【中止】＜真のDXを目指す/眠っているデータを活用する＞ビジネスの現場から進める機械学習を用いたデータ分析【Rによる実習付き】

収集しただけで眠っている、うまく活用出来ていないデータはありませんか？

データ解析の基本から、回帰分析、決定木、クラスタリングといった高度な分析まで解説！

データはあるが何からして良いかわからない方、機械学習周りに関心がある方にオススメです。DX推進、データ活用の第一歩に！

セミナー講師

 緒方 真一 先生   株式会社ビジネス工房 代表取締役

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名52,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）。
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
  無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbbs以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  → 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です

• 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います（一部、編集加工します）。
• 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
  セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
  尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
  ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  （見逃し視聴有り）の方の受講料は（見逃し視聴無し）の受講料に準じますので、ご了承下さい。
  →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」

セミナー趣旨

  コロナ禍で、DX（デジタル変革）が当たり前の用語として使われるようになりましたが、単なる「デジタル化」の意味で使われることも多いようです。しかし、デジタル化はDXの最初の一歩に過ぎず、真のDXを目指すには、企業の内外に眠っているデータも含めて、データを有効活用し業務の効率化や最適化を行い、競争力のレベルに高めていくことが必要です。DXの推進では、現場におけるデータ活用力が鍵となります。本講座では、ビジネス上の様々な側面でのデータ解析の基本原則から、高度な機械学習の手法（回帰分析、決定木、クラスタリング等）までを、その用途を含めて解説します。また、単なる知識に終わらないよう、オープンソースのソフトウェアである「R」を使った実習を取り入れます。

受講対象・レベル

・データはあるが、何から手を付けて良いかがわからない方
・統計学は何となく理解しているが、ビジネスにどう活用すればよいかわからない方
・機械学習やAIに興味があり、そのための関連知識を習得したい方

習得できる知識

・データ分析の考え方、基本的な手順、およびコツの理解
・高度な分析手法の種類、手法名、利用方法等に関する基礎的な理解
・代表的な分析手法（回帰分析、決定木等）での分析結果の評価方法の理解
・Rを利用したデータ分析が可能になること

セミナープログラム

1．ビジネスとデータ分析
　1-1.分析の目的・課題（顧客の分析、顧客の理解、販売促進策や戦略の効果の評価、売上高予測、等）
　1-2.ビジネス上のデータの種類の整理（実験データ、サマリデータ、ログデータ）
　1-3.データの種類とデータ分析でできること
2．データ分析の基本的な手順・考え方
　2-1.データ分析の基本的考え方：4つのポイント
　2-2.データ分析の基本手順（データの理解～モデリングまで）
　2-3.データの前処理の内容
　2-4.特徴量エンジニアリングとは
3．分析・演習の準備
　3-1.R、及びRStudioのインストール
　3-2.Rの操作概要
　3-3.Excelについての補足
4．Rによる実践データ分析
　4-1.データの視覚化（ヒストグラム、箱ひげ図、散布図等）
　4-2.各種統計量(平均値、標準偏差等)の算定
　4-3.変数間の関係（相関とは）
　4-4.各統計量の意味合い
5．Rによる機械学習(手法と適用上の留意事項、結果の評価法)
　5-1.回帰分析
　5-2.ロジスティック回帰
　5-3.ｋ近傍法
　5-4.決定木
　5-5.バスケット分析
　5-6.時系列分析、等
6．次のステップに向けて
　6-1.その他の分析手法と利用法
　6-2.Rの各種パッケージの紹介
＜終了後、質疑応答＞

＊プログラムは変更の可能性があります。
＊Rを用いた実習についての詳細(事前に必要なスキル・環境等)につきましては、後日追記させて頂く予定です。

■講演中のキーワード
   統計解析、機械学習、モデリング、R、回帰分析、ロジスティック回帰、k近傍法、決定木、バスケット分析