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【習得できる知識】
・データ分析の基本的な考え方とデータ分析のステップ
・Excelでの分析ツールの操作とアウトプットの見方
・各種統計手法の理解（ヒストグラム、カイ2乗検定、回帰分析、相関分析、回帰分析、移動平均、指数平滑法等）
【講座の趣旨】
生成AIの登場によりAI (人工知能) の適用範囲が広がり、また各種データ分析ツールも高度化が進み、手軽に「データ分析」を行える時代になりました。しかし、本当にデータを活用するには「データ」に関するリテラシーがこれまでよりも一層重要になります。
本講では、日頃皆さまがお使いのExcelを利用し、データ・リテラシーとして必要なデータの理解から分析までを、操作や出力結果の見方を含めて解説致します。単なる座学ではなく、明日からの業務で役立てて頂けるよう「演習」も行います。
【演習について】
■ Excelのバージョン
2013年以降のバージョンをご用意ください。
■ 演習用データについて
事前に演習用データを配布いたします。
１．データ分析の基本
1.1 データ分析
1.2 データ分析の基本的考え方
1.3 データ分析のステップ
1.4 データ分析用ツールについて
1.5 Excel操作のおさらい（ピボットテーブル、分析ツール）
２．データの分布や特徴を把握する方法
2.1 データの分布（各種基本統計量とその見方）
2.2 データの視覚化（ヒストグラム、箱ひげ図等）
2.3 データのバイアスについての理解
2.4 データ演習 (約15分)
３．要因間の関係を把握する方法
3.1 相関係数
3.2 クロス集計
3.3 統計的検定（t検定、カイ二乗検定）
3.4 データ演習 (約15分)
４．関係を数式化する方法
4.1 回帰分析（単／重回帰分析、ロジスティック回帰、等）
4.2 時系列データの回帰分析
4.3 データ演習 (約15分)
５．その他の分析手法の概要
5.1 因子分析、判別分析、主成分分析等の多変量解析
5.2 決定木、深層学習等の「機械学習」手法
5.3 スキルアップに向けて
６．質疑応答
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