このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 初めてでも理解できる多変量解析の実践講座 [講習会詳細] | テックデザイン
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研究、開発、品質管理など、実務で多変量解析を行う場合、難解な数式の理解は必要ありません。
身近な例を用いた解説やミニテストで理解を確認しながら、実務で必要な知識を学んでいきます。

初めてでも理解できる 多変量解析の実践講座

【日 程】

2017年5月29日(月) 10:30~17:00

【会 場】

リファレンス西新宿(新宿駅)

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

 

講師: 株式会社アイスタット 代表取締役会長 ビジネス・ブレークスルー大学大学院 教授

理学博士 菅 民郎

<紹介>1966年東京理科大学理学部応用数学科卒業。中央大学理工学研究科にて理学博士取得。日本統計学会、日本計算機統計学会、応用統計学会に所属。『例題とExcel演習で学ぶ多変量解析~生存時間解析・ロジスティック回帰分析・時系列分析編』(オーム社)『例題とExcel演習で学ぶ多変量解析~回帰分析・判別分析・コンジョイント分析編』(オーム社)『Excelで学ぶ統計解析入門』(オーム社)、『実例でよく分かるアンケート調査と統計解析』(ナツメ社)、など著書多数。

講師: 株式会社アイスタット 代表取締役社長 ビジネス・ブレークスルー大学大学院 教授

統計士・統計データ分析士 志賀 保夫

経歴: 北里大学獣医畜産学部卒業。アイ・シー・アイファーマ株式会社(ゼネカ株式会社に社名変更:現アストラゼネカ株式会社)MR、マネジメント&セールストレーニングオフィサー、マーケティングマネージャーとして勤務し、その後、㈱ケアネット(医療系マーケティング会社)の設立に参加。取締役、上席執行役員など歴任。(現在メディカル本部勤務)。2011年 ㈱アイスタットを設立。専門は、マーケティングリサーチやマーケティングプランニング、マーケティング統計。『ドクターも納得!医学統計入門/菅 民郎,志賀 保夫』(エルゼビア・ジャパン)、「市場開拓、開発テーマ発掘のためのマーケティングの具体的手法と経験事例集/共著(技術情報協会)」の著書。


Ⅰ.複数の質問項目間の関連を調べる多変量解析
 1.多変量解析とは何か
 2.多変量解析の種類と選択方法

Ⅱ.因果関係を調べる相関分析

Ⅲ.重回帰分析
 1.重回帰分析とはどのような解析手法か
 2.重回帰分析の結果の見方と活用方法
   例:広告費や販売員数から売上額を予測する手法

Ⅳ.数量化1類
 1.数量化1類とはどのような解析手法か
 2.数量化1類の結果の見方と活用方法
   例:曜日、巨人の勝敗、近日中競馬ビックレース有無からスポーツ新聞売上部数を予測する手法

Ⅴ.判別分析・数量化2類
 1.数量化2類とはどのような解析手法か
 2.数量化2類の結果の見方と活用方法
   例:採用社員の性格テストや適性検査から配属部署を予測する手法

Ⅵ.主成分分析
 1.主成分分析とはどのような解析手法か
 2.主成分分析の結果の見方と活用方法
   例:新人タレントの採用テストから合否及び合格者のキャラクター(お笑い・アイドルなど)決める手法

Ⅶ.因子分析
 1.因子分析とはどのような解析手法か
 2.因子分析の結果の見方と活用方法
   例:コンビニについての多数の評価項目を小数の評価
    因子(商品・サービス評価、店舗・イメージ評価、システム評価、従業員評価など)に要約する手法

Ⅷ.数量化3類
 1.数量化3類とはどのような解析手法か
 2.数量化3類の結果の見方と活用方法
   例:性格や血液型のポジショニングマップを作成し両者の関連を把握する

Ⅸ.クラスター分析
 1.クラスター分析とはどのような解析手法か
 2.クラスター分析の結果の見方と活用方法
   例:消費者のセグメントを作成する手法http://admin.tech-d.jp/images/noimage.png

<習得知識>
1.多変量解析の役割
2.多変量解析を理解するために基礎となる解析手法
3.要因相互の関係や類似度を解明する多変量解析
4.予測を行うための多変量解析

<講義概要>
 多変量解析を行うには、「数多くの難しい数式を理解していなければならない」と思い、なんとなく苦手意識を持っている方もいるかもしれませんが、開発や研究、品質管理、マーケティングなど、実務で行うデータ分析では、難しい理論より結果の見方や活用の仕方が重要です。
 多変量解析は、実験やアンケート調査で収集されたデータを分析し、複雑に絡み合っている要因の相互の関係を明らかにし、目的を解決するためのモデル式を作成してくれる手法です。したがって、業種や職種を問わず、データ分析を行う方であれば、多変量解析を理解し、できるようにならなければなりません。
 本講座は、実務で多変量解析を行う際に必要なことを基本から丁寧に解説します。前半では、多変量解析の役割と、基本的な解析手法について解説し、多変量解析がどういったものかを理解します。その後、目的に応じた様々な手法を解説していきます。身近な例を用いた解説や、適宜ミニ(確認)テストを実施することで、始めての方でも無理なく理解できるプログラムとなっています。

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