【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。
専門分野は統計学、多変量解析。
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。

【内容】
1.代表値の種類と活用
データの特徴を把握し活用するために必要な様々な代表値
 - 売上高の伸び率の平均を求める
 - A君の研修前後における成績の比較

2.平均とバラツキ
平均、分散、標準偏差、変動係数の求め方と活用法

3.Z値と偏差値
Z値の計算方法と重要性、偏差値について
 - A君の研修前後における成績のZ値と偏差値

4.中央値、四分位点
中央値、四分位点とは何か、データ特性に合わせた活用法
 - A社の平均給与を求める

5.データ集団のグラフによる把握
ヒストグラムの正確な作成法、箱ひげ図の作成法

6.外れ値
外れ値の定義と把握する方法
 - 外れ値の有無による箱ひげ図の比較

7.正規分布
正規分布の重要性について、Z値と正規分布
 - 競合社における高額購入層の割合を求める

8.検定の考え方
Z値と正規分布による検定、有意確率の解釈

=2018年開催予定=
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