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統計学的根拠を持った数値予測手法を学ぶ
ビジネス予測と回帰分析
財務予測・販売予測・来場客数予測など活用範囲は無限
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日時： 平成３０年４月１９日（木）午後１時００分～午後５時００分
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会場： 金融財務研究会本社 グリンヒルビル セミナールーム
（東京都中央区日本橋茅場町1-10-8） |
受講費： ３５，０００円（お二人目から３０，０００円）
（消費税、参考資料を含む） |
講師 米谷 学（よねやまなぶ）氏
金融財務研究会 特任講師・インストラクター
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 皆様が普段使用しているエクセルには「データ分析ツール」が必ず入っております。このセミナーでは「データ分析ツール」を使って「回帰分析」の手法を学びます。
「回帰分析」のオペレーションは、自社で持っている膨大なデータの中から、予測をしたい項目（目的変数）に対して、予測したい項目の増減に影響している項目（説明変数）を見つけて予測をします。
たとえば、
損益計算書を基に増減を繰り返す月ごとの売上高や経常利益を
「目的変数」として設定し
↓
これに対して連動して変化しているその他の科目「説明変数」を
エクセルに入力すれば
↓
データ分析ツールを使って統計学的な近未来の「収支予測値」を
求めることができます |
こうした数値予測は、社内の説得・説明だけに留まらず、取引先との折衝にも役立つ、活用範囲の広い手法です。
１、分析・数値予測を行うための考え方
① 回帰分析とは
② 回帰分析に必要なデータの型
③ 数値予測の臨みかた
④ 数の種類（尺度）
２、回帰分析の説明
① 背景・仮説
② 相関関係とは
③ Excelで回帰分析を実行する
３、予測をするための式の作成と要因分析
① 予測をするための式を作り、予測値を求める
② どの項目がより予測に影響を及ぼしているかを探る（要因分析）
４、予測精度の向上に向けて
① 再現性・検証のしやすさを考慮し、より少ない項目で回帰分析を行う（変数選択）
② 説明変数の吟味
５、回帰分析が適用できるその他の例、不向きなデータの例、注意点
① 多重共線性
② 散布図を描くことの重要性
③ 相関関係と因果関係 ほか
◇ 本セミナーを受講されるにあたり、
数学・統計学等の予備知識は不要です。
◇ 使用テキスト：
米谷学氏著「7日間集中講義！Excel統計学入門」オーム社 |
講師紹介
輸入商社や海運業・国際複合輸送業の勤務を経て、統計分析の大家である上田太一郎氏に師事し、その後はExcelによるデータ活用・データ分析の教育を手がけ、日経オンライン講座講師、企業研修の講師などを務める。
著書に「7日間集中講義!Excel統計学入門（オーム社）」、「ビジネスマンのためのデータ分析＆活用術（フォレスト出版）」、主な共著書に「EXCELマーケティングリサーチ&データ分析[ビジテク]2013/2010/2007対応（翔泳社・刊）」などがある。
※録音･ビデオ撮影はご遠慮下さい。
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主催 金融財務研究会
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