詳細なコース内容
コースの目的は、データの解釈から戦略的な意思決定への架け橋となるスキルを提供することです。
記述統計
平均、中央値、分散といった基礎的な統計指標を学びます。これにより、データの傾向を理解するための基礎が築かれます。
データの可視化と分析
グラフやチャートを使ってデータを視覚的に分析する方法を学び、視覚化を通じたデータの解釈力を向上させます。
推測統計
サンプルから母集団についての仮説を検証する方法を学びます。t検定、カイ二乗検定、相関分析などを通して、データに基づいた判断力を養います。
回帰分析と予測モデル
シンプルな回帰分析から多変量回帰分析まで学び、データから予測を立てる方法を身に付けます。実務での意思決定に役立つスキルです。
カテゴリーデータ分析
カテゴリーデータの特性と分析手法を学びます。クロス集計、カイ二乗検定を通じて、定性的データから重要なパターンを見つけるスキルを養います。
多変量解析
主成分分析、因子分析、クラスター分析といった多変量解析手法を使って、多次元データの背後にある構造を明らかにする技術を学びます。これにより、データの関係性を深く理解し、複数の変数が絡む複雑なデータセットを効果的に分析できるようになります。
“Études has saved us thousands of hours of work and has unlocked insights we never thought possible.”
Annie Steiner
CEO, Greenprint
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