本セミナーは、2023年5月19日に開催したアーカイブセミナーです。

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【内容】

分析対象のデータを要約することはデータ分析にとって非常に重要な第一歩です。

データを要約することでデータがどのような特徴を持つのかを把握し、適切な分析手法を選択することができます。また、データの要約をデータ分析のレポートに含めることで、一連の分析の妥当性についてオーディエンスとのコミュニケーションを取るための礎になります。

データを要約する際には記述統計、データの可視化が用いられます。

記述統計とは、データの様々な特徴を 1 つの数値で記述することを指します。

可視化とは、データを図を用いて表すことで要約することで、これにより視覚的にデータの特徴を捉えることができるようになります。

統計学を勉強するにあたって一番最初に登場する記述統計学は、マーケティング分析の実務においても避けて通れない重要なステップです。

本セミナーでは、Pythonを用いて１変数・２変数のデータを記述統計および可視化によって要約し、データの特徴を的確に捉えるための思考力・解釈力を身につけることができます。

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【このような方におすすめ】

• マーケティング分析スキルを身に付けたい若手実務家
  
• マーケティング領域で活躍できるデータアナリストを目指す学生
  
• マーケティング業務に携わっている方
  
• マーケティング領域における統計学手法の活用方法を基礎から体系的に学びたい方

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【プログラム】

１変数データの要約

• 位置に関する記述統計
• 散らばりに関する記述統計
• 形状に関する記述統計

１変数の可視化

• ヒストグラム
• Boxplot
• QQプロット
• 経験累積分布関数
• 時系列プロット
• コロプレス図

２変数データの要約

• 共分散
• 相関係数

２変数データの可視化

• 散布図
• 相関係数のヒートマップ

最後に、講義で紹介した方法をPythonを用いて実際にデータを要約します。

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【レクチャー】

• 講義動画
  • 前半：58分
  • 後半：72分
• 講義資料
  • 拡張子：PDF
  • 部数：1部
• 演習資料
  • 言語：Python
  • 部数：1部

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【講師】

小林 弦矢（明治大学 教授）

[略歴]

神戸大学大学院経営学研究科博士課程後期課程修了

東京大学大学院経済学研究科統計学コースにて特別研究員PD、

千葉大学准教授を経て

現職に就任

主な研究分野はベイズ統計学 / 状態空間モデル / 時空間統計学 / マーケティング・サイエンスはじめ各種応用

[個人HP]

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【受講料金】

¥16,500

ベーシックプラン

お支払いから1ヶ月間、いつでもどこでも受講できます。

※講義動画のダウンロードはできません。

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