1st Lecture いろいろな予測手法
〜まずはデータ分析に必要なエクセルの準備をします。そして、予測の手法にはどのようなものがあるか、概略を把握しましょう。〜
- 【いろいろな予測手法】はじめに−分析ツールを使えるようにする
- 【いろいろな予測手法】データマイニングと予測
- 【いろいろな予測手法】いろいろな予測手法
2nd Lecture 単回帰分析で将来を予測しよう
〜新築マンションの専有面積と価格にはどんな法則があるか?ものの値段や株価の変遷を数式で表すには?事例を用いて、散布図や直線予測の方法を学びましょう。〜
- 【単回帰分析】散布図を描く
- 【単回帰分析】最小自乗法
- 【単回帰分析】相関を見つける
- 【単回帰分析】直線予測をする
- 【単回帰分析】分析ツール「回帰分析」による予測式の求め方
- 【単回帰分析】予測式の検証
- 【単回帰分析】内挿と外挿
3rd Lecture 重回帰分析にチャレンジ
〜単回帰分析からステップアップして、重回帰分析もマスターしましょう。〜
- 【重回帰分析】相関の有無を判定する
- 【重回帰分析】回帰分析の実行
- 【重回帰分析】予測式を作る
- 【重回帰分析】要因分析をする
- 【重回帰分析】最適な回帰式を求める
- 【重回帰分析】見せかけの相関に注意!
4th Lecture 数量化1類の基本をおさえる
〜天気・曜日と来場人数の関係は?数値化できない要素があっても、数量化1類を使えば分析が可能です。生きたビジネス情報から宝を発掘しましょう。〜
- 【数量化1類】数量化1類について
- 【数量化1類】用語の解説
- 【数量化1類】回帰分析実行用データの作成
- 【数量化1類】回帰分析の実行
- 【数量化1類】回帰式を求める
- 【数量化1類】予測をする
- 【数量化1類】要因分析をする
- 【数量化1類】削除できるカテゴリはどれか?
- 【数量化1類】最適な数量化理論1類モデルを求める
- 【数量化1類】参考:24か月のデータを基に、この先12か月の予測をする
5th Lecture 判別分析で予測を学ぼう
〜「30代/女性/会員」と「20代/男性/非会員」。商品を購入するのはどちら?判別予測なら事前予測ができます。〜
- 【判別分析】判別分析とは
- 【判別分析】回帰分析実行用のデータに作り変える
- 【判別分析】回帰分析の実行
- 【判別分析】最適な回帰式(判別式)を求める
- 【判別分析】判別予測をする
- 【判別分析】要因分析をする
- 【判別分析】判別式の検証
6th Lecture 事例「販促活動日の来店を予測する」
〜販促日に来店してくれるかどうか、「来店回数」「購入点数」「来店所要時間」「購入総額」などの既存顧客データから探ります。ひととおりの予測ステップを確認しましょう。〜
- 【事例】回帰分析実行用のデータに作り変える
- 【事例】最適な回帰式を求める
- 【事例】判別式を求める
- 【事例】判別予測をする
- 【事例】要因分析をする
- 【事例】判別式の検証
7th Lecture 数量化2類でアンケート情報をフル活用する
〜数値データがない、アンケート項目を集計したデータでも、予測ができるのです。数量化2類とはどのような分析手法か、特性を把握し、実務に活かしましょう。〜
- 【数量化2類】重回帰分析・判別分析・数量化理論1類との違い
- 【数量化2類】数量化理論2類の事例
- 【数量化2類】回帰分析実行用データに作り変える
- 【数量化2類】回帰分析を実行する
- 【数量化2類】最適な数量化理論2類モデルを求める
- 【数量化2類】判別式を求める
- 【数量化2類】予測する
- 【数量化2類】要因分析をする
- 【数量化2類】判別式の検証
- 【数量化2類】ダミー変数に置き換えるとき