日時
- 2017年9月15日 10時30分〜 2017年9月15日 16時30分
開催予定
プログラム
- データ活用
- Excelでデータ分析をするうえで知っておくべきこと- データ活用や分析が必要なワケ～そもそも統計学とは
- 状況を把握・訴求するときの大切なこと
- 組織でデータ活用を行う利点と注意点
- そもそも統計学とは?
- データを活用するうえでの心構え ～データがあっても活用できなければ意味がない
- 「データ」って「表」?～「表」に対する考え方とデータの持ち方
- 単純集計・クロス集計・多変量解析とは
- データを扱うための下準備～むだな分析をしないために
- 数の種類
- 外れ値とは
- データクレンジングとは
- データクレンジングに役立つExcelの機能・関数
- データ活用や分析が必要なワケ～そもそも統計学とは
- 推測統計学
– 仮説を検定、母集団を推定する
- 推測統計学の目的
- 統計的仮説検定～仮説が正しいのかを統計学的に判断
- 統計的仮説検定とは
- 事例1:ダイエットのビフォー/アフターで意味のある体重の差かどうかを探る～平均の差の検定
- 推測統計学を実務に応用するのには限界がある
- 相関・単回帰分析
– 関連度合いを利用した分析と数値予測
- 回帰分析の前に～数値予測のはなし・回帰分析とは
- 数値予測の考え方～予測には根拠が必要
- 主な数値予測の種類
- 回帰分析とは
- 相関～2つの数値項目の関連度合いを探る
- 散布図と相関関係
- 相関の強さを数値で表す～相関係数
- Excelで相関係数を求める
- 単回帰分析
- 相関関係を基に予測をする
- 無相関の検定
- 回帰分析の前に～数値予測のはなし・回帰分析とは
- 重回帰分析
– 複数の要因をもとに予測する
- 重回帰分析の準備
- 重回帰分析を行うのに必要なデータの型
- 重回帰分析実行用データの準備
- 重回帰分析を実行する
- 予測の式を求める
- 売上高の予測を行う
- より売上高に影響している説明変数はどれかを探る
- 統計学的に最適な回帰式を求める～変数選択
- 説明変数同士で強い相関関係の解消を～多重共線性
- 採用する説明変数についてさらに考える
- 重回帰分析の準備
- 判別分析
– 顧客サービス満足度の分析
- どちらに属するのかを複数の説明変数で予測する
- 判別分析とは
- 主な判別分析の種類
- 二項ロジスティック回帰分析
- 二項ロジスティック回帰分析の流れ
- 回帰分析実行用データを準備する
- 目的変数をロジット変換する
- 回帰分析を実行する
- 最適なロジスティック回帰式も求めてみよう～変数選択
- どちらに属するのかを複数の説明変数で予測する
- 質疑応答
会場
受講料
- 1名様: 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 複数名: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
受講にあたって
- 本セミナーではMicrosoft Excelを使用します。
当日はExcelがインストールされたノートパソコンをご持参ください。 - 講義ではMicrosoft Excelの「ソルバー」と「データ分析ツール」を使用します。
あらかじめ設定の上、セミナーにご参加ください。
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、
1名あたり 45,000円(税別) / 48,600円(税込) で受講いただけます。- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 54,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 97,200円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 145,800円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。