こんな課題、ありませんか？
データはあるのに、業務が変わらない——その原因は「再現性」と「整形」にあります。
ファイルが散らばり、整形・集約に時間が消える
部署ごとに形式が違い、毎回の整形が負担に。
Excelでは重く、処理が不安定
行数が増えると落ちる・待つ・やり直しに。
グラフは作れるが、根拠の説明が弱い
平均・ばらつき・相関などの言語化が難しい。
月次作業が属人化し、担当が不在だと止まる
手順が頭の中にしかない。
BI/AIの前に”きれいなデータづくり”でつまずく
欠損・型・結合で壁にあたる。
再現可能な手順（コード）が残らない
同じ分析でも毎回ゼロからやり直し。
Pythonで”再現できる分析”へ。
1
データ前処理の型を身につける
pandasで読み込み／結合／欠損・型／フィルタ／集計（groupby）を一連で習得。手順をコード化し、毎回同じ結果に。
2
伝わる可視化と基本統計
seaborn/Matplotlibでヒスト・箱ひげ・散布図・折れ線。平均・中央値・分散・標準偏差・相関の読み方を実務の文脈で。
3
チームで回るノート運用
Google Colabで共有・履歴・コメント。レビュー・再実行が前提の”回る”運用へ。
初心者でも安心の実践型カリキュラム
対象
プログラミング未経験〜初学者。Excelの集計・可視化を効率化したい方。
実施形式
オンライン／対面。ブラウザとGoogleアカウントのみ（Google Colab）。機密データは使わず、業界に近いダミー／公開データで実施。
到達目標
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✓
前処理〜可視化〜数値確認を自力で一通りできる -
✓
手順を再実行できる形（ノート）で残せる -
✓
図と数値で”なぜそう言えるか”を説明できる
学べる要点
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Colabの基本操作／Notebookの作法（再現性・共有） -
•
CSV/Excelの読み込み・確認（行列・型・欠損） -
•
前処理（欠損処理、型変換、列操作、結合、フィルタ、groupby） -
•
可視化（ヒスト・箱ひげ・散布図・折れ線）と相関ヒートマップ／散布図行列 -
•
基本統計（平均・中央値・最頻値・分散・標準偏差・相関）
応用（回帰・分類・時系列・簡易ダッシュボード・運用自動化など）は、要件に合わせて個別にご提案します。まずはお問い合わせください。特定業務のテンプレート提供は行いません。自社に合わせて設計できるよう「考え方と手順」を重視します。
こんな業務で効果を実感
売上・在庫の月次レポート更新
前処理〜可視化を一括実行。更新時間を短縮。
店舗／部門別KPIの分布とばらつき把握
ヒスト・箱ひげで偏りや外れ値を確認。
施策や季節要因の変化を可視化
折れ線・散布で変化点を把握し、相関も確認。
顧客属性×売上のクロス観点で次の一手
集計とグラフで打ち手の優先度を議論。
受講後にできること
なぜ、Mikageが選ばれるのか
実務直結・初心者にやさしい
講義3：演習7。つまずきやすい点を丁寧に解説。
課題起点のカスタム
事前ヒアリングで”解きたい問い”を明確化。
少人数で質問しやすい
5名〜、10〜15名/クラス推奨。
研修後の軽サポート
質問対応（範囲・期間は応相談）。自走を支援。
研修導入の流れ
無料相談・ヒアリング
目的・対象・KPI・データ状況をお聞きします
設計・準備
カリキュラム・ダミー／公開データ・実施要領の合意
研修実施
オンライン／対面、Colabハンズオン形式で実施
フォロー
質問対応／応用編の個別提案
よくある質問
Q: プログラミング未経験でも大丈夫？
A: はい。初心者を想定し、記法は”分析で使う最小限”に絞ります。
Q: セキュリティが不安。データはどうしますか？
A: 機密データは扱いません。ダミー／公開データで構造と手順を習得します。
Q: 何人から開催できますか？
A: 5名から。10〜15名／クラスが最適です。
Q: どんな環境が必要ですか？
A: ブラウザとGoogleアカウントのみ（Google Colab利用）。インストール不要です。
Q: 応用（予測・分類・時系列・自動化）は学べますか？
A: 初心者特化の基礎研修とは別に、要件に合わせて個別にご提案します。まずはお問い合わせください。
Q: 他のDX研修と組み合わせられますか？
A: はい。Excelデータ分析研修やGoogle Workspace研修等と組み合わせ可能です。