セッション内容

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全体像を理解するために、基礎となるデータを要約し、活用する手法を学ぶ。その上で、実務で多用される時系列データを用いて予測やトレンドの抽出の仕方などを実習で身につける。

セッション2関係性への着目とモデル分析基礎（回帰分析）

ビジネスデータ分析では、売上や客数などの分析したい対象が、何によってどの程度影響を受けるかを明らかにすることが重要である。それぞれの要素の関係性を仮説として捉え、回帰分析によって原因と結果の関係を明らかにすることで、予測や構造評価の習得を目指す。

セッション3シミュレーションや実験調査による戦略、戦術評価

過去に蓄積したデータの分析と同様に、得られた結果からアイディアや戦略戦術を考え、その信頼性を検証することも欠かせない。Excelでのシミュレーション方法を学び、実験データでの効果測定を学習する。

セッション4モデル分析応用（回帰分析の応用）

ビジネスでは、1つの原因で結果の全てを説明できるケースは希である。そこで回帰分析の応用として、原因をを複数個にした分析法を学習する。その際、マルチコという問題や交絡要因の加味、変数選択による誤判断リスクの軽減、天気などの質的データも含めた分析方法も習得する。

セッション5交互作用へのアプローチ

ビジネスでは、ある戦術の効果をより高める要因の特定、もしくは同時に実施しない方がよい要因を特定することが意思決定の鍵となるケースが多い。誤った判断を避けるために、交互作用という視点を取り入れた分析法を身につける。

セッション6クロス集計データの分析

データ分析では、「顧客セグメントで好むブランドが異なる」の様に、質的な情報同士を組み合せて分析する場合がある。クロス集計による分析をはじめとし、セグメンテーションとターゲティング、そして戦略戦術評価方法としてABテストなど、さまざまな分析手法への応用を目指す。