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学習内容
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PART1
【講義：20分】
・データサイエンスの基礎
ーデータサイエンスとは
ーデータサイエンスを学ぶ上で重要なこと
ー分析アプローチの分類
ーデータ分析の目的別分類
PART2
【講義：20分】
・データサイエンスの歴史
ーデータサイエンスの歴史
ー近年の重大トピック：ディープラーニングの躍進
ー生成AIの登場による新たな産業変革
PART3
【講義：20分】
・ビジネスにおける活用シーンと事例
ーデータ活用のタイプ
ー具体的な活用事例
PART4
【講義：30分】
・PPDACサイクル
ーPPDACサイクルとは
ー過去の販売実績に基づく商品需要予測の例
ーPPDACサイクルに見るデータ活用アンチパターン
PART5
【講義 / ミニクイズ / 演習：150分】
・具体的な問題解決アプローチ
ー身の回りにある様々なデータの分類／データの種類（尺度水準）
・データ分析リテラシー/Excelによる演習
ー5-1.可視化（分布・比較・関係性・傾向把握のグラフ作成と解釈）
ー5-2.クロス集計表（分割表の作成と効果的な活用法）
ー5-3.確率分布に基づく判断（A/Bテストなど）
PART6
【講義 / ミニクイズ：60分】
・相関と因果
ー相関と因果の関係
ー相関と因果を見分ける（4つの関係性）
ー因果、逆因果、偶然、交絡の違い
PART7
【講義 / ハンズオン：60分】
・データから未来を予測する
ーデータから未来を予測することの意義
ー回帰分析によるデータ解析入門 - 家賃を回帰分析で説明する
ー重回帰分析のハンズオン
ー結果解釈上の注意と発展的学習
ーまとめ
PART8
・総合演習 ※グループワーク形式
マーケティング担当者としてコンビニチェーンの売上最大化のためのデータ活用を考える
【演習：360分】
・ケースに応じたビジネス展開の方向性議論
・問題解決のためのアクションの企画・提案
（Step1）分析課題の構造化（ロジックツリー）
（Step2）現状把握
（Step3）課題の要因探索
（Step4）提案
（Step5）成果発表/講師評
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