ビジネスパーソンのための統計的データ解析入門【２日間講座】＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞

★２日間で統計の基礎知識と基本的スキルをしっかり理解！ 　基本的な活用法や解析手順を具体的・実践的に学べます。

セミナー講師

（株）インサイト・ファクトリー R&Dディレクター　 小野 滋 氏

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴無し）】1名66,000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55,000円

【オンラインセミナー（見逃し視聴有り）】1名74,800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63,800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

• 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。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 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→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

＊本セミナーはZoomミィーティングにて実施致します。　（マイクの使用を推奨致しますが、必須ではございません）。

＜実演およびＰＣに関するご注意＞・本講義では、当日は講師の実演のみで、受講者の実習は前提と致しておりません。　後日、お手許のＰＣにて復習をいただけましたら幸いです。・ＰＣは、Windows10、Excel2007以上のものをご準備下さい。・申込いただいた方には別途（配布資料送付時）、RおよびRsudioのインストール方法等をご連絡致します。

○セミナーポイント：　エビデンスに基づく問題解決・意思決定は、現代のビジネスにおける競争優位性の源泉となっています。そのため、ビジネスに携わる多くの人々に、データを集め、データからエビデンスを導くスキルが求められるようになっています。　実験や調査等、直接データに関わる業務に携わる方はもちろん、たとえ自分で手を動かすことのない経営者・意思決定者にとっても、データとエビデンスを正しく捉え伝えるための基礎知識がいまや必須となっています。　同時に、現代はデータ民主化の時代であるともいえます。私たちは溢れるデータの中で生きており、活用されていない様々なデータが眠っています。もしそれに気付き、正しいやりかたで分析できたならば、私たちはそこからさまざまな発見や知恵を得ることができます。データ解析は、ビジネスにおいて必要とされているだけでなく、私たち一人一人がよりよく生きることを支援する有益な手段ともなっています。　本セミナーは、これからデータ解析に取り組む初学者の方々、ならびにすでにデータ解析に取り組んでいるが知識・スキルに自信を持てない方々を対象とします。様々なかたちのデータについて、どのような点に注目し、どのように分析することによって、どんなことがわかるのかを議論します。また、その具体的なすすめ方を実演を交えて解説します。初学者の方には親しみやすい入門を、また中級者の方には知識の整理を提供することを目指します。　本セミナーは以下の特徴を持っています。　-データ解析に関わる基礎的知識を幅広く扱います。　-データ解析のためのソフトウェア R を使った実演を行います。　-質疑応答の時間を十分にとり、参加者のみなさんの疑問や課題についてともに議論したいと考えています。　なお、本セミナーはデータ解析についての特段の事前知識を求めません(中学～高校程度の数学の知識を前提とします)。

受講対象・レベル

業務のなかでデータ解析に取り組んでいる方、またこれから取り組む方

習得できる知識

・データ解析についての基礎的知識・R を使ったデータ解析の基本的スキル・さらに学習するための足掛かり・勘どころ

セミナープログラム

＜1日目＞0 イントロダクション　・企業実務におけるデータ解析の意義　・このセミナーの内容、目標、進め方　・ソフトウェア紹介1. R入門　・R/Rstudioのインストール　・R言語の基礎知識　・データの読み込みと書き出し　・かんたんなデータ集計　・さらに学習するために2. 統計データの観察と要約　・データの構造　・データ解析の3つの段階　・変数の観察と要約　　―量的な1変数 ～ヒストグラム、平均、標準偏差～　　―量的な2変数 ～散布図、相関係数～　　―質的な2変数 ～クロス表、連関係数～　　―質的変数と量的変数 ～ 箱ひげ図～　・データの視覚化　　―他人のための視覚化　～図示の三原則～　　―自分のための視覚化　・まとめ3. 多変量データの視覚化　・多変量データの視覚化はなぜ役に立つのか　・主成分分析　　―主成分分析の考え方　　―主成分分析の用途　　―主成分分析の応用例 ～製品選好マッピング～　・対応分析　　―対応分析の考え方　　―対応分析の用途　　―その他の視覚化手法4. 統計的推測の基礎　・母集団と標本　・母平均についての推測　・母分散についての推測　・統計的推測と確率分布 ～正規分布とはなにか～　・母平均についての推測はどのくらいあてになるか　～標準誤差とはなにか～　・統計的推測の「良さ」の2つの側面　～正確性と精度～5. 統計的検定　・統計的検定の意義　・帰無仮説とは　・検定統計量とは　・結果の解釈　・統計的検定の限界・弊害　　＜質疑応答＞＜2日目＞6. 統計モデリングの基礎　・統計モデルとは　・回帰分析　　―モデルの想定　　―パラメータ推定　　―性能の評価　　―変数の選択　　―妥当性の検討　・さまざまな統計モデル　・統計モデルの限界7. 実験データの分析 ～実験計画法と分散分析～　・実験とは　　―「実験」ということばの本当の意味　　―「実験」アプローチの強みと弱み　　―なぜ実験計画法が必要か　・実験計画法の基礎概念　　―フィッシャーの三原則　　―要因の分類　　―要因と水準　・分散分析の基礎　　―なぜ分散分析が必要か　　―分散分析のロジック　　―多要因の分散分析　・主効果と交互作用効果　　―交互作用とはなにか　　―交互作用があるときの主効果とはなにか　　―単純主効果とはなにか　・代表的な実験計画法と分散分析　　―完全無作為2元配置計画　　―対応のある1元配置計画　　―より複雑な実験計画法と分散分析　・分散分析と多重比較法　　―手法選択のポイント8. 調査・観察データの分析　・観察に基づく因果関係の推測　　―データから因果関係を推測できるか？　　―ベイジアン・ネットワークによる構造探索　　―因果効果の推定　・隠れた構造を探る ～潜在変数モデル～　　―因子分析　　―因子分析の手順　　―因子分析のしくみ　　―因子分析の実際　　―その他の潜在変数モデル9. まとめと発展的話題　・本セミナーのまとめ　・発展的話題　・さらに学習するために　　＜質疑応答＞