【講師プロフィール】
伊藤　嘉朗
データサイエンス研究所代表　中央学院大学講師。
（社）能率協会、産能大学、早稲田大学等講師を歴任。
専門分野はマーケティング、統計学。
数多くの企業・団体において、データ分析に関わる研修及びコンサルティングを実施。
※東京からのサテライト中継となり講師は不在です。

【内容】
1.データ分析の体系と各分析手法の特徴
分析目的に応じた分析手法、データの種類と対応した分析手法について

2.確率について
統計学における確率の考え方、確率の活用方法について

3.統計的意思決定方法
費用と期待利得を確率的に考え、最大期待利得に基づき意思を決定する方法について
  - 屋外イベント開催における雨天時損失補償保険の加入の是非についての検討

4.階層化意思決定法（AHP）
複数の候補から選択する場合、一般に何らかの評価基準に基づいて決定しますが、評価基準は複数ありすべての評価基準を同時に満たす決定は困難です。この様な場合に、どの評価基準をどの程度重視するかについて、「一対比較法」と呼ばれる測定法を用いて数値化し、最適な優先順位の決定を行う方法について解説します。
  - 車の購入時の選定における複数評価基準（価格、デザイン、性能、ブランド）による検討

7/5,6 データ群の代表値を把握する方法
      記述統計（平均、標準偏差、偏差値、Z値…）、正規分布の活用、外れ値

8/2,3 平均値等の違いを検討する方法-1
      統計的推定と検定のしくみ、Z検定、t検定（対応の有無）、カイ二乗検定、リスク比

9/6,7 平均値等の違いを検討する方法-2
      分散分析、ノンパラメトリック検定、標本の大きさ（効果量・検定力）

10/4二群の関係を把握する方法
      散布図、相関係数（積率、順位）、偏相関係数（交絡要因）、単回帰分析

11/1,2 二群以上の関係を把握する方法-1
      重回帰分析（交互作用、ダミー回帰）、ロジスティック回帰分析（オッズ比）

12/6,7二群以上の関係を把握する方法-2
      因子分析、クラスター分析（階層、非階層）

• SAS製品を有償でご契約のお客様で、経営企画、営業企画、マーケティング部門などで統計知識はないが、より統計的な分析を用い、業務や経営改善に役立てたいと考えられている方