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会社の競争力を高めるデータ分析 ~事例で学ぶ統計解析入門編~

研修成果

    • 本講座では経営課題や顧客ニーズを読み解く分析能力を習得することを目的としています。
      ・具体的には身近にあるエクセルを使ってデータ分析を行い、またその際に必要となる基本的な統計知識も併せて学習します。
      ・さらに、エクセルではできない高度な分析をフリーの統計解析ソフト「R(アール)」を使って行えるようにします。
      ・統計やRは少し敷居が高く感じられますが、演習を交えながら素人の方でも分かり易く学べるようになっている点が最大の特長です。

達成目標

1.エクセルを使った基礎的な統計解析を行うことができる
  (ビジネスの実態を客観的に診断し、事業課題を明確化することができるようになる)
2.Rコマンダーを使って回帰分析やクラスター分析ができる
  (成果に影響を与える要因を明らかにできる、顧客を行動や意識でグルーピングすることができる)
3.RMeCabを使ってテキストマイニング(言葉の分析)ができる
  (ネット上のブログや書き込みなどの言葉のデータから、市場ニーズやトレンドを探ることができる)

対象

基幹システムを単に業務遂行のためだけでなく、経営戦略に活用していく必要がある管理職クラス、あるいはそれに準ずる職務の方
データ活用をクライアントに提言する立場にあるPMやSEの方、あるいはデータアナリストを目指す方

前提知識

Excelの操作(簡単な関数入力、絶対参照、コピー&ペースト、グラフ作成)ができること

カリキュラム

  1日目
午前

◎オリエンテーション【講義】
1.データ集計と分析の基本
 (1)データの種類
   数量データとカテゴリーデータ
 (2)数量データの分析
   平均値、標準偏差、偏差値の算出
   有意差の検定
 (3)カテゴリーデータの分析
   度数集計、クロス集計、χ二乗検定

午後

 (4)検定・・・集計結果は統計的に有意であると言えるのか?誤差の範囲か?

 (5)相関分析・・・相関係数の算出と検定
 (6)回帰分析・・・回帰モデルによる予測

2.データ分析の活用
 (1)ABC分析による売れ筋/死に筋分析
 (2)RFM分析で顧客を分類する
 (3)無駄な在庫を削減して資本効率を高める
 (4)残業時間が増える要因を探る
 (5)出店候補地の売上を予測する

  2日目
午前

3.「R」とは何か

 (1)統計解析ソフト「R」の概要
 (2) 「R」のインストールと基本操作

4.パッケージ「Rコマンダー」を使った
  多変量解析入門
 (1)Rコマンダーの概要
 (2)インストールと基本操作
 (3)人の心理を探る「因子分析」

 

  (4)類似なモノや人をグルーピングする
 「クラスター分析」
 (5)将来を予測する「重回帰分析」

5.パッケージ「RMeCab」を使った
  テキストマイニング
 (1)テキストマイニングとは何か
 (2)インストールと基本操作
 (3)文章を数量化して言葉の
  出現頻度や関連性を分析する

◎総まとめ               

必要備品

受講生PC: OS:Windows7/10

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