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データマイニングの基礎編

 

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講師紹介


米谷学 氏
データマイニング・
コンサルタント
データマイニング・コンサルタント。
データマイニングに関するツールの開発・販売やデータマイニングの提唱を行う専門サイト「ハロー!データマイニング」の運営を手がける。
エクセルを活用したデータマイニング手法を中心に、予測やデータ解析の指導に取り組んでいる。特に数学や統計になじみや関心のなかった人々にも理解しやすいよう、わかりやすく丁寧な指導を心がけている。

主な著書に、「Excelでできる統計的品質管理入門(同友館)」、「Excelでできるデータ解析入門(同友館)」、「実践!ビジネスデータ解析入門(共立出版)」、「実践ワークショップExcel徹底活用多変量解析(秀和システム)」、「Excelで学ぶデータマイニング入門(オーム社)」(以上共著書、順不同)などがある。

講座のねらい

エクセルでここまでできる!

「データマイニング」とは(通常は膨大な)データを採掘して「宝物」(情報・知識・知見・仮説・課題など)を見つけるプロセス・手法のことです。 この講座はエクセルでデータマイニングを行う基礎知識を提供します。マスターすると、売り場面積と売上高との関係など2つのデータ間の関係、 話題スポットの人気の理由など人気への要因の寄与度、仕様からの価格の予測などができるようになります。マーケティング、商品開発などデータ分析を行う方の受講をお勧めします。

Web上の学習画面を読み、自動採点形式のテスト問題で理解度を自己チェックしながら、確実に学習を進めましょう。気がついたことは、Lectureノートなどのダウンロード資料に書き込みましょう。後々まで手元に残せる資料となります。最後にレポート(記述式の課題)で、データマイニングの基本スキルについて確認しましょう。提出されたレポートは、採点のうえお返しします。わからないところがあれば、Q&Aなどのインタラクション機能を使って解決できます。

※標準受講時間は、Lectureを一通り読み進めるために必要な時間の目安です(この標準学習時間にはテストやレポート作成のための時間は含まれていません)。
※学習画面はプリントアウトできませんが、ライブラリーにダウンロードできる関連資料(ワード、エクセルで作成)をご用意しています。
※受講には、エクセルの基本操作のスキル(ファイルを開いたり、データを書き換えるなど)が必要です。
※本講座では、エクセルの「分析ツール」を使ってヒストグラム、基本統計、回帰分析などを行います。「分析ツール」は、通常のインストールでは組み込まれていませんので、アドインする必要があります。アドインするには、パソコンを購入した際のOfficeソフトウエアのCD-ROMなどが必要です。「分析ツール」の追加方法については、教材ページの中でご説明しています。

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eラーニング教材の概要

コースコード
XAV50501
受講料(消費税込み)
18,900円(NBS会員制度(法人)割引料金:17,850円)
確認テスト
Lecture(1〜9)に各1回
レポート
最終に1回
使用するアプリケーションソフト
Microsoft(R) Word、Microsoft(R) Excel
標準受講時間
7時間
 
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プログラム

1st Lecture データマイニングは4つのSから

円グラフと折れ線グラフの使い分けについて学びます。

  1. データマイニングの意義
  2. 円グラフ
  3. 折れ線グラフ

2nd Lecture 3-D棒グラフで情勢を俯瞰

棒グラフとステレオグラムの使い分けについて学びます。

  1. 棒グラフと各種グラフ
  2. ステレオグラム

3rd Lecture 重点フォロー項目はパレート図で

パレート図とヒストグラムの使い分けについて学びます。

  1. パレート図
  2. ヒストグラム

4th Lecture 代表値とバラツキで全貌をとらえる

代表値とバラツキ度合いの指標について学びます。

  1. データの要約と平均
  2. 平均の実践
  3. 代表値と分布を示す基本統計量

5th Lecture 2つのデータの関係を散布図でみつけよう

散布図による相関関係の洗い出しと相関係数について学びます。

  1. 散布図
  2. 相関
  3. 関係式
  4. 関係式の実践
  5. 相関係数と誤差

6th Lecture 情報を複数の要因データであらわし、予測や要因分析を!

重回帰分析により情報を複数のファクターの式であらわすことを学びます。

  1. 重回帰分析の初歩
  2. 重回帰式による分析
  3. 回帰分析による予測と要因分析
  4. 重回帰分析の実践

7th Lecture 注目している情報を必要な要因だけであらわすには

必要最小限の要因で、注目している情報を表現することについて学びます。

  1. 回帰分析のおさらい
  2. 最適な回帰式を求める
  3. 要因分析と影響度指数

8th Lecture 最も効いている要因を探すには

最も「効き」のいい要因を探す秘訣を学びます。

  1. 説明変数選択規準
  2. 説明変数選択規準の活用

9th Lecture 男性化粧品売れ行きの原動力を探れ

男性化粧品を例に、売れ行きと要因との関連を分析します。

  1. 男性化粧品の人気と年齢

10th Lecture デートの予定を要因分析で。行きたいスポットの人気の秘密は何?

行ってみたいスポットの人気の要因を分析します。

  1. 人気キャラ商品の秘密に迫る
  2. スポットの人気の要因を探る
 
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カテゴリ
講座名
マーケティング&セールス CS(顧客満足)発想のマーケティング基礎
データマイニングの基礎編
データマイニングの活用編
マーケティングに活かす予測スキル1<数値・判別予測編>
マーケティングに活かす予測スキル2<時系列データ・最適予測編>
勝てる企画のまとめ方
Eメールマーケティングの進め方