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。 【1日目】よくわかる・すぐにできる“統計入門” 【2日目】データ分析活用のための”多変量解析実践入門” [講習会詳細] | テックデザイン
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2日間のPC演習で効果的な学習!
初めて統計解析を学ぶ方も、すぐに使える実践的な知識を習得できます。

【講師からの言葉】本講座は統計・多変量解析の手法に興味のある方ならば、特に必要な予備知識はありません。豊富な統計知識と統計講座の講演経験を持つ講師が、難解な統計の公式を使わず、図解豊富なテキストや事例中心に、フリーソフトでのパソコン演習などを交えながら、統計の知識、手法を解説します。楽しく学んで、すっきり納得、すぐに実務でデータ分析が実践できるようになります。ぜひお気軽にご参加ください。

 

【1日目】 よくわかる・すぐにできる“統計入門”
【2日目】 データ分析・活用のための”多変量解析入門”

【日 程】

2019年10月3日 (木)~2019年10月4日 (金)

 

【1日目:10月3日】10:30~17:00
【2日目:10月4日】10:30~17:00

【会 場】

京華スクエア2階 (中央区立ハイテクセンター)

【受講料】

51,000円(税込・テキスト付)

 

いずれか1日のみ 31,000円(税込・テキスト付)
※9月30日の18時までにお申込みの場合、2日間49,980円/1日のみ29980円(税込)となります。

【スケジュール】
<2019年10月3日 (木)~2019年10月4日 (金)>

■1日目 よくわかる・すぐにできる“統計入門” (10:30~17:00)

■2日目 データ分析・活用のための“多変量解析実践入門” (10:30~17:00)

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]

■1日目 よくわかる・すぐにできる“統計入門” (10月3日 (木)10:30~17:00

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。

1. はじめに  

2. 統計学の対象は?

3. 統計学で明らかにできることは?

4. 数量データ、カテゴリーデータとは?

5. 基本統計量の種類?

6. 代表値【平均中央値割合】の求め方と活用方法?

7. 平均と中央値の使い分け?

8. 散布度【標準偏差変動係数】の求め方と活用方法?

9. 段階評価の基本統計量?

10. 平均値と割合の使い分け?

11. 標準偏差とは?

12. 標準偏差の活用場面?

13. 度数分布、ヒストグラムとは?

14. 階級値、階級幅の決め方は?

15. 正規分布とは?

16. 第1四分位、第3四分位、箱ひげ図

17. 外れ値の見つけ方は?

18. 相関分析とは?

19. 相関図、単相関係数とは?

20. カテゴリー別平均、相関比とは?

21. クロス集計、クラメール連関係数とは?

22. CS分析とは?

23. 改善度指数とは?

★習得知識
 ・統計学、解析手法の役割
 ・集団の特色や傾向を把握できる
 ・基本統計量の種類と活用方法
 ・偏差値の解釈と求め方
 ・2つの事柄の関連性が把握できる
 ・相関分析の種類と活用法
 ・改善すべき要素は何かを把握する
 ・CS分析の概要と活用方法

<講義概要>
 統計学・解析手法の役割から種類、概要までを学ぶ基本講座です。 具体例や実例に基づき基本的な解析方法や結果の見方・活用法を学びます。職業や文科系理科系を問わず、統計学を基礎から学びたい方、データ分析を行いたい方すべてが対象となっています。
 主な統計用語として、基本統計量,標準偏差,正規分布,相関分析,度数分布,階級値,CS分析,改善度指数などついて学びます。

■2日目 データ分析・活用のための“多変量解析実践入門”
(10月4日 (金) 10:30~17:00

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

<講義概要>
 多変量解析とは何か?因果関係、予測、ポジショニング、グルーピングを把握するために、どのような多変量解析を適用するかについて、フリーソフトウェア「マルチ多変量」を用いながら、活用法・結果の見方を含めて学びます。
 主な統計用語として、基本統計量,相関分析,重回帰分析,判別分析,数量化1類,数量化2類,因子分析,主成分分析,数量化3類などに言及します。

◎ 講座対象者
 ・統計学を取り入れた報告書・論文の作成に困っている方
 ・データ分析で、問題・課題を解決したい方
 ・お手持ちのデータを有効活用できていない方
 ・書籍などで統計学の基礎は知っているが、実践には不安な方
 ・職業・文理系を問わず、多変量解析を基礎から学びたい方
 ・多変量解析を用いてデータ分析を行いたい方



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