回帰分析 ~因果関係を把握・分析しビジネスのヒントを得る~
回帰分析とは、ある変数と他の1つ、またはいくつかの変数の関係を見る分析です。たとえばアイスの売上に影響を与える変数を知るといったことです。どの変数に関係があるかを明らかにすることで、施策検討に活かすことができます。また、変数間の関係を知ることで、知りたい情報の予測をすることができます。 単回帰分析と重回帰分析の手法を通して、変数間の関係の把握やそれに基づいた予測などを学びます。 ※2019年5月、一部内容をリニューアルいたしました。 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
hideyukit
マーケティング
知っているようで、正確な意味を知らなかったことをさらえる、いいコンテンツでした。
自分の場合、分散と標準偏差の違い、ディープラーニングがニューロモデルでのシミュレーションであることなどです。
takadatom
その他
数値化された数字もいろんな不確定要素もあるので、注意しなければならない
non25
販売・サービス・事務
変数や乱数などプログラミングでも出てくる用語だなと思いました。あと数字で表せるか表せられないか、天気や為替変動など外的要因か、予想ができるかできないか、法則性があるかないか、など特徴を知って組み合わせて分析していくことができると思いました。
m-onodera
IT・WEB・エンジニア
もう少し、利用できる事例を増やすともっと良い想定です。
sola-
その他
理解した
kfujimu_0630
マーケティング
今ちょうどBANを受けているので、いい復習になりました。目的変数をしっかり押さえつつ、説明変数を見極めなければならないと改めて思いました。ありがとうございました。
kato164
専門職
データ数が多い場合のデータ解析を実施する際に今回学んだ手法を取り入れて多角的に考察していきたい。
r-seko
IT・WEB・エンジニア
IT基礎 分析編 分散や標準偏差の出し方を忘れていたので助かった
memeko
専門職
あまり普段使わない用語でしたが、参考として用語くらいは知っておきたいと思います。
nao_globis
営業
最頻値や標準偏差のほか各変数の意味などデータを扱う際の基本を学ぶことができた。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
今の時代データは山盛りあるので、どう分析しその結果を踏まえどう行動するか？
そこの繋ぎです。
偏見が入るので何とも難しいです。
結果ありきでは全く意味がない
satsuki_yokoi
販売・サービス・事務
業務を効率化するうえで実績データの分析は必要だと思っています、参考にしていきたいと思いました。
cw92040
経営・経営企画
数多くの分析の用語､､､これがわからないとデータも作れないから大事だと思った。
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
AIで利用されるIT用語の基礎でした。GLOBISの他コースを受ける前に取得して置くと便利だと思いました。
kawahara_shin
専門職
普段使い慣れた用語も改めて説明を聞くと勘違いだったり、記憶違いがあり使い方に注意が必要と勉強出来ました。
to-ymj
その他
基礎知識を纏めて知ることが出来ました。
ykawamata
営業
活用できるイメージが湧きません。
知らない用語が多く、1回拝見しただけでは頭に残りませんので、機会があれば複数回閲覧させていただきます。
show0914
メーカー技術・研究・開発
反復勉強します。
hoshino123
その他
営業活動に活用する。
hitomis
営業
用語の説明に専門用語が使われていて、その説明が欲しい。
itayu
営業
業務で出てくこともあるので学べてよかった
helix
経営・経営企画
新しい知識として役立てたいと思います
-tad-
メーカー技術・研究・開発
IT用語が平易に説明され役に立った。
yuuki_ishi
営業
一旦覚えておく、ぐらい。
m_kusunoki
IT・WEB・エンジニア
統計学と思っていたのですが分析分野のＩＴ用語との講習でした。ＡＩ分析ツールを利用する企業も増えてきており、しっかり”用語”については理解し利用しなければと思いました。
w365166
営業
販売データと相関性のある外的要因を探してみます
tutih
営業
一度では理解が浅いので繰り返し視聴します。
ynhata
金融・不動産 関連職
良いシリーズと思います。
a-yashiro
専門職
外的要因を使うときは前処理が必要なことが多い
