商品情報

本講座では、データサイエンスの概要や仕組み、効果を、適用事例を用いながら分かり易くやすくご紹介します。データ分析プロジェクトのプロセスを押さえつつ、様々な分析手法をどの様な目的で使い分けるかをご理解いただく内容となっております。

▽受講対象者
・マネージャー
・経営，企画，営業

▽カリキュラム
■データサイエンス基礎知識
　・データサイエンスの基礎概要
　・データサイエンスのステップ

■分析目的の設定
　・経営とデータの関係性
　・ビジネス課題と分析目的の設定

■データの収集
　・構造データと非構造データ
　・データ収集の事例

■基礎統計分析
　・基礎統計事例
　・主な基礎統計分析手法
　・RFM分析
　・デシル分析
　・ポートフォリオ分析
　・ヒストグラム分析

■データマイニング・モデリング
　・データマイニング・モデリング
　・線形回帰モデル
　・ロジスティック回帰モデル
　・クラスター分析
　・決定木分析
　・テキストマイニング

■まとめ
　・これまでの代表的な分析を振り返って

商品内容

データサイエンス入門講座

• レッスン データサイエンス基礎知識 ①データサイエンスの基礎概要

• レッスン データサイエンス基礎知識 ②データサイエンスステップ

• レッスン ビジネス課題と分析目的の設定 ③ビジネス課題と分析目的の設定

• レッスン データ収集 ④データ収集

• レッスン 基礎統計分析 ⑤基礎統計分析・データの確認

• レッスン データマイニング・モデリング ⑥データマイニング・モデリング

• レッスン データマイニング・モデリング ⑦線形回帰モデル

• レッスン データマイニング・モデリング ⑧ロジスティック回帰モデル

• レッスン データマイニング・モデリング ⑨クラスター分析

• レッスン データマイニング・モデリング ⑩決定木分析

• レッスン データマイニング・モデリング ⑪テキストマイニング

• レッスン まとめ ⑫これまでの代表的な分析を振り返って