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サクッとわかる!IT用語 ~分析編~

  • 0h 8m (11sections)
  • テクノベート (テクノロジーとイノベーション)
  • 初級

このコースについて

ビジネスパーソンのための「サクッとわかる!IT用語」シリーズ。今回は分析編です。分析や統計、AI関連でもよく使われる用語について知り、ビジネスにおける分析・AI活用の第一歩に役立てましょう。

<本コースの内容>
・平均値/中央値/最頻値とは
・分散と標準偏差とは
・乱数とは
・独立とは
・機械学習(Machine Learning)とは
・深層学習(Deep Learning)とは
・教師あり学習/教師なし学習/強化学習とは
・量的変数/質的変数とは
・説明変数/目的変数とは
・外的要因とは

コース内容

  • イントロダクション
  • 平均値/中央値/最頻値とは
  • 分散と標準偏差とは
  • 乱数とは
  • 独立とは
  • 機械学習(Machine Learning)とは
  • 深層学習(Deep Learning)とは
  • 教師あり学習/教師なし学習/強化学習とは
  • 量的変数/質的変数とは
  • 説明変数/目的変数とは
  • 外的要因とは

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。

    2022-12-16
  • 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

    2024-05-13
  • 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。

    2024-05-14
  • 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。

    2024-05-12
  • mayu_37

    人事・労務・法務

    少し難しいが、あげられていた例が分かりやすかったです。

    2023-12-17
  • 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。

    2022-11-20
  • 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

    2023-05-21
  • nakajisa

    販売・サービス・事務

    分析については未知だったので、更なる学習が必要。データマイニングに必要になりそう。

    2024-03-17
  • murasan0928

    その他

    学生時代に習った内容や業務機会に得た知識を頭の中で整理するにに役立った。
    今後、様々なビジネスシーンで同様の用語に遭遇した場合に、他の用語の関係も含めて今回整理できた知識を活かしていきたい。

    2023-11-30
  • yuduki_y

    その他

    分析に役立つ分析方法についてこんなにたくさんの種類があることを知りませんでした。何となくの概要については理解できましたが、実際の業務においてどのように使うかのイメージがまだ曖昧なので、調べてみようと思いました。

    2024-02-20
  • konaka_r

    営業

    内容をもう一度見返してみます

    2024-02-26
  • takuya1001

    マーケティング

    当たり前に使っていた用語を浅く広く説明されているので、復習として有益と感じる。

    2023-10-26
  • masa-se

    その他

    用語の意味を先ずは理解して、デジタルスキルを具体的に活用していきたい。

    2024-05-29
  • inyourmind

    建設・土木 関連職

    機械学習に関する基礎的な用語説明でした。

    2024-01-03
  • tsuufy

    その他

    言葉の定義を再整理しておくことが先ずはスタートに

    2024-06-16
  • madogiwazoku

    その他

    一般的な内容だと思いました。

    2024-05-01
  • ankh

    IT・WEB・エンジニア

    教師あり、教師なし学習、学習強化学習の違いが分かった

    2023-08-22
  • nobuyuki_46

    営業

    知識の再確認ができました。独立などは実際のビジネスでは使用することが少ないですが、より理解を深めることで、活用場面を見いだせればと思います。

    2023-08-11
  • northfox_autumn

    経営・経営企画

    DXの取り組みや業務改善

    2023-04-11
  • mkh8510

    メディカル 関連職

    今回の学習内容は、IT用語というよりは、
    高校の理系数学、統計学の内容であった。
    機械学習で、例えばPythonを使用し、ライブラリをどれを使うと、機械学習に適した環境を構築できるなど、具体的なことを学習したい。

