ビジネスデータ分析 Part 2 - 基礎統計学

: "環境構築から実務ビジネスプロジェクトまで、統計学でEコマース売上の答えを見つけるデータサイエンスの旅(全38講)" 単に分析ツールの使い方を習得するレベルを超え、実際のEコマース現場で発生するログデータを統計的プロセスで料理する方法を学びます。開発環境の構築から記述統計、確率分布、仮説検定の核心理論をしっかりと固めた後、実際のユーザーアプリ滞在時間および購入転換率の比較分析、そして重回帰分析を通じた成果寄与度の計量化まで!データサイエンティストの核心である'データに基づいた意思決定および分析自動化の能力'を、実務プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

1名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Big Data
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Python
Python
Data Engineering
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Big Data
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Python
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Data Engineering
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受講後に得られること

  • * 最適なデータ分析および統計実習環境の構築能力:効率的な統計分析およびデータサイエンスを遂行するためのPython開発環境と必須ライブラリを、迷いなくセットアップする能力

  • * Eコマースドメイン中心のデータ設計および外れ値検知技術:加工されていない大容量のログデータの中から分析目的に合った正しい母集団と標本を定義し、統計的手法で外れ値(Outlier)を精巧に検知および精製する技術

  • * 現場の分析効率を最大化する「検定自動化」パイプライン:帰無仮説と対立仮説の樹立後、分析の全段階で毎回繰り返される事前データ検定プロセスをPythonで自動化し、実務の生産性を画期的に高めるノウハウ

  • * A/Bテストの根幹となる統計的仮説検定能力:P値に関するよくある誤解を正し、エラーを最小限に抑えることで、ユーザー別のアプリ滞在時間の差や最終購入転換率の差など、実務における核心指標の有意性を科学的に検証する実践的な能力

  • * 重回帰分析を通じたビジネス成果寄与度の計量化:単なる相関分析を超えて因果関係を推論し、重回帰モデルを活用して売上向上に寄与した主要変数の影響力を精緻な数値で計量化する、差別化されたデータサイエンスの能力

  • * 統計結果を意思決定につなげるビジネス読解力:複雑な統計分析結果や信頼区間の推定値を曖昧な数式に閉じ込めず、経営陣や協業部署が即座に理解し行動できるビジネス言語へと解きほぐす眼識

講義紹介



: "環境構築から実務ビジネスプロジェクトまで、統計学でEコマース売上の答えを見つけるデータサイエンスの旅(全38講)"

単に分析ツールの使い方を習得するレベルを超え、実際のEコマースの実務で発生するログデータを統計的プロセスで料理する方法を学びます。開発環境の構築から記述統計、確率分布、仮説検定の核心理論をしっかりと固めた後、実際のユーザーアプリ滞在時間および購入転換率の比較分析、そして重回帰分析を通じた成果寄与度の計量化まで!データサイエンティストの核心である「データに基づいた意思決定および分析自動化能力」を、実務プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

 この講義だけのコアポイント

* Eコマースドメイン特化型の記述統計:単に数式を暗記する統計ではありません。Eコマースのログデータから実際の母集団と標本を定義する方法から始まり、現場の加工されていない生データ(rawデータ)から外れ値(Outlier)を検出し、データの形態をビジネスの視点で解釈する眼養います。

* A/Bテストの根幹、仮説検定を完璧に攻略:P値(P-value)に関するよくある誤解と真実から、第1種・第2種過誤まで、仮説検定の原理を基礎から固めます。これにより、実際のユーザー別アプリ滞在時間の差異検定や、最終購入コンバージョン率の差異検定など、実務で最も頻繁に使用される検定手法を完璧にマスターします。

* 現場の効率を極大化する分析自動化実習:繰り返される分析プロセスに疲弊しないよう、帰無仮説と対立仮説の樹立後に「事前データ検定」プロセスを自動で実行するパイプライン構築実習を行い、実務の生産性を一段階引き上げます。

* 重回帰分析による成果の計量化:相関分析を超え、因果関係の深部まで踏み込みます。重回帰分析モデルを活用し、多様なビジネス変数の中から実際の売上や成果に寄与した核心要素を精巧に計量化する、データサイエンスの逆量を身につけます。

* 統計学のビジネス的読解能力の育成:単なる統計プログラムの出力結果や数値計算にとどまりません。分析結果をもとに信頼区間を正確に推定し、それを実際の意思決定者が理解できるビジネス言語で明確に解き明かすリーダーの能力を習得します。

 

 


📱 カリキュラム&プロジェクトのプレビュー


✒ Section 1. データ分析の開始および環境構築 (第1講 ~ 第3講)

