Rで実践するマーケティングデータ分析入門

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本セミナーでは、R言語を使って、アンケートデータから顧客ニーズを明らかにする方法、販売履歴データから同時購入確率の高い商品の組み合わせを特定する方法、売上やアクセス数などの時系列データをもとにした予測、データを使った顧客理解や現状の把握、意思決定への活用について、プログラミング演習を交えて詳解いたします。

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プログラム

現代はモノやサービスがあふれ、ただ優れた商品を用意するだけでは売れない時代です。マーケティングとは、売れる仕組みをつくることにほかなりません。そしてこれはマーケティング担当者に限らず、あらゆるビジネスの現場に関わる人が身につけておくべき視点です。  本講座では、単なる分析技術の習得にとどまらず、「どのデータを、どんな目的で扱うのか」といった実務に直結する思考を学びます。実際のマーケティングデータを用い、多変量解析を中心とした手法を使って顧客理解を深め、意思決定につなげる力を習得します。分析には R 言語を使用しますが、講義で扱うコードは実際の業務データにも応用できる形で提供しますので、プログラミング経験のない方でも安心して学べます。データを活かしたマーケティングを実践的に学びたい方に向けた内容ですので、ぜひご参加ください。

  1. はじめに
    1. データドリブンマーケティング
    2. R言語の基本的操作
  2. 顧客の潜在心理を浮き彫りにする因子分析
    1. 多変量解析
    2. 因子分析とは
    3. 因子数の決定
    4. 因子の解釈
    5. 因子分析結果の活用
    6. R言語による実践
      • 顧客アンケートデータに基づく顧客心理分析
  3. 顧客の購買傾向を発掘するアソシエーション分析
    1. パイプライン表記法
    2. アソシエーション分析とは
    3. アソシエーション・ルール
      • 支持度
      • 期待信頼度
      • 信頼度
      • リフト値
    4. データ準備とルール抽出
    5. 抽出結果の解釈
    6. R言語による実践
      • 購買履歴データに基づく商品購買傾向分析
  4. 未来の売上を予測する時系列分析
    1. 時系列データ
    2. Prophetモデル
    3. モデル構築の手順
      • データ整形
      • 学習
      • 予測
    4. 予測結果の評価と活用
      • 予測精度指標
      • ビジネス応用
    5. R言語による実践
      • 売上履歴データに基づく未来の売上予測

受講料

準備

講義では開発環境Google Colaboratory を用いてR言語によるプログラミング演習を行います。
Google アカウントをご用意ください。

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