Excelを用いた統計・データ分析

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
1. データ活用や分析が必要なワケ～そもそも統計学とは
  1. 状況を把握・訴求するときの大切なこと
  2. 組織でデータ活用を行う利点と注意点
  3. そもそも統計学とは?
2. 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
  1. 「データ」って「表」?～「表」に対する考え方とデータの持ち方
  2. 単純集計・クロス集計・多変量解析とは
3. データを扱うための下準備～むだな分析をしないために
  1. 数の種類
  2. 外れ値とは
  3. データクレンジングとは
  4. データクレンジングに役立つExcelの機能・関数
推測統計学 – 仮説を検定、母集団を推定する
1. 推測統計学の目的
2. 統計的仮説検定～仮説が正しいのかを統計学的に判断
  1. 統計的仮説検定とは
  2. 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
  3. 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
1. 回帰分析の前に～数値予測のはなし・回帰分析とは
  1. 数値予測の考え方～予測には根拠が必要
  2. 主な数値予測の種類
  3. 回帰分析とは
2. 相関～2つの数値項目の関連度合いを探る
  1. 散布図と相関関係
  2. 相関の強さを数値で表す～相関係数
  3. Excelで相関係数を求める
3. 単回帰分析
  1. 相関関係を基に予測をする
  2. 無相関の検定
重回帰分析 – 複数の要因をもとに予測する
1. 重回帰分析の準備
  1. 重回帰分析を行うのに必要なデータの型
  2. 重回帰分析実行用データの準備
2. 重回帰分析を実行する
  1. 予測の式を求める
  2. 売上高の予測を行う
  3. より売上高に影響している説明変数はどれかを探る
  4. 統計学的に最適な回帰式を求める～変数選択
  5. 説明変数同士で強い相関関係の解消を～多重共線性
  6. 採用する説明変数についてさらに考える
判別分析 – 顧客サービス満足度の分析
1. どちらに属するのかを複数の説明変数で予測する
  1. 判別分析とは
  2. 主な判別分析の種類
2. 二項ロジスティック回帰分析
  1. 二項ロジスティック回帰分析の流れ
  2. 回帰分析実行用データを準備する
  3. 目的変数をロジット変換する
  4. 回帰分析を実行する
  5. 最適なロジスティック回帰式も求めてみよう～変数選択

質疑応答

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。

Excelを用いた統計・データ分析

日時

プログラム

会場

受講料

受講にあたって

複数名同時受講割引について