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*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★入手した顧客データ・アンケート結果を有効に活用出来ていますか?
Rを用いたハンズオン実習形式で、データの分類・集計から、そのグラフ表現、代表的な分析手法までを習得できます!

Rを用いた顧客データ/アンケート調査データの
分析・統計解析

講師

株式会社ビジネス工房 代表取締役 緒方真一 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
京都大学理学部(数学)卒業後、日本オリベッティ株式会社(現NTTデータ ジェトロニクス株式会社)にて、統計解析・数値解析・OR関連ソフトウェア製品の開発、マーケティング、日本市場向けの新製品企画等に従事。
その後、SRIインターナショナル東アジア本部(東京)にて、国内外のIT・エレクトロニクス関連企業に対する経営・事業戦略、技術戦略等の戦略コンサルティングに従事。1999年に株式会社ビジネス工房を設立し代表取締役に就任し、現在に至る。IT関連分野での新規事業支援を中心としたコンサルティングに従事。

■専門および得意な分野・研究
・IT関連事業の戦略立案、新規事業開発
・経営情報システム/BI
・統計解析、データモデリング
・人工知能(AI)/機械学習

■本テーマ関連学協会での活動
〇所属学会・協会
・人工知能ビジネス創出協会(AIB協会)
・経営情報学会
・研究・イノベーション学会
〇講演・セミナー
・ビジネスの現場で活かせる統計解析(2018年11月20日、情報機構主催)
・医療・ヘルスケア分野での人工知能およびビッグデータの活用展開(2018年4月12日、CMCリサーチ主催)
・同上(2017年11月27日 神奈川県未病産業研究会主催)
・産業パラダイム変革のブレイクスルー:新規事業の成功・失敗事例から(2016年3月22日、経営・イノベーション学会ブレイクスルー研究会)
・今後10年間のICTの進化と将来像:「ポストスマホ」と「ポストクラウド」(2014年12月16日、新社会システム総合研究所主催)、等

→このセミナーを知人に紹介する

<その他関連セミナー>

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日時・会場・受講料

●日時 2019年9月17日(火) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第2特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名54,000円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき43,200円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は1名につき30,780円。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

<実習用PCに関するご注意>
セミナーで使用されるPCは弊社にて用意致します。
お手持ちのPCをご希望される方は、弊社までお問い合わせください。
※持ち込みによるお値引きはありません。

■講座のポイント
「ビッグデータ」時代になり、様々なデータがビジネスの現場で収集・蓄積されています。しかし、企業の規模を問わず、そういった収集・蓄積されたデータをビジネス上の意思決定に有効に活用できている企業は数多くないのが実情です。本講座では、オープンソフトとして広く使われている「R」を利用したデータ分析について、顧客データの分析、およびアンケート調査結果の分析に焦点を当てて解説します。Rを利用した分類・集計から、そのグラフ表現、代表的な分析手法までを実習致します。

■受講後、習得できること
・Rの基本的な使い方、及びRによるプログラミングの方法
・顧客データ分析の進め方と各種統計手法の利用法
・アンケート調査結果分析の進め方と各種統計手法の利用法
・Rによる各種統計手法の利用法とその結果の解釈

■受講対象
・顧客データやアンケート調査結果をより有効にビジネスで活用したいと思っている方
・統計手法は何となく理解しているが、具体的にマーケティングや企画でどう活用すればよいかわからない方
・Rに興味のある方

■講演中のキーワード
統計解析、マーケティング、市場調査、顧客分析、機械学習、データ解析、R

セミナー内容

1.はじめに
 1)R及びRStudioの概要
 2)R及びRStudioの基本操作演習
 3)Rのデータ入出力
 4)Rによるプログラミング
 5)データ分析の基本的な考え方:4つのポイント

2.Rによる顧客データの分析
 1)顧客データの一般的な分析手順
 2)Rによる顧客データの分類・集計
 3)Rによる顧客データのグラフ表現(散布図、ヒストグラム等)
 4)顧客の分類・特徴づけ(主成分分析/因子分析)
 5)各種要因間の関係(相関分析/回帰分析)
 6)優良顧客の分析(決定木)

3.Rによるアンケート調査データの分析
 1)アンケート調査データの一般的な分析手順
 2)Rによるアンケート調査データの分類・集計
 3)Rによるアンケート調査結果のグラフ表現(円グラフ、棒グラフ等)
 4)調査結果の有意性評価(カイ二乗検定、t検定等)
 5)アンケート調査による予測(コンジョイント分析)

4.次のステップに向けて
 1)Rの各種パッケージ
 2)パッケージの事例:Keras(Rにおける深層学習)、Shiny(Webアプリ)

<終了後、質疑応答>
*プログラムは変更の可能性があります。

セミナー番号:AA190940

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