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
2008年度日程
| 日程 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A日程 | 2008年 | 4/8（火） | 4/15（火） | 4/21（月） | 4/28（月） | 5/12（月） | 5/19（月） |
| 講師 | 井上 | ||||||
| B日程 | 2008年 | 9/29（月） | 10/6（月） | 10/20（月） | 10/27（月） | 11/10（月） | 11/17（月） |
| 講師 | 豊田 | ||||||
| C日程 | 2009年 | 1/19（月） | 1/26（月） | 2/2（月） | 2/9（月） | 2/16（月） | 2/23（月） |
| 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目指します。
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の全体像の把握から要約・関係性分析の基本まで
データ分析は、主として「要約」「関係性の把握」「分類」「縮約」の4つの目的から成り立っている。ここでは売上データを事例に用いて、データ分析の全体像を可能な限りシンプルにまとめ、各自の必要な手法や知識が何であるかを整理する。その上で、代表的な統計指標の理解とビジネスでの活用方法を学ぶ。
ビジネスデータから価値ある知見を導き出すには、変数の組み合わせが必要になる。Session2への基礎的な知識として、変数間の関係性の視点についても検討する。
- 学ぶ手法
- データ分析の目的、平均、頻度・比率、ばらつき（分散、標準偏差）
Session2 関係性への着目から仮説視点の分析まで
変数間の関係性に着目し、関係を視覚化する方法について検討する。その上で、視覚化による仮説検証の限界点を考え、一つの重要な統計手法である「仮説検定」を解説する。
その際、仮説検定の本質は何か、ビジネスデータの分析でなぜ検定が必要となるのかといった点を重視して解説し、仮説検定の利点のみならず落とし穴についても実感できる演習を併せて行う。
- 学ぶ手法
- 関係性の視覚化、図表による仮説検証、平均値の差の検定、カイ二乗検定図、ウエイトの考え方
Session3 関係性分析の発展：モデル分析へ
「仮説検定」の分析にある限界を超えて、変数間の分析を進める有効な回帰分析（モデル分析）について解説する。仮説検証の視点から、実際に回帰分析を使い、実務上何に使えるか、その本質は何かについても議論する。
- 学ぶ手法
- 相関、回帰分析
Session4 モデル分析の応用
回帰分析をはじめとするモデル分析を応用すると、ビジネス上さまざまな課題に適用できるようになる。
ここでは売上の動きを説明するモデル構築の演習をおこない、変数選択の方法や質的変数（曜日や天気など）をモデルに組み込むダミー変数などについても演習する。より使える知識を目指し、得られた結果をいかに読み解くか、また得られた結果をさらに加工するといった点についても、議論・演習する。
- 学ぶ手法
- 重回帰分析、ダミー変数
Session5 コンセプト（概念）を測定し、分析する：縮約系分析の利用
ビジネスでは今あるデータのみではなく、自身でデータを取得したり、新たな変数を作成する必要がある。その際、知りたいことが直接測定（データ化）できないことがある。たとえば「景気」というコンセプトが直接測れない場合に、いくつかの測定できる変数（たとえば、株価、失業率など）を合成し、「景気」というものの測定値の代わりにしようと言う試みがしばしば行われる。
ここでは、主成分分析など情報縮約系の分析の演習を通じ、これらのテーマについて解説する。
- 学ぶ手法
- 重主成分分析、因子分析、コレスポンデンス分析
Session6 手法の組み合わせからビジネスデータ分析をさらに進める
ビジネスでデータ活用する上でのポイントの一つは、手元にあるデータをいかに分割し、サブグループでの分析ができるかにある。この点を踏まえ、残されたもう一つの手法群「分類」について解説する。
総括として、これまで学んだ手法を組み合わせると何ができるかについて、いくつかの事例を元に解説、演習、議論をし、自身の目的に合う手法を選べる知識の習得を目指す。
- 学ぶ手法
- 多母集団（データの分割）視点、クラスター分析、選好回帰
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、実際のマーケティング事例や各種データを用いて「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ためのモノの見方・考え方」を身に付けます。
- 発見と創造のためのマーケティング・リサーチ
- 実際のプロセスに沿ってマーケティング・リサーチ活動を実践し、リサーチの手法やデータ分析手法を体系的に学びます。戦略策定はもちろん、商品開発や新事業創造等で消費者のニーズを調査・分析する手法を習得したい方にも。
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。
