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】

2019年1月30日(水) 10:30~17:00

【会 場】

リファレンス西新宿 会議室(東京 新宿駅/西新宿駅)

【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 代表取締役社長 統計士・統計データ分析士 志賀 保夫

[ビジネス・ブレークスルー大学大学院 教授]

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(その後ゼネカ株式会社に社名変更:現アストラゼネカ株式会社)にて、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(現在医薬事業部シニアメディカルマーケティングアドバイザー)。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。

七つのパートに分けて学びます

Ⅰ 基本統計量・相関分析をおさらいする
 •基本統計量、相関分析から把握できることは何か?
 •基本統計量、相関分析にはどのような手法があるか?

Ⅱ 予測するための多変量解析の概要を学ぶ
 •予測の多変量解析にはどのような手法があるか?
 •どのような目的・データにどの多変量解析を適用するか?

Ⅲ 予測の代表的解析手法【重回帰分析】を学ぶ

Ⅳ どの群に属するかを判別する手法【判別分析】を学ぶ
  カテゴリーデータの手法【数量化1類、数量化2類】を学ぶ

Ⅴ 類似度・分類のための多変量解析の概要を学ぶ
 •類似度・分類の多変量解析にはどのような手法があるか?
 •どのような目的・データにどの多変量解析を適用するか?

Ⅵ 類似度・分類の代表的解析手法【因子分析】を学ぶ  

Ⅶ 総合力を見出す手法【主成分分析】を学ぶ
  ポジショニング、グルーピングを行う手法【数量化3類、クラスター分析】を学ぶ

<学習する用語>
 回帰係数、標準回帰係数、決定係数、変数選択、カテゴリースコア、サンプルスコア、判別係数、因子負荷量、因子得点、固有値、主成分負荷量

<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。前半は、多変量解析の役割、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。次に、目的に応じた様々な手法を解説します。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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