ttot
金融・不動産 関連職
強化学習の意味がよくわからなかったが将棋の研究と聞いて理解できた
mao-joan
経営・経営企画
それぞれの分析手法を理解して、目的に合う手法を使うことが重要だと思う。
koooou_
販売・サービス・事務
大学の時を思い出しました。
fineshot
IT・WEB・エンジニア
まずは単語について自分の言葉で説明できるようになることが、理解の第一歩になると思いました。
amano_048001
資材・購買・物流
変数の単語までは覚えられなかったが、ある程度の意味は理解できる。
yamasma
その他
分析に役立てます
s_atmimi
メーカー技術・研究・開発
なかなか難しい。
nior_001
IT・WEB・エンジニア
なかなか興味深い内容でした
ruha
営業
外的要因を使う場合には事前の前処理が重要だと思います。
asuka_naaaaaaa
その他
データ分析で平均値からの傾向読み解くことがあるため、標準偏差使えそうです
imamura-yasuo
専門職
顧客の購買行動を分析するにあたり、平均値、中央値、最頻値は活用できる。
yoshimoto_koji
資材・購買・物流
記憶が薄れている確率、統計学のかつての学習を思いだしました。日常からかけ離れた分野の学習であり、頭の中は、ふわっと、ぼやっとしています。
noz
人事・労務・法務
何回か聞いて勉強したい
kei4319
メーカー技術・研究・開発
まずは基礎の習得
kazu-mishima
営業
うーん、なかなかわかりにくかったです。
2001
金融・不動産 関連職
コミュニケーション
touto
営業
最後の方がついていけなかった。
hossy2022
販売・サービス・事務
教養として、受講しました。
用語として知っておく事が大事だと思いましたが、使えないと意味がないので、復習しながら、ゆっくり勉強していきます。
goro51
営業
実際にデータを扱いながら習得する必要がある。
要因分析は興味がある。
atuya
その他
用語を改めて把握できた。
copen130
メディカル 関連職
ここまでくると難しい。数学勉強しておけば・・・・。学習をさせるって
どこにどのようにさせるのか？なんで機械が勝手に学習できるのか？裏ではどうなっているのか？？？
kz_nkjm
金融・不動産 関連職
慣れ親しんでいない分野なので、少しずつ覚えていきます。
southcamel13
営業
漠然としたまま過ごしてきており、身につかないので具体的な例と併せて覚えるようにしたい。
daitou_hiroshi
営業
知っているようでちゃんと理解できていなかった事や、基礎的な事でもお皿内になったので、実践編の前に確り基礎編から履修して良かった。
hiroki_takemura
経理・財務
顧客の関連情報を集めて分析することも必要だが、顧客にならなかった人の分析もできるだろうか。
kenih
メディカル 関連職
当たり前の情報ばかりだが、良い復習になった。
taitoooo
営業
何かに活かすことはできるのかわからないが基本知識として頭に入れておきたい。
家賃の話をしていて、その説明変数は5万5千円だから〜、説明変数は何畳だね〜、とは何があっても言わないようにしよう。
tatsuro-kochi
メーカー技術・研究・開発
基本的な知識が整理できた
teruhiko800
営業
聞きなれない単語も多くあったが知っておいて損はないかと。
o_s_
その他
いろいろある分析方法を理解する
hiroyuki-ama
メーカー技術・研究・開発
先ずは常日頃の業務で、分析で使えないか意識してみる。
youhei-okabe
経理・財務
外的要因分析を用いて当社の売り上げに寄与している要素を分析できる。
70sp1208
その他
基礎的な内容であったが、特にＡＩ分野で使われる用語については、具体例が示されたので理解が深まった。
kamutaku
金融・不動産 関連職
基本用語をしっかりと理解し日常生活に当てはめて考えていきたい。
s_nagato
マーケティング
コンピューターがランダムに算出する乱数も実は設定が必要であることは新たな知識になった。
また、将棋やチェスなどの強化学習はゲームで知られているが、どのように進化してきたのか興味が湧いた。
zen_yamazaki
メーカー技術・研究・開発
具体的な活用法は見出せず。
tas_s13
IT・WEB・エンジニア
DX推進に活用できる
sknesh
金融・不動産 関連職
分析のキーワード解説でしたが、IT基礎用語？と、少し疑問を持ちました。
suneo2002
その他
よく出てくる用語ですが、中途半端な知識しかないので、一つ一つ覚えていきます。
