データ分析に必要となる統計の知識と、それを実務に活かすためのExcel 操作を学ぶならこの講座!
ウェブサービスの普及により大量かつ多種のデータが蓄積され、ビッグデータとして活用が盛んになりました。またIoTの進展によりさらに膨大なデータの蓄積が見込まれます。しかしデータはそのままでは単なる数値や文字列であるため、可視化や分析を経てはじめて特徴や意味を見出し、活用が可能になります。
本講座では、データに新たな価値を付加し革新的なサービスやビジネスの創出につながるデータサイエンスの初歩を、統計的手法を中心に学びます。ビッグデータの特性、データの可視化、分析前の処理、各種統計的手法を、身近なExcelを用いて実際にデータ処理を行いながら学習します。なお、PythonやRなどを使用したプログラミング、機械学習などは含みません。
1.基礎編
冒頭でデータに関する概観を述べた後,第1週から第3週にかけ,データ分析のプロセスの中では比較的脚光を浴びにくい,分析を行う下準備としての前処理並びにデータ理解について学習します。
第4週は,グラフを用いた可視化についてです。グラフの可視化は,分析前のデータ理解,分析後の分かり易い報告と,分析前後のどちらにも資するものです。
様々な手法を用いたデータ分析のメインパートについては第2分冊に譲りますが,第1分冊で学ぶのは,いずれもデータ分析全体のプロセスにおいては欠かすことの出来ないパートです。データ分析における一連のプロセスの全体像を意識しながら学習を進めて下さい。
2.実践編
データ分析のメインとなる手法を学びます。その核となるのが推測統計学ですが,まず第1週で,推測統計学の概要と,その基礎となる確率分布について学習した後,第2週で,推測統計学の中心となる推定・検定について学習します。
第3週は,回帰分析についてです。シンプルな単回帰分析に始まり,その応用としての重回帰分析までを学習します。これを身につければ,ある事象に影響を及ぼしている要素を特定したり,そうして特定した影響度を基にある事象の予測が出来るようになったりします。
最終週となる第4週は,データ分析実務の流れを紹介して,実務への臨戦態勢を整えて頂きます。最後に,データ分析に役立つExcel の便利な機能としてデータテーブル機能とゴールシーク機能について説明します。第1分冊同様,データ分析における一連のプロセスの全体像を意識するとともに,学習する知識を実務にどう活用出来るかを考えながら学習を進めて下さい。
対象者 | ・製品開発、品質管理、マーケティングなど様々な分野で大量のデータを有効に活用したい方 ・基本的なデータ分析を習得したい方 ・データサイエンスに興味があるがプログラミングは難しいと感じている方 ・MS Excelの基本操作のできる方 ・統計学の前提知識は不要です |
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学習目標 | ・統計的手法の基礎知識が理解できます。 ・初歩的なデータ処理の手法が身に付きます。 |
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ダウンロード テキスト |
なし | ||
動作環境 | Windows10: Edge、Chrome、Firefox MacOSX10.12.6: Chrome、Safari ※スマートフォン、タブレットは推奨しておりません。 ------- ●MS Excel: ・Microsoft Excel 2013以降。テキスト説明は2016をベースにしていますので2016または365推奨。 |
カリキュラム
1. 基礎編
第1週 | ビッグデータとデータの前処理 |
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1.1 | データサイエンス/データサイエンティストとは |
1.2 | ビッグデータとは? |
1.3 | データの前処理 |
第2週 | 基礎統計量 |
2.1 | データの種類 |
2.2 | 1変量データの概要をつかむ |
2.3 | 基本統計量 |
第3週 | クロス集計 |
3.1 | 2変数のデータの概要をつかむ |
3.2 | 単純集計表とクロス集計表 |
3.3 | ピボットテーブル |
3.4 | ピボットグラフ |
第4週 | グラフによる可視化 |
4.1 | グラフによる可視化 |
4.2 | 様々なグラフ |
4.3 | グラフの見た目を整える |
4.4 | 2軸グラフ |
2. 実践編
第1週 | 確率分布 |
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1.1 | 2種類の統計学 |
1.2 | 確率変数 |
1.3 | 正規分布と標準正規分布 |
1.4 | 様々な確率分布 |
第2週 | 推定と検定 |
2.1 | 推定 |
2.2 | 検定 |
第3週 | 回帰分析 |
3.1 | 回帰分析とは |
3.2 | 単回帰分析 |
3.3 | 重回帰分析 |
第4週 | データ分析実践 |
4.1 | 実務におけるデータ分析の流れ |
4.2 | Excelの便利機能 |
カリキュラム内容は、予告なく変更されることがあります。
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