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ビジネスデータの分析研修～Excelで行う多変量解析総合編（４日間）

確かな判断につなげるために情報の関係性を解き明かす

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対象者

新入社員
若手層
中堅層

・データ分析をする方、データサイエンティスト
・統計の基礎（平均、分散、標準偏差、相関）をすでに学んでいる方

よくあるお悩み・ニーズ

多変量解析を段階的に学びたい
多変量解析を実際のビジネスで活用したい

研修内容・特徴outline・feature

多変量解析とは、複数のデータの関連性を分析する手法の総称です。その結果を根拠にした判断や証明、予測は、客観性があり有効だといえます。本研修ではExcelで分析可能な因子分析以外の、重回帰分析や判別分析、クラスター分析、分散分析などの手法を４日間で学びます。各章で演習問題にチャレンジし、データに基づく判断・証明ができるよう実践スキルを身につけます。多変量解析に関する基本をおさえ、それらの解析をExcelで再現できるようになることを目指します。

＊この研修ではＰＣを使用します＊

※判別分析やクラスター分析を中心に、Excelで行う多変量解析を１日間で学ぶ研修もございます
ビジネスデータの分析研修～Excelで行う多変量解析抜粋編（１日間）

研修のゴールgoal

①多変量解析の基本を理解する
②Excelを利用し、さまざまな手法を駆使してデータ分析ができるようになる
③ビジネスの現場で説得力のある結論に導くために、多変量解析を活用する

研修プログラム例program

＜１日目＞所要時間：７時間
	内容	手法
	１．多変量解析とは何か（１）多変量解析の必要性（２）多変量解析の項目とやれること（３）多変量解析の難しさ（４）研修で仮定するレベルと達成目標【ワーク】多変量解析に対して持っている印象を書き出す（５）Excelのデータ分析、ソルバーを使うための事前準備	講義ワーク
	２．多変量解析をするうえでの数学的基礎事項（１）簡単な数学的表記（２）便利なΣ記号（３）便利な階乗記号【ワーク】記号を用いて数式を作成する① （４）微分と最適解（５）積分と面積【ワーク】記号を用いて数式を作成する② （６）ベクトルの定義【ワーク】ベクトルに関する練習問題にチャレンジする（７）行列の定義と演算【ワーク】二つのベクトルの内積を算出する	講義ワーク

＜２日目＞所要時間：７時間
	内容	手法
	３．多変量解析をするうえでの統計的基礎事項（１）１次データと２次データ（２）確率変数とは何か（３）確率変数の種類【ワーク】表のデータがカテゴリーか数値かを考え、細かく分類する（４）データのマクロなパラメータ：平均と標準偏差（５）標準値と偏差値【ワーク】表の数値をもとに、平均値や標準偏差などを算出する（６）相関係数【ワーク】表の数値をもとに、平均値や標準偏差、相関係数を算出する（７）正規分布と標準正規分布（８）他の確率密度分布：ｔ分布とＦ分布（９）合成数のマクロなパラメータ（10）母集団と標本（11）標本の平均、分散、標準偏差、標準値【ワーク】データを書き出しその平均を算出し、例文に沿って数値を評価する（12）データの類似度（13）自由度【ワーク】例題の数式から自由度を算出する（14）推定確率【ワーク】問題文を読み、片側推定確率と両側推定確率のどちらかを考える（15）Ｐ点とＰ値【ワーク】問題文を読み、それぞれＰ点を算出する（16）母集団と標本で予測するもの【ワーク】売り上げを予測する問題にチャレンジする① （17）合成数の予測【ワーク】売り上げを予測する問題にチャレンジする② （18）帰無仮説（19）多変量解析におけるデータ構造	講義ワーク

＜３日目＞所要時間：７時間
	内容	手法
	４．重回帰分析（１）重回帰分析とは何か（２）重回帰分析前の相関係数評価【ワーク】表の数値から、顧客満足度向上に説明変数が有効かどうかを評価する（３）Excelによる回帰分析（４）重回帰式の導出（５）重回帰の精度（６）説明変数の有効性【ワーク】表の数値から、重回帰分析を再現する（７）ロジスティック回帰分析（８）数量化Ⅰ類	講義ワーク
	５．判別分析（１）判別分析とは何か（２）二変数の場合の簡単な判別分析（３）二変数の場合の分散を考慮した判別分析（４）二変数の場合の相互作用を考慮した判別分析（５）一般の場合（６）判別分析の精度【ワーク】表を使って判別分析を再現する（７）数量化Ⅱ類	講義ワーク
	６．階層的クラスター分析（１）クラスター分析とは何か（２）簡単なクラスター分析（３）クラスター分析の原理【ワーク】クラスター分析のステップを再現する（４）クラスター分析における一般的な距離（５）データの標準化（６）鎖効果（７）ウォード法【ワーク】表の数値データをウォード法で解く	講義ワーク

