【アーカイブ】Excelで学ぶデータ解析入門
実務でのデータ【アーカイブ/データ・デジタル/マネジメント/】講座概要
| 講座番号 | 23310104 |
|---|---|
| 期間 | 2023年4月1日 ～ 2023年9月30日 |
| 回数 | 5回 |
| 曜日 | |
| 時間 | 24時間視聴可 |
| 定員 | 100名 |
| 通常会員料金 | 5,500円 |
| 明大カード・福利厚生会員料金 | 5,500円 |
| 学生・生徒・教職員会員料金 | 5,500円 |
| 法人会員料金 | 5,500円 |
| キャンパス | その他 |
| アカデミー・ポイント | − |
※料金は全て税込価格
※本講座は、「学び促進パッケージ割引」対象講座です。
対象講座の中からお好きな講座を3つ選択し、お得なパッケージ価格の総額13,000円(税込)で受講できます。
複数講座の 受講を検討されている方は以下のフォームも参照の上、お申込みをご検討ください。
「学び促進パッケージ割引」お申込みフォーム
https://forms.office.com/r/xrSZMpAuw9
講座趣旨
ビジネスの世界では、企業の経営判断、事業評価などを行う局面において、データ解析よる客観的な数値による評価が不可欠となっている。そして、こうした業務を担う、データ・サイエンティストと呼ばれる人材が益々重要な時代になってきている。本講座では、「経営を見える化する」ために、データをどのように集め、加工し、データ解析を行うことで、最終的にどのように判断するのかという一連の流れをExcelの分析ツールを用いた実習によって解説する。入門講座であり、理論の解説よりも実践に必要な理論の適用法を中心に説明する。
数学的な前提は必要としないが、実習に対応するためExcelの基本はマスターしていることを前提とする。
特記事項
【受講にあたって】講義中、演習でPCを使用します。
Microsoft Excelをインストールした端末をご準備ください。
可能であれは、演習用のPCとは別に、受講用のPC、スマートフォン、タブレットなどをご用意ください。
※本講座は2021年度秋期講座として、2022年1月15日～2月19日に実施した講座のアーカイブ講座(すでに実施した講座の録画をご視聴いただく講座)です。
※講座内容に関する質問を受け付けることはできません。予めご了承ください。
※原則として、リアルタイム配信型の講座を録画したものをご視聴いただきます。大学側で一部編集する場合がありますが、途中の映像音声の乱れについて、了承くださるようお願いいたします。
■視聴方法(配信開始日:4月1日)
お申込み完了後、会員ページにログインしてください。「マイページ」よりご視聴いただけます。
視聴期限は、2023年9月30日(土)までです。期間中は何度でも視聴できます。
※お申込み前に必ずオンライン講座ご受講にあたってをご確認ください。
■申込締切日:2023年8月21日(月)
■受講に際し、必ず入会と受講のご案内をご確認ください。
受講をお薦めする方
「経営を見える化する」ための業務に携わっている方、興味のある方におすすめする講座です。
講義概要
| 日付 | 内容 | 各回の詳細 | 担当講師 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2023/04/01(土) | データの分布特性分析 | データの特性を、基本統計量、分布の形状から分析する。経営上のリスクを計量化するためのVaR(バリュー・アット・リスク)について解説する。 | 青沼 |
| 2 | 2023/04/01(土) | 単回帰分析 | 被説明変数(経常利益など)を1種類の説明変数(為替など)で説明するモデルを構築し、説明変数が被説明変数に与える影響について分析する。 | 青沼 |
| 3 | 2023/04/01(土) | データ処理と説明力 | データ解析するための、データの数値変換、季節性調整、外れ値処理、相関分析、ラグ・リード処理などについて解説する。 | 青沼 |
| 4 | 2023/04/01(土) | 重回帰分析 | 被説明変数を、複数の説明変数で説明するモデルを構築し、説明変数が被説明変数に与える影響について分析する。 | 青沼 |
| 5 | 2023/04/01(土) | 一般化線形モデル | 倒産確率、マーケットシェアーなど、値が0～1の範囲に限定される被説明変数を扱うモデルについて解説する。 | 青沼 |
教材
配付資料
会員のページ「マイページメニュー」の「オンライン講座視聴・資料ダウンロード」にてダウンロードしていただきます。
受講生の声
〇全く知識のない状態から聴講しましたが、更に学習してみたいと思いました。よいきっかけになりました。
〇統計学の専門的な理論や考え方、実務での活かし方についてしっかりと学習することができました。
続編があれば受講したいと思います。
〇これまで独学で得た知識については体系的な整理ができ、より実践的で高度な統計学の分野については新しい知識を得ることができました。
〇解説が非常に丁寧で分かりやすかったです。
講師紹介
青沼 君明
（アオヌマ キミアキ）
明治大学専門職大学院 グローバル・ビジネス研究科教授
東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了(数理科学博士)。1977年ソニー株式会社入社、1990年三菱銀行(現、三菱UFJ銀行)入行。商品開発部にてデリバティブの商品開発とモデル構築を、融資企画部にて信用リスクの研究開発を担当(チーフクオンツ)。東京大学大学院数理科学研究科、一橋大学大学院経済学研究科、大阪大学大学院基礎工学研究の客員教授を歴任。日本金融証券計量工学学会などの理事を歴任。著書:『企業数理のすべて』、『Excelで学ぶフォワード・ルッキングの基礎』、『Excelで学ぶ金融数学の基礎』、『Excelで学ぶ金融統計の基礎』、『Excelで学ぶ信用リスク』、『Excelで学ぶ確率統計の基礎』、『Excelで学ぶVaR』、『クレジット・リスク・モデル』など(金融財政事情研究会)。
