明日からの実務に役立つ理論・ノウハウを効率的に学んでいただけます。
※ラインナップ、それぞれの講座の詳細は変更の可能性があります。
購買履歴や仕入履歴、来店履歴、営業履歴、WEB上でいうならアンケートや閲覧履歴など。さまざまなビジネス行動データを安価に残せるようになったことにより、これらのビジネスデータを上手に活用することに注目が集まっています。これまでマーケティングとよばれていたユーザのためのビジネス改善活動に対して、現在、より多くの量と種類をもつデータ処理が求められています。
これらデータをビジネス改善につなげる価値ある情報へ変換する人は、今データサイエンティストとよばれています。
これらの新しいデータ分析担当者には、1:サービスを改善するためにどのようなデータをみたらいいのか、2:どのようにデータを保存しておくと分析時間が短くなるのか、3:ノイジーなビジネスデータをうまく組合せ、どのように統計ツールを適用していくのか、というトータルな能力が必要になってきます。
本講座では、これらの能力向上にむけて応用しやすい実例を用いた「講義と演習」により、1日で応用スキル獲得のサポートをします。
ビジネスデータの分析経験は問いませんが、Rの操作には抵抗が少ない人を前提とします。具体的には以下の操作を比較的スムーズにできる人を対象としてます。 ・「ファイルの読込み(read.tableなど)」 ・「データの結合(mergeなど)」 ・「データの集計処理(plyrなど)」
自社に保存している大量のデータを活かしたいデータ分析ご担当者で、特に、マーケティング担当、サービス企画担当、ITエンジニアなど。
実習を通し、 ・データサイエンスをビジネスで活用するためのPDCA運用方法がわかる ・データ分析の基本的な考え方とその実例がわかる ・データ分析の応用の方法とその効果の実例がわかる
講座名 | Rではじめるビジネス統計分析講座[応用編] |
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日時 | 2014年11月21日(金) 10:00~17:30(受付開始は9:30) |
場所 | 株式会社翔泳社 セミナールーム 〒160-0006 東京都新宿区舟町5 (地図) |
参加料 | 64,800円(税抜価格60,000円) ※テキスト代、書籍代含む |
参加特典 | ・オリジナルテキスト ・著者執筆書籍『ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門』 |
受講環境 | ・ノートPCご持参必須(Win/Macどちらでも可) ・R、RStudioの事前インストール *以下サイトからダウンロードいただけます。 R(ダウンロードサイト) RStudio(ダウンロードサイト) |
お支払方法 | クレジットカード/銀行振込 銀行振込をご希望の方は、ご登録の住所に請求書を郵送させていただきます。 請求書発行日より10営業日以内のお振込みをお願いいたします。 また、領収書をご希望の方は、領収書の宛名・送付先を明記し、運営事務局までメールでご連絡ください。(銀行振込の方は、お振込み確認後に発行いたします。) |
お申込み受付は終了しました。
10:00-10:50 | 1.データサイエンスをビジネスで活用するには? (1) データをビジネスのPDCAにとりこむ方法 (2) 今、求められているデータ分析とは? a.現状把握の難しさ、あるべき姿を決める難しさ b.ロジックツリーとMECEをうまくつくるには c.改善要素がビジネスにあたえるインパクトを検討する (3) データサイエンスの現状 a.データサイエンティストはどんな人で、何をしているのか? b.ビジネスにおけるデータ分析のフローの概要 |
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11:00-11:30 | 2.ビジネスにおけるデータ分析の基礎1(クロス集計) 「どの属性の顧客が離脱しているのか?」に応えるためのデータ分析 a.現状とあるべき姿 b.問題発見 c.データ分析 d.アクション e.実習 |
11:30-12:30 | 昼食休憩 |
12:30-13:00 | 3.ビジネスにおけるデータ分析の基礎2 (重回帰分析) 「集客効果の高い広告の組合せとはなにか?」を判断するためのデータ分析 a.現状とあるべき姿 b.問題発見 c.データ分析 d.アクション e.実習 |
13:20-14:30 | 4.データ分析の応用1(クラスター分析の応用) どんな顧客群をターゲットとすべきか? a.今どんなユーザが利用しているのかを知りたい b.利用している行動パタンでユーザを分類したい c.主成分を説明変数とする理由 d.クラスタリングの実行 e.今いるユーザがより継続するサービスを明らかにする f.実習 |
14:40-15:50 | 5.データ分析の応用2(決定木分析の応用) どんな行動をした顧客が継続利用するか? a.サービス利用してすぐにやめてしまう人を減らしたい b.「楽しさ」を統計ツールで構造化する c.クラスタリングの結果を説明変数とする理由 d.決定木分析により、すぐにやめてしまう人の行動を明らかにする e.どのように「楽しさ」を誘導すると継続してくれるかを明らかにする f.実習 |
16:00-17:30 | 6.データ分析の応用3(機械学習の応用) よりよいチームを自動でつくるには? a.チームの楽しさの最大化 b.データ分析でサービスに付加価値をつける c.曜日の影響がでないデータをつくる d.予測モデルの構築 e.どのようによりよいチームを自動でつくるのか? f.実習 |
酒巻隆治(DATUM STUDIO株式会社 代表取締役)
専門は人間が環境に残す各種行動・購買ログの解析。博士(環境学)。
KDDI株式会社で、マーケティングリサーチ、アイトラッキングなどあたらしいマーケティング分析業務を経て、楽天株式会社の技術研究所にて研究開発業務に従事。
その後、株式会社ドリコムにてソーシャルゲーム、その他サービスのログ解析業を経て
DATUM STUDIO株式会社を設立。
著書(共著含む)に『ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門』(ソフトバンククリエイティブ)、『Rではじめるビジネス統計分析』(翔泳社)がある。
里洋平(DATUM STUDIO株式会社 取締役副社長 兼CTO )
R言語の東京コミュニティTokyo.Rの主催者。ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事。
その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立。
著書に『データサイエンティスト養成読本』(技術評論社)、『ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門』(ソフトバンククリエイティブ)、『Rではじめるビジネス統計分析』(翔泳社)、『戦略的データマイニング(シリーズ Useful R 4)』(共立出版)、『Rパッケージガイドブック』(東京図書)