＜４日目＞所要時間：７時間
	内容	手法
	７．非階層的クラスター分析（１）非階層的クラスター分析とは何か（２）クラスター分析における計算量の評価（３）k-means法（４）k-means法の初期値の決定方法（５）k-means法の実際【ワーク】例文通りに再現する	講義ワーク
	８．検定（１）なぜ検定が必要なのか（２）帰無仮説と対立仮説（３）母平均の差の検定【ワーク】Webのクリック数から判断できることを考える	講義ワーク
	９．分散分析（１）分散分析とは何か（２）Excelによる分散分析（３）分散分析の導出【ワーク】分散分析を再現する（４）多重比較法【ワーク】各部署間で違いがあるかどうかを分析する	講義ワーク
	10．主成分分析（１）主成分分析とは何か（２）第一主成分の求め方（３）第二主成分の求め方（４）主成分分析がどれだけうまくいっているのか（５）主成分分析で何か言えるのか【ワーク】データを多変量解析する	講義ワーク
	11．因子分析（１）因子分析とは何か（２）因子分析と主成分分析（３）因子分析の原理	講義
	12．推定確率のExcelの入力（１）入力のパラメータ（２）入力方法	講義
	13．参考文献（１）本を理解することの必要性（２）参考文献の紹介	講義
	14．まとめ	ワーク

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開発者コメントcomment

多変量解析にはさまざまな手法があるため、初めて学ぶ方は何から手をつけたらよいのか戸惑う場面が多いかもしれません。本研修は、現場での実践と応用につなげやすいよう、演習問題や例題をたくさん盛り込み理解を深められる構成になっています。

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	１．多変量解析とは何か（１）多変量解析の必要性（２）多変量解析の項目とやれること（３）多変量解析の難しさ（４）研修で仮定するレベルと達成目標【ワーク】多変量解析に対して持っている印象を書き出す（５）Excelのデータ分析、ソルバーを使うための事前準備	講義ワーク
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＜３日目＞所要時間：７時間
	内容	手法
	４．重回帰分析（１）重回帰分析とは何か（２）重回帰分析前の相関係数評価【ワーク】表の数値から、顧客満足度向上に説明変数が有効かどうかを評価する（３）Excelによる回帰分析（４）重回帰式の導出（５）重回帰の精度（６）説明変数の有効性【ワーク】表の数値から、重回帰分析を再現する（７）ロジスティック回帰分析（８）数量化Ⅰ類	講義ワーク
	５．判別分析（１）判別分析とは何か（２）二変数の場合の簡単な判別分析（３）二変数の場合の分散を考慮した判別分析（４）二変数の場合の相互作用を考慮した判別分析（５）一般の場合（６）判別分析の精度【ワーク】表を使って判別分析を再現する（７）数量化Ⅱ類	講義ワーク
	６．階層的クラスター分析（１）クラスター分析とは何か（２）簡単なクラスター分析（３）クラスター分析の原理【ワーク】クラスター分析のステップを再現する（４）クラスター分析における一般的な距離（５）データの標準化（６）鎖効果（７）ウォード法【ワーク】表の数値データをウォード法で解く	講義ワーク

＜４日目＞所要時間：７時間
	内容	手法
	７．非階層的クラスター分析（１）非階層的クラスター分析とは何か（２）クラスター分析における計算量の評価（３）k-means法（４）k-means法の初期値の決定方法（５）k-means法の実際【ワーク】例文通りに再現する	講義ワーク
	８．検定（１）なぜ検定が必要なのか（２）帰無仮説と対立仮説（３）母平均の差の検定【ワーク】Webのクリック数から判断できることを考える	講義ワーク
	９．分散分析（１）分散分析とは何か（２）Excelによる分散分析（３）分散分析の導出【ワーク】分散分析を再現する（４）多重比較法【ワーク】各部署間で違いがあるかどうかを分析する	講義ワーク
	10．主成分分析（１）主成分分析とは何か（２）第一主成分の求め方（３）第二主成分の求め方（４）主成分分析がどれだけうまくいっているのか（５）主成分分析で何か言えるのか【ワーク】データを多変量解析する	講義ワーク
	11．因子分析（１）因子分析とは何か（２）因子分析と主成分分析（３）因子分析の原理	講義
	12．推定確率のExcelの入力（１）入力のパラメータ（２）入力方法	講義
	13．参考文献（１）本を理解することの必要性（２）参考文献の紹介	講義
	14．まとめ	ワーク

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