講座内容

総務省統計局が提供するデータサイエンス・オンライン講座の第2弾。本講座は、社会人・大学生を対象とした、データ分析（統計分析）の手法を、演習を交えて学習することができる講座です。

今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められています。本講座では、“データサイエンス”力の向上を目指し、データ分析（統計分析）の手法を、表計算ソフト（Microsoft Excel）や統計解析ソフトＲを使った演習を交えて学習します。演習は全てビジネス上の事例を想定した実践的な内容です。

コースは5週に分かれています。
第1週では、データサイエンスで必要な知識やデータ分析のサイクルを学びます。
第2週では、データの特徴や2変数間の関連性を捉える方法を学びます。
第3週では、様々な変数から他の1変数を予測する方法を学びます。
第4週では、データ間に生じる差が偶然か意味のある差かを判定する方法を学びます。
第5週では、分析結果の報告方法や、データを扱う際の注意点を学びます。

さらに、第2週から第4週において、Excelの演習を実施。このほかに、特別週として、無料の統計解析ソフトRの演習も行います。

各週のテーマ

第1週：データサイエンスとは

• データサイエンスの未来と必要性
• データサイエンスに求められるスキルや知識
• データサイエンスのサイクルと課題解決法
• 分析の手法の選択
• さまざまな組織で活躍するデータサイエンティスト

第2週：現状を把握して課題を見つける

• データの特徴や傾向をつかむ
• データのばらつきを定量的に把握する
• データを要約して課題を見つけよう（演習）
• 関連性を数値で把握する
• 相関分析の落とし穴（演習）
• 改善の優先順位をつける顧客満足度調査CSポートフォリオ分析（演習）

第3週：過去のデータから未来を予測してみよう

• ビールの売上を気温から予測する
• 単回帰分析の演習
• ビールの売上をさまざまな要因で予測する
• その予測で本当によいのか
• 重回帰分析の演習
• ビールの売上は変わってきたのか、それは季節により変わるのか
• 時系列データ分析の演習

第4週：その差は偶然？それとも意味のある差？～結果を解釈する力をみにつける～

• 2つの母平均の差の検定
• 仮説検定と区間推定（演習）
• さまざまな条件でのｔ検定
• さまざまな条件でのｔ検定（演習）
• 二項検定と独立性の検定
• 分割表の検定（演習）
• 売上への影響を考える 統計的因果推論の方法
• 統計的因果推論（演習）

第5週：ビジネスでデータサイエンスを活用するにあたって

• 分析結果の報告（記述・可視化の注意点）
• 分析結果の報告（結果の解釈の注意点）
• ビジネスケーススタディ①
• ビジネスケーススタディ②
• 講座のまとめとデータ倫理

特別週：統計解析ソフトRを用いたデータ分析

• はじめてのR①
• はじめてのR②
• Rを用いた分析・基礎編①　データの要約・視覚化（演習）
• Rを用いた分析・基礎編②　相関分析で変数間の関連をみる（演習）
• Rを用いた分析・基礎編③　回帰分析でデータを予測する（演習）
• Rを用いた分析・基礎編④　回帰分析に関するその他事項（演習）
• Rを用いた分析・応用編①　目的変数のあるデータの分析（演習）
• Rを用いた分析・応用編②　目的変数のないデータの分析（演習）