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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>

 

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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

~一番ふさわしい予測手法を選び、実務に役立てる~

あなたがマンションを購入したとします。
なぜ、そのマンションを選びましたか?価格、立地、広さ、環境、付加価値(眺望・共用施設etc..)。きっと、どれかひとつではないでしょう。予算で買えるマンションの中から、様々な要素を比較検討し、優先順位をつけて一番、自身の要望に近いスペックのマンションに決めたのだと思います。

「商品開発やサービス改善といったマーケティング戦略の策定も同じです。人々(ターゲット)が一番購入したいと思う構成要素を予測し、好まれるメニューを開発することが重要なのです。

好まれる要素とは何か?先ほどのマンションの例でいえば、「やはり価格が一番重要に違いない」「最近は高層マンションが流行しているから、上層階から売れていくだろう」「広さより共用施設の充実が決め手」・・・など、色々な考えがあるでしょう。しかし、その見解は、主観的な経験や勘による「予感」であって、「予測」ではありません。既存のアンケートや、売上実績、季節データや販売促進イベントなどの情報は、いわば沢山の知見が埋もれた「宝の山」です。エクセルでは、通常の機能で、多種多様な予測手法を実行することが可能です。数ある予測手法の中から、一番ふさわしい分析を選び、実務に役立てることが求められています。

~エクセル計算シートを使い実践に近い予測手法をマスター~

この講座では、エクセルの計算シートを使いながら、より実践に近い予測手法をマスターします。そして、数ある予測手法を学び、その中で「どの予測手法が一番適しているのか?を自分で調べることができるようになります。

【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。
※本講座は、「マーケティングに活かす予測スキル1 <数値・判別予測編>」の受講を済ませた方、もしくは同等レベルの知識をお持ちの方を対象にした講座です。
※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」のアドイン方法および操作方法は、「マーケティングに活かす予測スキル1 <数値・判別予測編>」で説明しています。本講座では、「分析ツール」をアドインした後の「操作方法」についてのみ、補足的な資料をライブラリーでご提供しています。)

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eラーニング教材の概要

コースコード
XAVN0501
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
4回(4th Lecture以外の全Lecture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) Reader(R)
標準受講時間
7時間
 
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プログラム

1st Lecture コンジョイント分析

~3大予測スキルのひとつである最適予測、「コンジョイント分析」を学びましょう。~

  1. 好まれるメニューを考える~分析にあたり
  2. 要因と水準を考える
  3. 直交表を用いて最小の組み合わせを求める
  4. 回帰分析実行用データに作り変える
  5. 回帰分析の実行
  6. 回帰式を作る
  7. 予測をする
  8. 要因分析をする

2nd Lecture 時系列データの古典的な予測手法とは

~数値予測のバリエーションが広がります!~

  1. 差の平均法
  2. 指数平滑法

3rd Lecture いろいろな時系列データの予測手法を知る

~手元にある時系列データの性格に応じて、様々な予測手法を使うことができます。~

  1. 最近隣法の基本
  2. グレイモデルによる予測
  3. 相似法
  4. 移動平均法

4th Lecture 成長曲線を予測に活用する

~最適な成長曲線を選ぶことによって、時系列データを予測することができます。~

  1. 成長曲線とは
  2. 参考情報:エクセルの入力規制と保護

5th Lecture 最適適応法の基本

~様々な予測手法のうち、どの予測手法を用いれば良いかを判断する「最適適応法」を学び実践に備えましょう。~

  1. 最適適応法とは
  2. まとめ~もっと知りたい人へ
 
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カテゴリ
講座名
マーケティング 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

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