１．データ分析の基礎知識と実務で活かすためのポイント

　　（１）．データ分析の全体像と必要なスキル

　　（２）．なぜビジネスの課題解決につながらないデータ分析事例が多いのか

　　　　・実務でのデータ分析の貢献パターンとポイントの理解

　　（３）．必ず押さえておくべきデータリテラシー

　　　　ａ．分析前の基本動作 ～データの分布、欠損、外れ値、バイアスなど～

　　　　　　・料理前に傷んだ食材がないかチェックするように、分析前に必ずデータを吟味する

　　　　ｂ．分析結果の解釈 ～相関と因果、差の解釈など～

　　　　　　・食材が良くても調理しだいで台無しになるように、分析結果の誤った解釈を防止する

　　　　ｃ．効果的な可視化 ～避けるべきグラフやデータビジュアライゼーションのコツ～

　　　　　　・料理も盛り付けしだいで美味しく見えるように、適切な可視化で結果を効果的に伝える

２．ローコード分析ツール（Tableau）の基本操作演習

　　（１）．データの読み込みと基本機能の理解

　　（２）．Tableau操作の裏でどのような処理がされているのか

　　（３）．基本的な可視化（棒グラフ、折れ線グラフなど）

　　（４）．応用的な可視化（計算フィールド、簡易表計算など）

　　（５）．ダッシュボードの作成

３．Tableauを用いたデータ分析の実践演習と実務課題解決への応用

　～仮想の分析プロジェクト実践による「技術」と「実践力」の修得～

　　（１）．分析プロジェクトの目的理解

　　（２）．分析演習①「課題の絞り込み」

　　　　ａ．よくある失敗とポイント（闇雲に可視化しないためのコツ）

　　　　ｂ．分析デザイン（仮説検討、分析テンプレート記入）

　　　　ｃ．データ分析（計算フィールド（SUM、IF）、簡易表計算、フィルターなど）

　　　　ｄ．分析結果の解釈

　　（３）．分析演習②「課題の深掘り」

　　　　ａ．よくある失敗とポイント（対策につながる分析/つながらない分析の違い）

　　　　ｂ．分析デザイン（仮説検討、分析テンプレート記入）

　　　　ｃ．データ分析（データ結合、散布図、リファレンスラインなど）

　　　　ｄ．分析結果の解釈

　　（４）．分析演習③「対策の立案（ダッシュボード作成）」

　　　　ａ．よくある失敗とポイント（アクションにつながらないダッシュボードは意味がない）

　　　　ｂ．分析デザイン（仮説検討、分析テンプレート記入）

　　　　ｃ．データ分析（ダッシュボード作成、アクション設定、地図グラフなど）

　　　　ｄ．ダッシュボードの整形（レイアウトコンテナ、浮動表示など）