Lohane Tikamori

データアナリスト ・ ビジネスインテリジェンス

データを、賢い情報に。

御社のスプレッドシートや報告書を、Power BI と Excel のわかりやすいダッシュボードに変えます。どこで利益が出て、どこで損をし、どこで遅れているのかが見え、数字にもとづいて判断できます。

  • 管理・経理の実務 約9年
  • デジタルマーケティング 約3年
  • Power BI ・ Excel ・ Power Query ・ DAX

できること

どの仕事も、経営者の「知りたいこと」から始まります。ダッシュボードはその答えのためにあります。

  • 経営ダッシュボード

    売上・財務・仕入・人事・物流を一つの画面に。今お使いのスプレッドシートから作ります。

  • データの整理

    ばらばらの表やシステムの出力を Power Query でまとめて整え、数字が合うようにします。

  • 顧客分析

    誰が買い、誰が離れ、誰がもっと買えるのか。的確なマーケティングの土台になります。

  • 判断につながるレポート

    わかったことを平易な言葉でお伝えします。何が起きたか、なぜ大事か、次に何をするか。

進め方

  1. ヒアリング

    決めたいことと、手元にあるデータを教えてください。

  2. データ整理

    スプレッドシートのコピーをもとに、データを集めて整えます。

  3. ダッシュボードと説明

    ダッシュボードをお渡しし、見方と次の一手をご説明します。

実績

Power BI と Excel の講座で、サンプルデータを使って作成したダッシュボードです。お客様のデータは一切含みません。

仕入・購買

Power BI 集中講座 ・ Hashtag

問い納期を守る仕入先はどこか。コスト削減につながる仕入先はどこか。

コストが高い月(1〜12月)

123456789101112

削減が大きい月

123456789101112

わかったこと

  • 平均納期遅れが最も短いのは Northshore。
  • 最も大きな削減をもたらしたのは Minerva。
  • コストが最も高かったのは6月・8月・11月。
Power BI · Power Query · DAX

財務

Power BI 集中講座 ・ Hashtag

問い銀行ごとにお金はどう動いているか。

37.58%利益率
44.04%PIX の割合

わかったこと

  • 選択した銀行の利益率は 37.58%。
  • 取引 2,725 件のうち 1,200 件が PIX(即時決済)。
  • 利益が最も大きかったのは3月と9月。
Power BI · Power Query · DAX

人事

Excel 講座 ・ Hashtag

問いどんな社員がいて、なぜ辞めていくのか。

離職率 7.26%

0%目標 3〜4%10%

わかったこと

  • 離職率 7.26%、目標の 3〜4% を上回る。
  • 管理部門は 58 人、うち 23 人がインターン。
  • 社員の 49% がサンパウロ勤務。
Excel

営業

Excel 講座 ・ Hashtag

問い誰が、どこで売り、お客様はどう支払っているか。

北部地域(売上1位)
R$ 26,700
年間トップ販売員
R$ 20,400
クレジットカード払い
R$ 51,300

わかったこと

  • 8月と10月は売上 9,000 レアルを超えた。
  • 支払いの大半はクレジットカード。
  • 販売員・地域・月ごとに比較できる。
Excel

売上と物流

Power BI ワークショップ ・ Empowerdata

問いどこで配送が遅れ、なぜ返品が起きるのか。

63.27%遅延した配送

わかったこと

  • 配送の半分以上が遅延。
  • 遅延した注文は 3 人のドライバーに集中。
  • 返品の多くは誤配送か破損。
Power BI · Power Query · DAX

受講者の分析

Excel ワークショップ ・ Simplifica Treinamentos

問い無料講座に申し込んだのは誰か。有料講座を買いそうなのは誰か。

  • 女性60%
  • Excel 初級のみ58.33%
  • 昇進・昇給が目的28.59%

わかったこと

  • 大半が Excel 初級。有料講座の需要がある。
  • 申込者数はサンパウロ州が最多で 2,515 人。
  • 提案:次回イベントではこの層に絞った販促を。
Excel

銀行マーケティング

データ分析のための Excel ・ Escola Preditiva ・ 2025年

問い銀行の投資商品を買うのはどんな顧客か。

  • 年齢
  • 職業
  • 婚姻状況
  • 学歴
  • 信用
  • 住宅ローン
  • 借入

わかったこと

  • 関数と統計グラフによる探索的分析。
  • 結果をマーケティング部門向けのレポートにまとめた。
Excel
Lohane Tikamori

プロフィール

パウリスタ大学(ブラジル)経営学部を2011年に卒業。管理・経理の実務を約9年、デジタルマーケティングを約3年経験しました。

そのため、グラフを作る側だけでなく、お金と現場を預かる側の目でダッシュボードを読みます。数字は、誰かの判断を助けて初めて意味を持ちます。

現在は Google のデータアナリティクス上級講座(Coursera)と、Power BI・Excel の講座でデータ分析を専門的に学んでいます。

使用ツール

  • Power BI
  • Power Query
  • DAX
  • Excel

お気軽にご相談ください

会社で判断に迷っていることを教えてください。今あるデータで答えが出せるかどうか、お返事します。

lohane@tikamori.com

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財務
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営業
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売上と物流
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銀行マーケティング
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