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
統計ソフトHADを演習で扱います。ダウンロード可能なPCをご準備ください。
演習データ・ツールダウンロードについては、開催１週間前を目途にメールでご連絡します。

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現在、各企業でDXの推進が求められ、そのために必要なデータサイエンスに関する様々なアプリケーションやサービスが提供されています。
しかし、いざ自社のデータを活用してみようとすると、そういったアプリやサービスがアウトプットしてくれる様々な指標をどう解釈し、どのように施策策定につなげていくのかが分からなくなってしまう事態が多く見られます。
いくら高機能なソフトウェアを導入し、大量のデータを準備したとしても、そこから導かれるアウトプットが自社の課題に沿った形で解釈できなければ、そのソフトウェアもデータも無用の長物です。
ビジネスにおける「データ分析」では、統計学や機械学習の体系を学ぶことではなく、それらの技術を「ツール」として使いこなすことが重要になります。
特にDX推進においては、「データ分析」を生業としている部署に限らず、あらゆる部門、部署において「ツールを使いこなすこと」が求められていくでしょう。

本セミナーでは、ビジネスの現場で発生する「課題」を起点にし、その「課題」を解決するために必要最小限の統計分析手法を身に付けることを目標とします。
そのために「学問」としての統計学の理論学習などは大幅にカットし、「ビジネスで必要な指標の出力とその解釈」に焦点を当てます。

具体的には、多岐にわたる統計分析手法を「比較」「相関」「因果」「分類」の4つに分け、それぞれの代表的な分析手法のオペレーションと結果の解釈の仕方を学びます。
ソフトウェアとしてはフリーソフトでありながらアカデミックな現場での使用実績が高く信頼性の高いアプリを使用しますので、安心して現場で活用できるでしょう。

「統計知識はないがデータ分析をしてみたい」「必要最小限の統計手法を身に付けたい」と考えている皆様の参加をお待ちしております。


<<内容>> ＊内容は変更になる可能性がありますが、ご了承ください。

１． データサイエンスのプロセス
　１） 分析に必要な力
　２） データから施策までのアプローチ
　３） 求められるアウトプット

２． 分析手法
　１） 比較（T検定、ノンパラメトリック検定）
　２） 因果（重回帰分析、ロジスティック回帰分析）
　３） 相関（因子分析、コレスポンデンス分析）
　４） 分類（クラスタ分析）

３． 演習（統計ソフトHAD）
　テストデータを使った演習

＊統計ソフトHADを演習で扱います。
ダウンロード可能なPCをご準備ください。
http://norimune.net/had