申込受付中 セミナーID:100255 JMA100255
- 東京
- マーケティング
リサーチャーおよびビジネスパーソンとして必須の各種調査データの集計、分析スキルを習得し、数値の背景にある本質を読み取れる人材を育成する
対象 | (1)各企業のマーケティング部門、調査部門、商品企画部門、広告・宣伝部門などのスタッフで、これから統計・多変量解析の理解を深めたい方々 (2)本テーマにご関心のある方々 ご受講にあたっての前提知識・レベル感・経験値 1日目: 日常業務でデータを取り扱っている。(売上を集計している、売上平均を算出している、不良品数(率)を集計している程度) *この時、月によって、天気によって、気温によって等何らかの要因によって売上に違いがあるか、一般的に関西は牛肉好き、九州・沖縄は焼酎好きといわれているが本当か、といった仮説を検討する時、統計的仮説検定を使うのでこの説明をします。 日常業務で相関係数を計算したことがある。(計算したことはないが、相関係数とはどのような指標か漠然とだがわかるか程度の知識は必要) *商品売上と気象条件との間に関連があるかといった関連の問題、もう一方で商品売上額を気象条件(気温)で予測できるかといった予測の問題として説明します。 2日目: 1日目の相関係数の話は2変量データ、それを多変量データに適用するという内容で、1日目をベースにお話ししますので、1日目が理解できていれば問題ありません。 3日目(Rをインストールしたパソコンをご持参ください。): エクセルにデータ入力をしたり、集計や平均値を計算したことがある。 *統計解析は試行錯誤を伴うスキルなので、アプリケーションを使えたほうがより望ましいため、フリーであり良書が提供されている「R」による実習を行います。「R」使用経験は不要。インストールについては、事前にご案内いたします。 |
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おすすめの方 | ・データから読み取った情報を、他人にわかりやすく理解してもらいたい ・体系的なデータ解析を、ある程度把握した上での業務への適応したい ・統計学を顧客の絞り込みや戦略立案に有効に活用したい ・チームの目標設定やそれを達成するための戦略を策定するのに必要なスキルが足りない ・多くあるデータの取捨選択に悩んでいる |
開催地域・形式 | |
パンフレット |
内容 | |
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1日目 基礎知識編 10:00~ 17:00 | ●リサーチ・データの集計と統計解析(1.変量、2.変量データ)の基本、多変量解析の基礎 |
【1】リサーチ・データとは ①リサーチ・データの種類と特性 ②データ構造 【2】統計解析と尺度分類 ①尺度分類 ②回答形式と尺度分類 【3】分布を知る ①視覚化(グラフ化) ②数値化(代表値と分散) 【4】クロス集計表の読み取り ①クロス集計表の見方(原因と結果) ②構成比の機能 ③3種類の構成比の計算方法とその読み方 ④ファインディング 【5】検定 ①検定とは(考え方と用語) ②検定の実際 (χ2乗検定を例に、実際の考え方と流れを解説) 【6】2変量間の関係(相関係数:関連と予測の視点から) ①関連の指標としての相関係数 ②予測の指標としての相関係数 | |
2日目 基礎知識編 10:00~ 17:00 | ●多変量解析法の基本 |
【1】多変量解析の基礎 ①多変量解析の分類 ②多変量解析の有効性と限界 ③類似度と非類似度(相関係数と距離) 【2】予測・要因を分析する 「結果に影響を与えている要因は何かを探る手法」 取り上げる手法:重回帰分析数量化Ⅰ類 ①重回帰分析の基本モデル(考え方) ②チェックポイントとアウトプットの見方 ③ダミー変数による分析 ④事例による結果の解釈 【3】構造を分析する 「変数の相互関連性や共通する要素を抽出する手法」 取り上げる手法:主成分分析・コレスポンデンス分析 (数量化Ⅲ類) ①主成分分析・コレスポンデンス分析の基本モデル(考え方) ②チェックポイントとアウトプットの見方 【4】分類する(似たものを集める手法) 「人・ブランド、調査アイテムを分類する手法」 取り上げる手法:クラスター分析、MDS ①クラスター分析・MDSの基本モデル(考え方) ②事例による結果の解釈 【5】まとめ ①2日間で学んだことの整理 ②マーケティングへの適用 | |
3日目 実習編 10:00~ 17:00 | ●R(R Studio)とExcelによる多変量解析の実際 |
【学習のポイント】 【1】R(R Studio)とExcel(分析ツール)のインストールと使い方 【2】基本統計量とグラフ化 ①基本統計量の算出 ②1変量グラフ化(ヒストグラム,箱ひげ図 【3】変量間の関係を分析する ①相関係数算出と相関係数行列のグラフ化 ②単純集計・クロス集計とグラフ化 【4】R(R Studio)とExce(分l 析ツール)で予測・要因分析手法を理解する ①重回帰分析 ②ダミー変数による重回帰分析 【5】R(R Studio)で構造分析手法を理解する ①主成分分析 ②コレスポンデンス分析 【6】R(R Studio)で分類手法を理解する(似たものを集める手法) ①階層的クラスター分析 【7】マーケティング課題と多変量解析 ①マーケティング課題への応用例 (コンジョイント分析、セグメンテーション・スタディなど) ②まとめ |
※当日は使い慣れた電卓をお持ちください。
※3日目は各自PCをご持参ください。持参できない場合は、貸し出しします。
※3日目はRというソフトを使用します。事前にお送りする課題を取り組んだ上でご参加することをおすすめします。
※内容は、変更される場合があります。また、進行の都合により時間割が変わる場合がございます。
あらかじめご了承ください。
大竹 延幸
(株)マーケッティング・サービス 代表取締役社長
東洋大学社会学部 非常勤講師
明星大学人文学部 非常勤講師
前川 法夫
楽天インサイト株式会社 リサーチ統括部
マーケティングリサーチャー
中山 厚穂
東京都立大学 経済経営学部 准教授
交通アクセス
参加者区分をお選びいただき、下記項目からお申し込みされる日程にチェックを入れてください。(複数チェック可)
※ お申し込みされる日程を選択してください。
開催期間 | 開催地域・形式 | 会場・詳細 | 参加料(税込) | 申込 |
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2025
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東京 |
日本能率協会 研修室
全日程(3日間)参加
178,200円(税込)
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178,200円 | |
日本能率協会 研修室
基礎知識編(2日間)のみ参加
121,000円(税込)
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121,000円 |
海外からの参加お申し込みは、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
参加者のご都合が悪い場合は、代理の方がご出席ください。
代理の方もご都合がつかない場合は、下記の通り、所定の手続きをお取りいただきます。
キャンセル ご連絡日 |
キャンセル料 | 日程変更手数料 |
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開催15日前 〜開催8日前 (開催当日を含まず) |
参加料の |
無料 |
開催7日前 ~前々日 (開催当日を含まず) |
参加料の |
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開催前日 および当日 |
参加料の |
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※ 残席わずか/満席の表示がないもの、開催が1週間以上先のものについてはご確認いただかなくともそのままお申し込みいただけます。
下記のお問い合わせフォームより
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