セッション内容

【2019年度実績】

セッション1ビジネスデータ分析の心得

ビジネスデータ分析の目的と全体像を理解する。データの要約とグラフや表などの活用方法、データからビジネスに役立つ知見を抽出する方法を、時系列データやアンケートデータを用いて学ぶ。

セッション2ゴールセッティングと仮説視点による分析

「キャンペーンを打つと売上が上がる」など、ビジネスでは複数のデータ（変数）を組み合わせて分析することが求められる。2つの変数の関係を「仮説」としてとらえ、検証する方法を学ぶ。統計学を活用した検定方法も習得し、仮説の構築と主張ができるようになることを目指す。

セッション3モデル分析入門（回帰分析の基礎）

仮説の検証だけでは有効な知見が十分に導けたとは言い難い。たとえば売上データの分析において、ある戦術が売上向上に影響している場合、意思決定の材料に活用できる形にすることが重要である。モデル分析の基本として回帰分析を学び、分析時の注意点も把握する。

セッション4モデル分析の応用（回帰分析の応用）

回帰分析の応用として、「キャンペーンの種類」や「天気」などの質的データを分析する方法を身につける。さらに、商品Aを買うか商品Bを買うかなど、選択行動の予測や影響要因を検討するための判別分析も学ぶ。

セッション5データ分析のデザイン

戦術、アイデアの有効性や効果を検証するには、分析手法と並び、目的に応じたデータ収集が重要である。アンケートや実験調査の設計をし、テスト・マーケティングなどに用いられる分析手法を使って、戦術評価ができるようになることを目指す。

セッション6戦略を導くデータ分析

ある要素を組み合わせるとシナジーが働くのか、足を引っ張るのかを知ることは、戦略や戦術を練る上で不可欠である。ある変数の効果が他の変数の状況に依存する「交互作用」を検討する手法を身につけ、意思決定に活かせるようになることを目指す。