「意思決定を支援する」文系出身でもわかる統計学講座 ビジネス統計学初級

ビジネスに活用できる統計学を学ぶ

• 仕事でデータ分析を行ないたいが、統計学や分析、プログラミング言語などについての知識がない
• Excelをを使ってデータ活用をしたいが、どのように操作すればいいのか分からない
• 営業やマーケティングを担当していて独学で統計学や分析を学ぼうと思ったが挫折した
• データ分析のスキルを上げてキャリアアップしたい、または社員のスキルを上げたい
• データサイエンスの勉強をしたいけど、スクールやセミナーに通う時間がない

それらのお悩みは、このコースで解決できます！

この「『意思決定を支援する』文系出身でもわかる統計学講座【初級】」では、統計学上の重要なコンセプトを図解し、統計学や数学などの専門的な知識が全くない方でも実際にデータを手にしたときにどのように統計学の考え方を適用すれば良いのかを理解することができます。

データ分析において最も身近で力強いツールであるMicrosoft Excelを用いて解説を行ないますので、特殊な環境やソフトも必要ありません。
さらに単なる方法論の説明だけに留まらず「実際に手を動かす」ことを重視していますので、添付のExcelファイルを使ってご自身で操作を行ないながら分析技術を学習することができる、超実践的な内容となっています。

「初級編」では、統計学上重要なコンセプトである分布についての考え方のほか、施策の前後比較や検証、A/Bテストをどのように統計的に結論づけるかを学びます。

「入門編」を学習し終えた方はもちろん、ヒストグラムの作り方や平均・中央値の概要、分散や標準偏差の知識などの基礎は習得しており、もう一歩進んだ学習をしたいという方にもオススメです。

このコースで得られるもの

統計アタマへ切り替える

統計学の重要なコンセプト

統計学の基礎部分である分布・推定・仮説検定について、改めて確認しましょう。

サンプル≠母集団

サンプルと母集団を区別することは統計学においてとても重要です。
入門編で学習した平均・分散の概念をおさらいしながら、改めてサンプルと母集団は違うということを意識しましょう。

また、サンプルから母集団を推測するための仕組み「理論分布」についても解説します。

注文個数の確率を導き出す

例題として、アルバイトの増員を検討する材料とするため1日に商品が多数売れる確率を計算します。
まずは入門編で学習したヒストグラムを作り、めったに起こらない事象を表現する分布「ポアソン分布」の当てはめ方について学んでいきます。

統計アタマへ切り替える　演習編

混雑回避のため、来店確率を算出する

前セクションで学習した統計学における思考法を、付属のExcelデータに触れながら実践していきます。
まずは母集団はポアソン分布に従うと仮定した、来店確率の算出にチャレンジしましょう。

経営企画における見積もりから赤字に陥る確率を計算する

「見積もり」のように実際のデータがない場合でも、統計学では確率をシュミレーションすることができます。
その場合はどの部分をポアソン分布に従うと仮定するかを演習で理解します。

その他の重要な理論分布

2つの選択肢のうちいずれかが発生する回数を表現する「二項分布」、ノイズや誤差を表現する「正規分布」についてそれぞれの形やパラメーターの推定について解説します。

解説後、正規分布を仮定して製造商品に誤差が出る確率を求める演習を行ないましょう。

データで結論づける　仮説検定入門

仮説検定を使いたいビジネスケース

意思決定の際に統計的に結論付けたいときに使う「仮説検定」ですが、独特な論法があるため統計学を初めて学ぶ方にとっては「鬼門」とも言えます。
ここでは例題を用いながら、その論法の本質やミソとなる部分を見ていきましょう。

正規分布・中心極限定理・t分布

仮説検定を支える理論となる、正規分布・中心極限定理・t分布についてそのポイントや考え方を解説します。

有意水準

仮説検定では、当初正しかったことを受け入れる・却下するを決めるt値の「足切りライン」となる棄却域の面積を「有意水準」と呼びます。
その有意水準の概念と、面倒な棄却域の計算に替わってソフトウェアが出してくれる「p値」について学びます。

取引先からのクレームを検証する

Excelを使った演習として、クレームの検証をしてみましょう。
まずは帰無仮説・対立仮説を明確にし、p値の計算、有意水準との比較を行ないます。

両側検定

このセクションの締めくくりとして先ほどの演習問題を例に、対立仮説の設定によって棄却域を両側に設定する必要がある「両側検定」についても学習します。

現場でよく使う仮説検定

よくあるケース

仮説限定をより実務で使える手法として紹介していきます。
アンケート分析等で2つのグループ間の平均の差の検定が「t検定」ですが、2つの分布の真の分散が等しいかによってt検定の手法は変わります。
また、等分散性の検定「F検定」の概要と、2種類のt検定のうち実務に使うべきt検定についても説明します。

ここまで理解できたら、試食アンケートから購入意欲の高い方を結論付ける演習・売上から研修プログラムの効果を結論付ける演習へと進みます。

2群の平均値の差の検定　フローチャート

対応の有無、等分散か否かで用いるt検定が異なります。
どのようなt検定を使用するべきかの判断を図解で解説します。

t検定が使えないとき

サンプルの母集団が正規分布からずれていて、t検定が使えない場合の検討法を紹介します。

A/Bテストの例

資料請求フォームのデザイン改善のA/Bテスト例を見ながら、2つの事象が無関係かどうかを検定する「独立検定」の手順を学びます。

また、このコースの最後の実践としてA/Bテストの結果から新しいアルゴリズムが有効かを結論付ける演習を用意しています。

必須条件

• お使いのPCにMicrosoft Excelがインストールされていること
• Excelデータのアドオン機能「分析ツール」が使えるように設定してあること

未経験でも習得できるExcelでの統計・データ分析を、このコースで是非始めてみませんか？

入門編と初級編がセットになったオトクなコース

ビジネス統計学の「入門編」と「初級編」のオンラインコース2つがセットになったオトクなコースも販売中！
ビジネスで活かせる統計学のスキルを余すところなく網羅したセットコースを是非チェックしてください！

「意思決定を支援する」文系出身でもわかる統計学講座 ビジネス統計学