主な内容

■受講形態
ライブ配信（Zooｍミーティング）【セミナーのオンライン受講について 】
■テキスト
開催７日前を目途にマイページ掲載
■開催日までの課題事項
ツール接続テスト
ツールダウンロード（Kh-coder、Polaris）
（１）Kh-coder（https://khcoder.net/dl3.html）
（２）Polaris（キーグラフ）（http://www.chokkan.org/software/polaris/）

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データサイエンスは、IT、統計、マーケティングの3つを統合しながら、膨大なデータから、様々な施策立案に資する情報を導き出す技術のことです。
しかし、IT、統計、マーケティングは各々独立した技術・理論体系をもつ専門領域であり、ひとつを極めるだけでも非常に難しく、ましてこの3つを同時に体系的かつ網羅的に取得することは事実上不可能と言えます。

実際のデータサイエンスの現場で求められる解は常に応用問題です。
かつ、その解を導かなければならない環境も、「時間とコストの最小化」という命題から無縁ではいられません。
つまりゆっくりと「基礎」を学びながら自らを”データサイエンティスト”として磨き上げていくという手順を踏むことはあまり現実的ではないのです（艱難辛苦の末に、晴れて“データサイエンティスト”となった暁には、すでに学んだIT技術は古臭いものになっているかもしれません）。

そこで本セミナーでは、社内に存在しているであろう、いろいろなタイプのデータをベースに、まず目的のアウトプットを想定し、様々な理論・技術をつまみ食いしながら、最終ゴールに短期間でたどりつくためのノウハウを紹介します。

リアルなデータを使って、ネットワーク分析やペルソナマーケティングなど、新しい分析手法のプロセスを演習を通じて実際に体験していただくことで、「高い壁」と考えられがちな”データサイエンス”が意外なほどあっさり乗り越えられることを実感するとともに、データを裏付けとしたプチ提案につなげていく力の体得を目指します。
また、利用するツールも、Excelなどの基本ソフトやフリーウェアを最大限に利用しますので、コストの面からも足を踏み入れやすい内容となっております。


<<受講者の声>>
・データサイエンスに取り組む上でのハードルを下げていただき、入門者にとっては最適なセミナーだと思った。
・分析アプローチの一例として参考になった。
・演習を行ってデータ分析の難しさを体感できたことがよかった。
・理論知識の説明に合わせて、２つ無償アプリのデモがあり、非常に勉強になった。



<<内容>>
1．データサイエンスとは何か

2．データサイエンスのプロセス
（1）求められるアウトプットとは～最終利用者のニーズを形にする
（2）ゴールまでの最短距離を考える～分析計画のたて方
（3）材料を集める～存在するデータの理解と加工
（4）ツールを準備する～分析のための道具箱

3．３つのデータタイプから導くデータサイエンスの実例とプロセス
（1）ネットワーク分析による消費者購買行動
（2）ペルソナマーケティングによる重要顧客像の表出
（3）テキストマイニングによる「お客様の声」分析

4．ケース演習
テストデータを使って、顧客の行動や特性のシナリオを導出し、相関関係を読み解くという演習を行います
・購買データからの関係性推測
・観光地の訪問データから何が読み取れるか

5．まとめ
（1）演習の結果の振り返り
（2）社内活用のためのアクション

<<主たる効果>>
・データが読めるようになる
・キャッチしている、あるいはストックしているデータを、ストーリーを持ってみられるようになる
・データを可視化して他部門にプチ提案ができる

＜＜受講にあたってのご注意＞＞
本セミナーでは、ノートPC（Windows7以上・タブレット不可）が必要となります。
また、次の２つの無料ツールを事前にダウンロードいただきます。
ご受講はこちらがダウンロード可能な方が対象となりますのでご了承ください。
（１）Kh-coder（https://khcoder.net/dl3.html）
（２）Polaris（キーグラフ）（http://www.chokkan.org/software/polaris/）