データ分析初心者ための

多変量解析実習セミナー

　データ分析はデータから「宝の山」を見つけ出す作業であり、マーケティングにとどまらずビジネス全般において必須スキルになりつつあります。ここでは各種データ項目単独での効果に加え、複数の要素を適切に分割・加工してデータのエッセンスを解析する必要があります。そこで、多変量解析という「道具」を習得することで、項目と項目の関連性、全体の傾向、データの裏に潜む原因など、さまざまな情報を取り出すことができます。多変量解析をおこなう目的は、観測された現象の構造と相互関連を分析することで対象の特徴を明らかにし、未来の変化を予測することです。本セミナーは Excel の機能を使った分析実習を通して、数学の深い知識がなくても、多変量解析のエッセンスを体験できる内容となっています。

この機会に データ解析のはじめの一歩を踏み出しましょう

• データ解析の原理や手法を理解したい方
• 観測データをもとにした統計予測モデルの作り方を理解したい方

（参考）多変量解析の適用事例

中古住宅の価格予測、各種データの視覚化、化粧品の効能評価、機器の騒音抑制設計、車の走り感に関する官能評価、製品特性値に対する説明力のある回帰モデル、送電線の積雪対策としての気候・地勢等による予測、染色加工のシワ対策、漏電事故原因の判別分析、分析機器等の最適配置

出典：日本オペレーションズ・リサーチ学会

•  Excelの一通りの操作ができる方

２０１９年１０月２４日　9:00～17:00  募集終了・次回日程についてはお問合せください

注）本セミナーは全編 Excel 実習にておこないます。内容は変更することがあります。

第１部　(3時間・Excel実習)

1-1 多変量解析とその目的

基本統計量（平均、分散、偏差、正規分布、共分散）、パス図

1-2 回帰分析

単回帰、重回帰、決定係数、質的変数、非線形（ロジット）

1-3 主成分分析

主成分分析の意味、寄与率、第二主成分、変量プロット

第２部　(4時間・Excel実習)

2-1 判別分析

相関比、群間・群内変動、マハラノビス距離、判別分析、的中率

2-2 因子分析

１因子モデル、２因子直交モデル、バリマックス回転

2-3 数量化モデルとコレスポンデンス分析

スピアマンの順位相関係数

数量化Ⅰ類、Ⅱ類、Ⅲ類、Ⅳ類 

コレスポンデンス分析

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