ビジネスにすぐに役立つ「数値予測」と「要因分析」を学ぶ
エクセルで回帰分析
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日時： ２０１９年４月２２日（月）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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ビジネスで回帰分析を行う目的は次の2点です。
① 数値予測
数値予測は、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）を引き出す手法です。
数値予測の対象は、企業の場合、「売上高予測」「来店客予測」「収支決算予測」「インターネットアクセス数予測」などあらゆる分野に及びます。
② 要因分析
要因分析は、解決すべき課題の原因を究明し、その要因を突き詰めることです。統計的手法を用いて要因分析を行うために、回帰分析が役に立ちます。
このセミナーでは、皆様に実際にパソコンを使用していただき、エクセルの中に収容されているデータ分析ツールを活用して、ビジネスに役立つ回帰分析を習得していただきます。
ご参加の皆様には、200変数まで扱えるEXCEL用プログラム
「拡張・回帰分析プログラム」をプレゼントします。
（エクセルツールで扱えるのは16変数まで） |
１、数値予測・要因分析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（数値予測）
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
◇ 提供書籍：
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 経営調査研究会
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