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開催日 2022/09/13 (火) 開催地 東京都

【会場】社内に眠るデータを徹底的に分析可視化し、経営のPDCAサイクルを加速させる

主催 一般社団法人 企業研究会 講師 青山 恒夫 氏 受講料 66,000円   

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【開催にあたって】

社内に眠っている膨大なデータを掘り起こし、データの分析可視化を行うことで、現在の可視化と未来の予測に役立たせる。その結果、迅速で的確な意思決定ができる組織に変革し、不確実性溢れる未来に対応でき、そうした混沌とした状況にあっても存続成長できる会社になるための施策を行う手法を解説します。



【趣旨】

Excel等の様々なデータ可視化・分析ツールを自在に使いこなすスキルを獲得することで、社内のデータを経営者のニーズに応じて自在に経営会議の場で展開し、グラフや帳票を表示させる。

そうして、経営企画部等の支援部門がデータの分析可視化帳票を元にいろいろな角度から経営管理者に質問し、気づきを促す。そして、経営管理者が新たな気づきを得る、そのためのスキルを身につけて頂くのが本セミナー開催の大きな狙いです。単なるExcelセミナーではありません。

セミナーの対象者はこんな方です

経営企画部門、経理部門、事業部企画部門など関連部門の方
  特典
開催日時 2022/09/13 (火)     10:00~ 17:00     (受付  09:30 ~ )

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申込み期間  ~ 2022/09/09
主催会社 一般社団法人 企業研究会
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定員 25名
受講料 66,000円
開講場所 ・会場名: 企業研究会セミナールーム(東京:御徒町)
・住所: 〒110-0015 東京都台東区東上野1丁目13−7 ハナブサビル 
・交通アクセス: 

セミナー マップ

講師
青山 恒夫 氏 講師写真

青山 恒夫 氏

青山公認会計士事務所 公認会計士

カリキュラム、
プログラム
1.データ分析可視化について
 (1)データ分析可視化の目的
 (2)データ分析可視化の種類
 (3)データ分析可視化で見えないものを見る
 (4)会社の実態、尊像成長を促進(阻害)する要因を見つけ改善する
 (5)データ分析可視化で得られる効果

2.データ分析可視化の手法
 (1)データ分析手法の概略内容の紹介
 (2)会社にはどんなデータがあるかを把握する
 (3)会社にとって必要なデータの体系を考える
 (4)データ分析を行えるデータに整備する
 (5)業種別の分析手法を理解する
 (6)データ分析に役立つ仕訳入力
 (7)月次比較できる会計データにする

3.データの種類を理解する
 (1)推移(トレンド)、最大値・最小値・平均値が基本
 (2)標準偏差(ぶれ)を理解する
 (3)全体の分布で考える

4.Excelでのデータ分析活用
 (1)データのビジュアル化に役に立つExcelグラフ
 (2)Excelテーブル活用

5.データのシミュレーションの基本(解説&演習)
 (1)CVP型PL&CF計算書で経営者と共同で未来のシミュレーションを行う
 (2)ゴールシークで目標利益&CFを達成する売上高を計算する
 (3)現状からあるべき未来設計をCVP型PL&CF計算書で設計する
 (4)シミュレーションで施策の効果と優先度を決定する

6.Excelデータテーブルで感度分析(解説&演習)
 (1)Excelデータテーブルで感度分析を行う
販売数量と人件費の利益への感度分析、適正な広告費のシミュレーション

7.会計ソフトの仕訳リストをExcelピボットテーブルに展開する(解説&演習)
 (1)データの整備(ゆらぎの修正、空白セルの削除等)
 (2)ビボットテーブルで使えるための会計仕訳リストの加工
 (3)会計仕訳のテーブル活用(条件抽出、並び替え等)
 (4)仕訳リスト(Excel)への新たな属性項目の追加(固定・変動、確定・不確定等)

8.Excelピボットテーブルの活用(解説&演習)
 (1)勘定科目の並び替え設定により、P/Lを作成する
 (2)ピボットテーブルの基本機能の理解(スライサー、レポートフィルター)
 (3)販売データのピボットテーブルでの分析

9.Powerピボットで複数ファイルのデータを分析可視化する(解説&演習)
 (1)複数ファイル(例:社員台帳、支給データ、勤怠データ)で人件費分析をする

10.PowerQueryでデータを整理する(解説&演習)
 (1)PowerQueryでデータを整備する
 (2)「グループ化」で地域&顧客分類&商品の売上高表示する
 (3)「条件列」で顧客をABC分類する 

11.PowerBIで経営ダッシュボードを作成する(解説のみ)
 (1)会社のデータ体系を理解し、KPIを設定する
 (2)PowerBIで経営に必要な帳票・グラフを一覧表示する

12.AIの回帰分析による未来予測を行う(解説のみ)
 (1)会社の過去データを教師データとして、未来予測を行う
 (2)未来予測の精度をデータ項目の拡充、データの精度アップにより向上させる
 (3)予算実績比較ではなく、予算予測比較を行い、事前に未来対応をする


【その他】
・会場参加される方はPCをお持ちください。
・具体的な操作手法については別途動画を作成し、参加者には閲覧できるようにします。 
お知らせ 受講料(1名様につき)
一般のお客様 66,000円 (本体 60,000円)
企業研究会会員 60,500円 (本体 55,000円)

※最少催行人数に満たない場合には、開催を中止させて頂く場合がございます。
※お申込後のキャンセルは原則としてお受けしかねます。
  お申込者がご出席いただけない際は、代理の方のご出席をお願い申し上げます。

※講師とご同業の方はご参加頂けない場合がございます。予めご了承ください。
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