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マーケティングに活かす予測スキル1<数値・判別予測編>

 

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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

マーケティングの分野では、判断のよりどころとして客観的なデータを準備することが重要です。「戦略を実施する将来をどれだけ正確に予測できるか?」その予測の根拠として、現在のデータを最大限に活用しましょう。数値による裏づけをもとに、将来の予測ができれば、「勘による予測(予感?)」が「確証ある予測」に変わっていくのです。

「データマイニング」という言葉を耳にしたことがある人も多いでしょう。
「データマイニング」とは、文字通り、「データをマイニング(採掘)して、宝物(情報・知見・仮説・課題)などを見つける手法・プロセス」をいいます。ビジネス活動の中で蓄積された膨大なエクセルデータは、いわば宝の山です。うまく活用することで、ビジネスに有用な知見を得ることができるでしょう。実際に、さまざまな分野で、実務に応用されています。

この講座を学ぶと、エクセルでデータ分析を実行するための、基本的な知識とスキルを習得することができます。分析の基本ともいえる、「単回帰分析」「重回帰分析」「数量化1類」を、丁寧に解説します。

【標準受講時間】7時間

※標準受講時間は、学習画面を一通り読み進めるために必要な時間の目安です。
※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をご用意しています。
※本講座の内容には、「データマイニングの基礎編」と同一のものが一部含まれています。あらかじめご了承ください。
※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、学習画面の中でご説明しています。

●動画・音声付きコンテンツについての注意事項
※この講座には、動画・音声付きのコンテンツが含まれています。その再生にはAdobe Flash Playerが必要です。あなたのパソコンにFlash Playerがインストールされているかどうかは、ここをクリックしてプラグインチェック機能でご確認いただくことができます。またFlash Playerのインストール方法などについては、「無料体験」画面でご紹介しています。
※推奨のネットワーク環境でご受講されても、ご利用のパソコンのCPUの処理速度が低い場合や、メモリー容量が不足しているなどの場合には、動画・音声が正しく再生できないか、または音声は聞こえるが動画が正しく表示されないといったことがあります。さらに企業などの社内LAN環境では動画コンテンツの再生に制限をかけている場合には、動画付きのコンテンツが再生できない場合があります。「無料体験」画面では一部の動画がご覧いただけますので、お申し込みの前に再生できるかどうか必ずご確認ください。

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eラーニング教材の概要

コースコード
XAVM0501
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
2回(3rd Lecture、5th Lectrue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、Adobe(R) Flash Player
標準受講時間
7時間
 
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プログラム

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。〜

  1. 【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
  2. 【いろいろな予測手法】データマイニングと予測
  3. 【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。〜

  1. 【単回帰分析】散布図を描く
  2. 【単回帰分析】最小自乗法
  3. 【単回帰分析】相関を見つける
  4. 【単回帰分析】直線予測をする
  5. 【単回帰分析】分析ツール「回帰分析」による予測式の求め方
  6. 【単回帰分析】予測式の検証
  7. 【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。〜

  1. 【重回帰分析】相関の有無を判定する
  2. 【重回帰分析】回帰分析の実行
  3. 【重回帰分析】予測式を作る
  4. 【重回帰分析】要因分析をする
  5. 【重回帰分析】最適な回帰式を求める
  6. 【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。〜

  1. 【数量化1類】数量化1類について
  2. 【数量化1類】用語の解説
  3. 【数量化1類】回帰分析実行用データの作成
  4. 【数量化1類】回帰分析の実行
  5. 【数量化1類】回帰式を求める
  6. 【数量化1類】予測をする
  7. 【数量化1類】要因分析をする
  8. 【数量化1類】削除できるカテゴリはどれか?
  9. 【数量化1類】最適な数量化理論1類モデルを求める
  10. 【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。〜

  1. 【判別分析】判別分析とは
  2. 【判別分析】回帰分析実行用のデータに作り変える
  3. 【判別分析】回帰分析の実行
  4. 【判別分析】最適な回帰式(判別式)を求める
  5. 【判別分析】判別予測をする
  6. 【判別分析】要因分析をする
  7. 【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。〜

  1. 【事例】回帰分析実行用のデータに作り変える
  2. 【事例】最適な回帰式を求める
  3. 【事例】判別式を求める
  4. 【事例】判別予測をする
  5. 【事例】要因分析をする
  6. 【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。〜

  1. 【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
  2. 【数量化2類】数量化理論2類の事例
  3. 【数量化2類】回帰分析実行用データに作り変える
  4. 【数量化2類】回帰分析を実行する
  5. 【数量化2類】最適な数量化理論2類モデルを求める
  6. 【数量化2類】判別式を求める
  7. 【数量化2類】予測する
  8. 【数量化2類】要因分析をする
  9. 【数量化2類】判別式の検証
  10. 【数量化2類】ダミー変数に置き換えるとき
 
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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