私のこれまでの学びと経験を凝縮したChatGPTを用いたデータ分析を行う方法をまとめたオンデマンド学習プランです。 《基礎分析編》では、基本的な考え方から操作方法、データの比較、傾向をみるところまでを学ぶことができます。派手な分析には見えませんが、実務においては日々繰り返し使うもので、課題の発見もこの部分で視覚的に見比べたり、違和感を感じることからでてくることが多いです。私のこれまでの感覚では8割以上はこの範囲の分析を用いていると思います。まずはこの範囲をしっかりと理解し、普段からデータと気軽に付き合えるようにしましょう。
販売価格：¥36,000 発売記念特別価格 ¥18,000 (30名様限定※)
※特別価格は、レビュー掲載にご協力いただける方に限定させていただきます。
- 1年間の視聴可能期間中、好きな時間に好きなだけ繰り返し学習をすることができます。
- 講座内で不明な点であれば視聴可能期間中、筆者に質問をすることができます。(具体的な分析に関する相談はアドバンスサポートプランでのみ承っています)
- 1名1アカウント必要です。
- ChatGPTでの分析には別途有料プランの契約が必要です。お客様にてお申し込みください。
- ご満足いただけなければ、購入日を含め7日以内に所定のフォームでご連絡いただいた場合、全額返金します(金融機関処理手数料が差し引かれる場合があります)
コースカリキュラム
データ分析を社内で行えるようになることでのメリットや、これまで一般的な会社では難しいと思われてきた統計的データ分析に対して、低コストで難しい数学を使わずに分析を行うためのポイントを説明します。
ひとくちにデータ分析と言ってもさまざまな手法があります。この基礎分析編と多変量解析編で学ぶ手法について、目的やシチュエーションに応じ、どの分析手法を使えばよいかについて、大まかなイメージをつかんでいただくための説明をします。
データ分析を行うために必要なChatGPTのプランと違いや利用する際の注意事項、ChatGPTにおけるデータ分析の仕組みについて説明します。グラフ上での日本語フォントの表示方法や、その設定を都度行わなくてもよい便利な方法についても説明します。
どのようなデータでも、分析を進めるにあたり、最初に行うことは大枠を把握し、分布の傾向をつかむことです。そのために用いる基礎統計量、度数分布表、ヒストグラムについて分かりやすい説明を行います。またヒストグラムと棒グラフの違い、さまざまな分布のかたち(正規分布、パレート分布)についての解説も行います。
この章からサンプルデータを用いた実習もあるので、実際に手を動かして学ぶことができます。
分析対象のデータを全体で捉えようとすると、対象が捉えきれずに適切な対策が打てないことがあります。そんなときにうまく分類することで対象を的確に捉え、効果の高い施策に繋げられます。この章では、的確な分類をすることで、小集団をどのようにみることができるようになるかを体感していただきます。
この章ではカテゴリーを分けた場合に、各カテゴリーを比較する方法として、箱ひげ図とクロス表分析について解説を行います。箱ひげ図で図示化することで分布まで含めて分かりやすく伝えることができるようになります。
２種類の数値データの関係性をどのような傾向があるかを、視覚的に分かりやすくする散布図、数値的にも分かりやすく把握する相関係数について解説します。複数の散布図や相関係数をまとめて確認する便利な方法も紹介します。
また、1つの変数がもう１つの変数にどう影響するかを一次関数で表す、回帰分析について、散布図とあわせた図示化も行い、分かりやすく説明します。あ、一次関数で表しますが計算はChatGPTがやってくれるので安心してください！
講師
筑波大学大学院にて統計学、マーケティングなどを学ぶ(修士号取得)。卒業後、東証一部上場専門商社にて約25年勤務。製品販促企画、WEBサイト運営、データ分析など幅広い業務に従事。 ChatGPTの出現により、より多くの人にデータ分析を活用できる環境を届けられるのではないかと考え、スタシルを創業。
