データの分析事例に興味のある方
マーケティング担当者、営業企画、営業管理、経営計画等管理職の方および担当者

特に必要ありません

ビジネスにおける様々な分析事例をご紹介いたします。

• データ集団の代表する値を求める
• サンプルから属するデータ集団の平均値を推定する
• 二つのグループ間の平均値の違いについて検討する
• 複数のグループ間の平均値の違いについて検討する
• 二つのグループの相関関係を明らかにする
• 着目するデータを別の複数のデータで説明する関係式を求める
• 複数のデータ間の背後にある共通要因（因子）を求める

多くの分析事例から分析の基礎となる知識、考え方を学びます。

• 過去10年間における売上高の平均伸び率を求める
• 複数のデータ集団の代表値を求めて、比較検討する
• 英語の研修前後における成績を、代表値、偏差値を求めて比較検討する
• 入試結果の代表値から成績順位を求める
• 通信販売会社の過去データから、キャンペーンに必要な記念品数を求める
• リンゴのサンプルからリンゴ箱全体の平均重量を推定する
• お小遣額調査結果から全体の平均を推定する
• 二種類のショーケースの優劣を調べる
• 新製品の好感度調査における男女間の違いの有無について検討する
• 主要３都市における各小売店での製品売上データから、各都市間における製品売上の違いについて明らかにする
• 主力製品における調査結果から年齢階層による売上高の違いの有無について検討する
• 広告費と売上高について、散布図を作成し、相関関係について検討する
• 広告費と売上高の相関係数を求めて、相関関係の強さについて検討する
• 世帯毎の収入と支出の因果関係について検討する
• 商圏人口と売上高の因果関係について検討する
• 駅前コンビニエンスストアの売上高に影響を与える要因（乗降客数、取扱品目数、間口の広さ…）の選定、各要因別に影響度合いの比較、および売上高について予測する
• 支店別の売上実績、セールスマン数、広告宣伝費、世帯数、商圏人口データから、売上高を予測するモデルを構築する
• 入社試験の結果から、学力を構成する要因（因子）を抽出する
• 商品パッケージデザインに関する好感度調査から、共通する要因を探る
• 企業ブランドに対するアンケート調査から、企業毎のイメージの違いを明らかにし、企業ブランドイメージを構成する要因（因子）を抽出する

ビジネス・コンサルティング株式会社　伊藤 嘉朗 氏

産能大学、日本能率協会、雇用促進事業団等のセミナー講師を歴任しています。また、コンサルタントとして多数の企業の各種戦略を策定しています。著書に「マイニングデータを企業戦略に展開するためのデータ活用・意思決定法」「事例によるグラフ活用・分析ガイド」（日本能率協会総合研究所）「事例による実践統計分析マニュアル」（インフォーム株式会社）等があります。

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