ビジネスデータ分析
仮説・推論により効果的な主張を導く
2010年度日程
| 日程 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A日程 | 2010年 | 4/12（月） | 4/19（月） | 4/26（月） | 5/6（木） | 5/11（火） | 5/25（火） |
| 講師 | 井上 | ||||||
| B日程 | 2010年 | 9月開講予定 | |||||
| 講師 | 豊田 | ||||||
| C日程 | 2011年 | 1月開講予定 | |||||
| 講師 | 豊田 | ||||||
プログラムの概要
ビジネスのあらゆる場面にデータ＝数値情報があふれています。現状を分析し、意思決定する。説得力のある主張をし、提案する。そこで効果やスピードの鍵を握るのはデータです。しかしながら、その多くは活用しきれていない、またどう扱ってよいかわからないというのが現実ではないでしょうか。
本プログラムではビジネスで用いられるデータの加工・要約から、解釈、予測、論理の構築、さらには発展的な解析までを体系的に学びます。
統計解析の役割や主要な分析手法を理解するとともに、統計・多変量解析の基礎を用いた具体的なスキル演習を行うことで、業種・業界・職種問わずあらゆるビジネスで活かせるデータ分析力の習得をめざします。
進め方
ビジネスで使える統計学の知識となるよう、全セッションにてノートPCを利用したデータ分析の演習を実施します。プログラム終了後も活用できる、Excelと基礎的なフリー統計ソフトを使用する予定です。
統計手法についてはご自身で考え活用できるように解説します。
セッションの内容
Session1 ビジネスデータ分析とは／ビジネスデータの概要とデータの概観の理解
ビジネスデータ分析の目的、データベース・マーケティングの見地から必要とされる代表的な分析手法と概念を理解する。そして、実際の調査データを用いた演習で、データの全体像を把握するための手法と統計指標を学ぶ。
- 学ぶ手法
- データの全体像の把握（平均、比率など）、バラツキ（分散、標準偏差など）、グラフ化、指標の組み合わせ
Session2 相関関係の分析
販売人員と売上の関係や、自社の広告支出と売上の関係、さらに競合企業の広告支出と自社の売上の関係など、2つの変数間に存在する関係を明らかにする。
具体的には、「xが増えればyも増える」正の相関と、「xが増えればyは減る」負の相関を検討する。
- 学ぶ手法
- 相関分析、相関図、統計的検定、クロス表分析、χ2検定
Session3 回帰分析／複数変数間の相関関係の分析
ある変数と別の「複数」の変数間の相関関係を分析することと、それらの相関関係の関数を特定化することを対象とした回帰分析を学ぶ。あわせて、一次式で表すことのできない非線形回帰分析も実践し、多様な相関関係の分析を試みる。
- 学ぶ手法
- 回帰分析、非線形回帰分析、重回帰分析
Session4 平均値の差の分析／複数グループ間の差の分析
グループ間の平均値の差、たとえば「市場は、性別でセグメンテーションされることが多いが、そのセグメンテーションは本当有効か？ブランド購入意図が男女間で有意に異なるのか？」や「広告認知率は、広告を見せたグループと見せないグループで有意に異なるか？」といったことを分析・検討する。
- 学ぶ手法
- t検定、分散分析
Session5 顧客選好の分析（1）
顧客の選好を分析するには、性別や職業など数値化できない質的な情報を加味して分析を行うことが求められる。
そこで、ダミー変数を用いた回帰分析や分散分析を学び、分析を容易に行うことを検討する。あわせて、回帰分析を個人内分析に拡張したコンジョイント分析を活用し、顧客が製品・サービス・ブランドを選択する際の選好構造を導出することを試みる。
- 学ぶ手法
- 分散分析、ダミー回帰、コンジョイント分析
Session6 顧客選好の分析（2）
顧客の選好構造を把握することは容易ではない。その理由の1つは、顧客の選好が多様で異質なためである。
そこで、因子分析を用いて顧客の潜在的な選好を構造化する。その上で、クラスター分析を用いて同質的な顧客セグメントに分類し、各セグメントの選好構造を明らかにする。
- 学ぶ手法
- 因子分析、クラスター分析
関連するプログラム
マーケティング情報から顧客を読み解く- 消費者行動やマーケティング理論に根ざしたさまざまな「視点と方法」を用いた体系的なアプローチを学び、事例やデータを用いて「顧客がどのように考え、何を欲し、どう行動するのかを理解するモノの見方・考え方」を身につけます。
参加者の声
- 演習の時間が十分にあり、実際に分析作業をしながら理解を深められるのが良かった。
- 現在の仕事に利用できるものが多く楽しかった。少しずつ活用したい。
- サンプルデータがわかりやすく、興味の持てる内容だった。
- もっとマーケティングの勉強をしたいと思った。
- 講師が難しいことを噛み砕いて、興味を持てるように説明してくれた。
- メールで質問できるのが良かった。
