ビジネスデータ解析入門研修 〜多変量解析編〜

本研修の概要

研修対象者

データ分析・多変量解析をはじめて学ぶ人、あるいは多変量解析の入門書を手にしたものの基礎的な手法に曖昧さが残り不安を抱えている人を対象にしています。

例:
・多変量解析の基本的手法を自由に扱えるようになりたい方
・マーケティングやアンケートなどの業務データ分析を多変量解析を用いて行いたい方
・企画、営業、マーケティング、調査、品質管理、などの業務に携わる方など
・機械学習エンジニアで統計学の文脈から多変量解析を学びたい方 など
・ビジネスシーンでよく使われるデータ解析手法を短時間で効率的に学びたい方

研修内容

多変量解析とは様々なデータの関係性を考察したり、膨大で複雑なデータを要約したり、データ生成の構造を推定したりするために用いられる一連の解析手法のことを指します。

予測・判別・要約・分類・因果推論・異常検知など、多変量解析が担うタスクは多く、そのためビジネスに限らず、現実の課題をデータから解決しようと望むとき私たちは自然と多変量解析へと導かれることが多いようです。

本セミナーを閲覧くださっている方も、きっと何かしたら現実の課題を抱え、課題解決のために様々な選択肢を検討した結果として多変量解析というキーワードに辿り着いたのではないでしょうか。

また、いま目の前にある課題だけではなく、これから先に発生しうる課題に対しても多変量解析は有効な手段となりうるでしょう。データを最大限利用し、合理的な意思決定を行うための基本的な手法が多変量解析です。

多変量解析がカバーする手法は膨大ですが、基本的な発想を理解すれば、必要な場面で必要な手法を選択し応用できる基盤が整います。この研修はそのような多変量解析の応用力を身に着けるために、基礎にこだわり構成しています。

1. 多変量解析の概論
2. 統計学の基礎
3. 仮説検定の基礎
4. 回帰分析
5. 回帰分析の応用
6. 主成分分析
7. ロジスティック回帰
8. クラスター分析

研修で学べること

習得できること
【統計学の基礎】
多変量解析を理解するために必要な統計学の概念を学べます。

【多変量解析の基礎】
多変量解析の代表的手法についてビジネス応用ができるようになります。

研修カリキュラム

1. 多変量解析の概論
相関・重回帰分析・ロジスティック回帰・主成分分析・クラスター分析などについて、概論的解説を行います。

2. 統計学の基礎
データを理解するための統計学の基礎概念を学びます。
(ヒストグラム・クロス表・平均値・分散、標準偏差・正規分布・相関係数)

3. 仮説検定の基礎
仮説検定の構造について学びます。
(帰無仮説と対立仮説・有意水準・P値・信頼区間・モデル比較)

4. 回帰分析 5. 回帰分析の応用
多変量解析の基礎として最も重要な回帰分析を学びます。回帰モデルはその他のモデルの基礎となるモデルのためとくに詳しく扱います。
(最小二乗法・(自由度調整済)決定係数・偏回帰係数の推定と検定)

6. 主成分分析
全容を理解するのが困難な多次元データ(列数の多いデータ)を、少数の列に次元圧縮する主成分分析を学びます
(次元圧縮・主成分得点・主成分負荷量)

7. ロジスティック回帰
応用のシーンでは回帰分析と同じくらいよく使われる射程の広いロジスティック回帰を学びます。
(ロジスティック回帰・オッズ比・最尤法・Wald検定)

8. クラスター分析
属性(カラム)の多いデータに対して意味のある(解釈可能な)分類を与えるために使われるクラスター分析を学びます。
(階層的クラスタリング・非階層的クラスタリング・k-means)

対象人数の目安

少人数(〜20名)

研修時間の目安

1日(調整ができますのでご相談ください)

その他 特記事項

PythonやRなどコンピュータ言語を用いたハンズオン形式にすることも可能です。

関連する講師情報

研修に関連する講師の職歴

フリーランス / フリーランス 2019年〜2019年

2012年からデータ分析/統計学/データサイエンスの法人研修講師及び企画・設計職に従事してきました。2017年からはフリーランスとして、研修・開発・分析の3領域にバランス良く携わっています。

法人研修としては、データ分析の一通りのフローが学べる研修やデータサイエンス入門研修などやや長めの総合研修から、可視化(グラフリテラシーレベルから最新のDataVisualizationまで)やKPItreeとダッシュボード作り、分析デザインや調査計画作り、商圏分析や機械学習・深層学習の理論研修、Pythonを用いたデータ分析のハンズオン研修、統計検定対策やExcelデータ分析などトピック研修まで様々な内容の研修に対応してきました。

また、研修先企業の日々扱っているデータを研修資材として活用しながらデータサイエンスや統計学を1から学ぶ【自社データ教材型研修】も多く行なっています。

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