    2023-09-20
  • happoh

    メーカー技術・研究・開発

    日頃接している用語の説明を改めに確認することが出来た。普段あまり使わない内容もあるので、今後業務でも使用しようと思う。

    2023-09-25
  • x0888

    メーカー技術・研究・開発

    知見のない言葉などは会話の参考になる。

    2023-09-22
  • show0914

    メーカー技術・研究・開発

    反復勉強します。

    2022-11-07
  • s_atmimi

    メーカー技術・研究・開発

    なかなか難しい。

    2022-11-29
  • shoji-k

    IT・WEB・エンジニア

    とても役に立ちました。

    2023-09-30
  • yoko-matsuoka

    その他

    通常の業務では使用しない専門用語ばかりだったので、復習が必要だ。

    2024-02-07
  • homma_y

    IT・WEB・エンジニア

    知らないことも多く、勉強になりました。

    2024-06-19
  • pana_2022

    経営・経営企画

    データには質的変数と量的変数がある。

    2023-10-06
  • shoshioka

    メーカー技術・研究・開発

    変数は数値で計測できる量的変数についつい着目してしまいそうだが、質的変数にも着目したい

    2023-08-03
  • ke_sato

    経理・財務

    基本的な勉強に良い。知らない言葉もあった

    2024-01-18
  • haniwainu

    経理・財務

    機械学習の詳細を知ることができたのは良かった。ただ、それぞれの用語のつながりが分かりにくく、分析についての全体像が見えなかった。

    2023-11-24
  • atuya

    その他

    用語を改めて把握できた。

    2023-01-03
  • takeshi_kun

    販売・サービス・事務

    評価・分析の対象をイメージとして捉えている事が多かったように思うが、分析用語を学習した結果、イメージではなく分析や統計の正しい用語・定義に基づいた対象として認識していくことに活用できると思います。

    2024-01-15
  • 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

    2022-11-03
  • stani

    専門職

    用語の説明を学んだ。

    2023-10-30
  • tuufy

    その他

    基礎的な言葉。記憶の片隅に置いておこう。

    2024-06-09
  • si51083203

    その他

    復習に最適な長さと簡潔さでした

    2023-11-21
  • 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

    2023-03-06
  • 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。

    2023-04-24
  • 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。

    2023-03-24
  • ryoma-tst

    クリエイティブ

    データ分析はあまり馴染みがないので今後活用したい

    2024-03-23
  • yukoshib

    マーケティング

    業務で平均値を使うときは、中央値や最頻値も確認してデータ分布に偏りがないかどうか調べてから施策に落とし込んでいきたい

    2023-07-04
  • to-ymj

    その他

    基礎知識を纏めて知ることが出来ました。

    2022-11-06
  • takemasa2020

    クリエイティブ

    データ分析の重要性は認識されていても分析結果を具体的に何に用いるかが明確化されていないことが多かった。分析目的をはっきりさせてどのデータをどう分析するか手法確立が重要であると感じた。

    2024-06-02
  • y-arano

    メーカー技術・研究・開発

    実験データを解析することがあるので、データの解釈のために、社内のデータだけではなく、社外データも有効活用することが大事なことを理解。

    また、正しく用語を使うことで、他者と正しく意思疎通ができるので用語をしっかり理解しておくことも重要であると感じた。

    2024-04-28
  • mist360jp

    販売・サービス・事務

    いよいよもって理解が難しくなってきた。別の学習方法を検討しなければ!

    2024-02-24
  • tanakatake

    経営・経営企画

    分析は苦手分野ですが、色んな手法があることは理解しています。

    2023-10-18
  • kenji1209

    メーカー技術・研究・開発

    たいへんよくわかりました。

    2023-10-29
  • kazu-mishima

    営業

    うーん、なかなかわかりにくかったです。

    2022-12-08
  • 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。

    2023-05-18
  • hr-sakai

    その他

    学習させるデータは公平性をもたなければならない。

    2024-03-29
  • 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。

    2022-11-05
  • n-o-b-u

    メーカー技術・研究・開発

    今の業務では、中央値などちかっていないものはあるが、分析方法は色々あるので都度判断して必要なものを使うべきだと思う。

    2024-02-21
  • kiyoe2023

    その他

    難しい。何度か繰り返して視聴する必要があります。

    2024-03-16
  • koooou_

    販売・サービス・事務

    大学の時を思い出しました。

    2022-11-22
  • 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。

    2022-11-05
  • 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。

    2023-01-28
  • t_t-suzuki

    経営・経営企画

    学びが深まりました。

    2024-05-23
  • 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

    2023-03-22
  • yusuke_takao

    メーカー技術・研究・開発

    統計用語をざっくりと理解できた。これからデータ分析する際に意識したい。

    2023-11-11
  • 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。

    2022-11-26
  • mnezuminn

    販売・サービス・事務

    難しいです。数学の知識が必要

    2023-11-22
  • hokuto1

    営業

    実際に使ってみないと身につかなそうな用語集であったが、分析業務を行うことがあまりないので、知識を役立てるのは難しそうだった。

    2023-12-04
  • bunbun3

    人事・労務・法務

    機械学習と深層学習の違いを学べた。
    平均値/中央値あたりは大学で心理学を学んだ時の分析で授業で習ったなぁと思いだしたりした。
    既存知識と、単語は知っていても意味までは知らなかったことについて学ぶことを合わせて、業務効率を上げていきたい。

