • 第3章 質的データの読み解き方
  • 第4章 量的データの読み解き方
  • 第5章 グラフ、ヒストグラム、パレート図の読み解き方
  • 第6章 データ可視化の手法

学習時間

90分

学習内容

(1)データリテラシーとは
(2)データの種類 質的データと量的データ

学習内容

(1)アンケート調査とは
(2)郵送調査とWebアンケート調査
(3)記名式アンケートと無記名式アンケート
(4)アンケート対象者数 全数調査・標本調査
(5)アンケートの質問文の例
(6)アンケートの集計方法とグラフ化

学習内容

(1)質的データとは(おさらい)
(2)名義尺度のデータの読み解き方​
(3)順序尺度のデータの読み解き方

学習内容

(1)量的データとは(おさらい)
(2)間隔尺度のデータの読み解き方
(3)比例尺度のデータの読み解き方
(4)平均値、中央値、最頻値の読み解き方
(5)標準偏差、偏差値の読み解き方
(6)標準偏差の68%ルールと95%ルール、その例

学習内容

(1)グラフの概要
(2)積み上げ棒グラフ
(3)折れ線グラフ(時系列データ)
(4)ヒストグラム
(5)パレート図

学習内容

(1)散布図
(2)マトリックス図法
(3)マトリックスデータ解析法
(4)ポートフォリオ分析

QualityRoomでは受講前・受講後に理解度テストを実施します。

受講前理解度テストを実施することにより、受講前の知識・理解の程度が明確になり、
受講後理解度テストを実施することにより、受講者が受講内容を理解し、学習目標を達成できたかどうかを評価するのに役立ちます。

OS ブラウザ
Windows 10, 11 Microsoft Edge(最新版), FireFox(最新版), Google Chrome(最新版)
MacOS High Sierra 10.13 以降
※ユーザー画面のみ
Safari(最新版)
iOS 14.0以降
※ユーザー画面のみ
Safari(最新版)
Android 8.0以降
※ユーザー画面のみ
Google Chrome(最新版)

※お申込みの前に正常に動作するか必ずご確認ください。

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