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。
「データ分析」や「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Excel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、Excel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、7のLectureに分けて丁寧に解説します。

【制作】日本経済新聞社
【講師】米谷 学
【標準受講時間】7時間
【確認テスト】2回（4th Lecture、7th Lectrueに、各1回）
【学習形式】WEB
【その他】ダウンロード資料があります

※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、「Excelで始める統計学 データ分析基礎編」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、Excel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。

受講期間

本講座は、購入日によって受講できる期間が決まっています。
毎月25日までのご注文（ご入金）は、翌月1日～翌々月末までの2か月間が受講期間となります。
26日～翌月25日までのご注文（ご入金）は、翌々月の1日から2か月間が受講期間となります。

＜例＞
2019年10月24日にクレジットカード払いでご注文 ⇒ 受講期間は2019年11月1日～2019年12月31日
2019年10月24日に銀行振込でご注文後、2019年10月26日にご入金 ⇒ 受講期間は2019年12月1日～2020年1月31日

※25日が土日祝日の場合は、翌月から始まる講座に間に合わない可能性があります。日数に余裕を持ったご注文をおすすめいたします。

講師紹介

米谷 学（よねや まなぶ）
データマイニング・コンサルタント。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。著書に『7日間集中講義！ Excel統計学入門 データを見ただけで分析できるようになるために』（オーム社）、『ビジネスマンのためのデータ分析&活用術』（フォレスト出版）がある。

サンプル

以下のリンクからサンプル版がご覧いただけます。
・数値・判別予測編

【1st Lecture】いろいろな予測手法
まずはデータ分析に必要なExcel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。
・はじめに－分析ツールを使えるようにする
・データ分析と予測
・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。
・散布図を描く
・最小自乗法
・相関を見つける
・直線予測をする
・分析ツール「回帰分析」による予測式の求め方
・予測式の検証
・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。
・相関の有無を判定する
・回帰分析の実行
・予測式を作る
・要因分析をする
・最適な回帰式を求める
・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類について
・用語の解説
・回帰分析実行用データの作成
・回帰分析の実行
・回帰式を求める
・予測をする
・要因分析をする
・削除できるカテゴリはどれか？
・最適な数量化理論１類モデルを求める
・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。
・判別分析とは
・回帰分析実行用のデータに作り変える
・回帰分析の実行
・最適な回帰式（判別式）を求める
・判別予測をする
・要因分析をする
・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。
・回帰分析実行用のデータに作り変える
・最適な回帰式を求める
・判別式を求める
・判別予測をする
・要因分析をする
・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。
・重回帰分析・判別分析・数量化理論１類との違い
・数量化理論２類の事例
・回帰分析実行用データに作り変える
・回帰分析を実行する
・最適な数量化理論２類モデルを求める
・判別式を求める
・予測する
・要因分析をする
・判別式の検証
・ダミー変数に置き換えるとき

メーカー：

日本経済新聞社

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