    2023-10-12
  • tatsuro-kochi

    メーカー技術・研究・開発

    基本的な知識が整理できた

    2023-01-19
  • nora12345

    専門職

    それぞれ実際に触れてみる必要があると思いました。

    2024-05-16
  • inspiration

    営業

    なんとなくわかっていると思っていたことが、理解できました。

    2024-05-02
  • yunikoko

    専門職

    分析関連のワードは苦手な分野ではありますが、気になる分野ではあるのである程度は理解していきたいと思いました。

    2024-04-20
  • ynhata

    金融・不動産 関連職

    良いシリーズと思います。

    2022-11-16
  • noru

    マーケティング

    数学が苦手でも、この分野を身につけることはできるのでしょうか?

    2024-05-18
  • kawanami2

    販売・サービス・事務

    こういうまとめ好き〜

    2024-01-04
  • ryoma12

    営業

    ディープラーニングにおいては、3種類の勉強法がある旨理解した。

    2023-08-04
  • sam_m

    メーカー技術・研究・開発

    基礎の基礎なのでまだ使えない

    2024-03-27
  • kyon-m

    その他

    不具合の未然防止に、過去トラのテキストデータから重要ポイントを読み取ったり、活用すべき過去トラを提案したりするシステムがあるとよいと思った。

    2023-11-08
  • nakajima2512

    販売・サービス・事務

    だんだん難しくなってきました!変数の話などが出てくると混乱します。。

    2023-10-09
  • yuka_ms

    販売・サービス・事務

    統計的な処理をしたデータを解釈する際に役立ちそうと思いました。

    2023-08-15
  • user-d7a0869b99

    undefined

    これからビッグデータ分析をしていくにあたり、自分の知識レベルを確かめることができました。
    知らなかったり理解していたつもりになっていた分析用語もあったので、復習を繰り返して自分のものにしていきます。

    2024-04-01
  • 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

    2023-03-04
  • syoneda

    営業

    基礎知識として知っておきたい

    2023-07-14
  • 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。

    2023-05-25
  • kaneko999

    IT・WEB・エンジニア

    業務分析や、顧客に提供する資料に活用する

    2024-06-10
  • konzu

    建設・土木 関連職

    分析にも様々な方法があると初めてしりました。
    揃えるデーター選ぶから慎重に行わないといけないとも感じました。今回は分析の種類でしたが
    データーの活用の手法についても学んでいきたいです。

    2024-06-13
  • yu_tako11

    IT・WEB・エンジニア

    日々活用している用語を正確に理解するための良い機会になりました!
    ただ、用語自体を知らない人が社内には多いので、自らがデータ分析の火付け役となって浸透させたい。

    2024-02-25
  • awanoa

    IT・WEB・エンジニア

    データ解析、分析において必要な用語を再確認しました。

    2024-04-18
  • 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。

    2023-03-12
  • fsa

    クリエイティブ

    用語について理解を深められた

    2024-04-30
  • fx26770

    メーカー技術・研究・開発

    機械学習に関してはもう少し深掘りして基本的なロジックを理解したい。

    2023-10-24
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    短い時間で見やすかったです。

    2023-02-26
  • norikoni

    メーカー技術・研究・開発

    機械学習やDLといったものはこれから重要度が増すと思うのでしっかり理解して使い方を考えてゆきたい。

    2024-05-25
  • sorata0624

    その他

    対象項目のai分析パターンの選択において

    2024-05-23
  • 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。

    2023-02-26
  • ayuwta

    IT・WEB・エンジニア

    ①機械学習(Machine Learning)と深層学習(Deep Learning)の利用され方
    ②教師あり学習/教師なし学習/強化学習の特性
    を、初めて学ぶ事が出来た。

    2023-10-08
  • takuya1182

    資材・購買・物流

    業務に活かせなさそう。

    2023-03-10
  • sanga21

    販売・サービス・事務

    ゆっくり理解しようと思います。
    それぞれの、特徴に合わせた使い方が出来ると良いと思いました。

    2023-12-09
  • 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。

    2023-01-21
  • 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。

    2023-06-27
  • 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

    2022-11-17
  • ok1996

    その他

    自身の業務でもデータを扱うことがあるので、標準偏差などの用語をおさらいできてよかった。

    2024-05-15
  • shioa

    IT・WEB・エンジニア

    データ分析の基礎として重要な知識が学べた。

    2023-10-21
  • pom876

    人事・労務・法務

    分析の種類がどんなものがあり、どのような用途に使用するのかがわかった

    2023-10-11

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