vegitaberu
人事・労務・法務
これまでの知識を、復習でき、すっきりと整理することができました。
nhfff
マーケティング
用語の定義が曖昧だったので正しく認識できてよかった
k_yuna
販売・サービス・事務
短い時間で見やすかったです。
sin1979
メーカー技術・研究・開発
分析に関する用語について習得できた。
taromichi
営業
色々な場面で使えそうです！
tanesannta
営業
聞きなれないことが多く、頭に入り難かったです。復習します。
takehito_otsuka
経営・経営企画
馴染みのない用語があり、勉強になった。
gouda0922
経営・経営企画
馴染のない用語ばかりでした
勉強になりました
yeon
メーカー技術・研究・開発
平均値・中央値・最頻値
データの個数で求められる値
大きさ順に並び変えた中央の値
データの中で最も頻度が高い値
分散と標準偏差
定期んちとの差を二乗の合計／データの個数
分散で出した値の平方根をとった正の値
乱数：次の値が予測できないランダムの数
独立：２つの事象について一方の事象が変化したときにもう一方の事象が変化しない
機械学習：コンピューターが自動学習
深層学習：機械学習の深いバージョン
教師あり学習／教師なし学習／強化学習：正解／答えない／ゲームなどの思考
量的変数／質的変数：数値で測ることができる／測らない
説明変数／目的変数：予測に使う変数／予測したい変数
外的要因：外的要因でサービスや購買に影響を与える要因
j-ikejima
営業
業務上あまり使わない。
takuya1182
資材・購買・物流
業務に活かせなさそう。
ikoan-
IT・WEB・エンジニア
本コースで学ぶことで、何となくで使っていた言葉を正しく認識できた。プロジェクト検討時の議論に活用していきたい。
masa_2023
経営・経営企画
・中央値の算出方法がわかった
・教師あり/なし機械学習の違いがよくわからなかった
75475
メーカー技術・研究・開発
今後発展していく業務内容の中で活かせる知識があるかもしれない。
h_szk
IT・WEB・エンジニア
統計学の領域は、一度自身で計算してみると感じが掴めると思いますが、説明だけではピンとこないかもしれません。私は大学の統計学の授業でそれぞれ計算したことがあるので、話を聞いて思い返すことごできました。しかし、あくまでもこんなのがあるというお話しなので言葉だけを知っておくだけで後々に生きてくるかもしれません。
721
コンサルタント
自社商品のマーケティングを行う際の傾向分析に活用する。
northfox_autumn
経営・経営企画
DXの取り組みや業務改善
kato_rida_aoki
経理・財務
ＩＴ用語分析編は言葉の意味は分かったが、実際の活用方法が分からない。
y_watanabe
メーカー技術・研究・開発
基本的なことですが勉強になりました。
city_runner
その他
よく分かりました。これから仕事に活用します。
k_y_76
IT・WEB・エンジニア
機械学習の特徴を踏まえて、教師あり/なし等どの学習が使われているかをイメージしながらサービスを利用することで、検索結果やAI利用（プロンプトエンジニアリング）において、自分がより求めている結果をどのように出力するかの一助になると感じた。
shimn
メーカー技術・研究・開発
強化学習、教師なし学習、教師アリ学習の違いがよく分かった
saphie
販売・サービス・事務
機械学習、深層学習といったニュースで取り上げられる基本語句の意味が理解できていなかったことに改めて気づいた。意味はきちんと調べて理解することを習慣としたい。
t-wakazuki
営業
聞いたことはあるがしっかりと意味を把握していなかった用語の意味を知ることができた。
0125785
メーカー技術・研究・開発
教師なし、強化学習が現在の業務に近い
kttttt
メーカー技術・研究・開発
データ解析の基礎を復習できました。
nabezo1962
人事・労務・法務
今までぼんやりと理解していたことがよくわかりました。
okada3
専門職
分析用語のおさらいができた
ando1801
営業
IT用語を整理できてよかったです。
yamazaki-fumito
営業
コンピュータの学習方法にも様々あり、既にいろんな領域で使用されている事を知った。
kawaguchi2816
営業
これは難しかった繰り返し視聴しないと覚えられない
sakiyam2
IT・WEB・エンジニア
機械学習関連でわかったつもりになっていた用語をあらためて学ぶことができた。まだ完全に理解できていないため、復習しようと思う