本格的な分析に先立ち、データサイエンスの全体的なロードマップを理解し、効率的な統計分析とデータハンドリングのためのPython開発環境と必須ライブラリを完璧に構築します。

主な学習:講座のロードマップおよび概要、分析環境の設定、必須ライブラリのインストールおよび動作確認


✒Section 2. 統計学の基本理論とデータの形態 (第4講 ~ 第7講)

データサイエンスの骨組みとなる統計学の概要と、母集団、標本の概念を学習します。特に、加工されていないEコマースのログデータの中から、実際の分析目的に合った母集団と標本を精巧に定義する方法を学びます。

コア技術:記述統計学の概要、母集団と標本の関係、数値型・カテゴリ型データの形態把握、Eコマースログに基づく標本の定義

 

✒ Section 3.記述統計とデータ分布の理解 (8講 ~ 11講)

データの特性を要約する中心傾向と散布度を学習し、データが形成する分布の形を把握します。膨大な構造化データの中で分析の信頼性を低下させる外れ値(Outlier)を統計的に検知する核心ロジックをマスターします。

コア技術:平均・中央値・最頻値(中心傾向)、分散・標準偏差(散布度)、歪度・尖度(分布の形態)、外れ値検出手法


✒ Section 4.確率理論と中心極限定理 (12講 ~ 15講)

推論統計の基礎となる確率の概念を確立し、離散確率分布と連続確率分布の違いを理解します。標本統計量の分布を規定するデータサイエンスの核心理論である「中心極限定理」を明確に習得します。

主な学習:確率の基礎概念、離散/連続確率分布、データ分析の核心的なマイルストーン「中心極限定理」


✒ Section 5. 統計的推定と仮説検定の原理 (16講 ~ 21講)

標本を通じて母集団を予測する点推定と区間推定(信頼区間、誤差範囲の計算)を学びます。実務のデータ分析で最も誤用されやすいP値(P-value)の真の意味を把握し、第1種・第2種過誤を最小限に抑える仮説検定の数学的・ビジネス的な原理を確立します。

コア技術:信頼区間および適正標本サイズの算出、帰無仮説・対立仮説の樹立ガイド、P値(P-value)の読解法、第1種過誤と第2種過誤

処理ロジック


✒ Section 6. 主要な検定手法および相関・回帰分析の実習(第22講〜第28講)

データの形態と目的に応じて活用される主要な統計検定手法(t検定、ANOVA、カイ二乗検定など)と、変数間の関係を把握する相関分析、線形回帰分析の理論を学習します。その後、Pythonのデータ分析ツールを活用して、これらを直接実装する実習を行います。

コア技術:目的別の主要統計検定手法、相関分析アルゴリズム、単回帰分析、Python分析ツール活用の実習


✒Section 7. [Project] Eコマースビジネスシナリオと分析自動化 (第29講 ~ 第34講)

実際の現場の悩みが反映された、Eコマースデータ分析プロジェクトを開始します。加工されていない大容量のログデータをロードおよび精査し、統計分析を行う前にデータの基本仮定を検証する「事前データ検定自動化」パイプラインを構築します。

主な学習:ビジネス背景の理解およびログデータのロード、記述統計ベースのデータ精製、確率的標本抽出およびサイズ算定、事前データ検定プロセスの自動化プログラミング


✒Section 8.[Project] 仮説検証および成果寄与度の計量化 (35講 ~ 38講)

先に精製した実際のユーザーデータを基に、「アプリ滞在時間の差」と「最終購入コンバージョン率の差」を統計的に検証(A/Bテスト)します。さらに、重回帰分析を通じて実際の売上と成果に寄与した主要変数を精緻に計量化し、ビジネス的な信頼区間を推定します。

主な学習内容:ユーザー別アプリ滞在時間の差異検定、最終購入コンバージョン率の差異検定、P値および信頼区間のビジネス的解読、重回帰モデルに基づく成果寄与度の算出


✒ 知識共有者の紹介

ユン・ジェソン(LIKELION データ分析メイン講師)


開発経歴
• SKT 「アイランド・アドベンチャー」モバイルコンテンツ開発・ローンチ
• KT 「クイズサッカー」モバイルコンテンツ開発・ローンチ
• SK 「モバイル公認仲介士」ローンチ
• iPhone 「漢字通」アプリ開発
• iPhone 「ヘルストレーニング」アプリ開発
• KT/SK 日本ナムコ「テイルズ オブ コモンズ」コンテンツ開発
• KT ミニゲーム(ヤグムヤグム陣取り、アラジンの魔法のランプ、ミステリーブロック探偵団、BUZZ and BUZZ)開発

講義経歴
サムスンマルチキャンパス、釜山情報産業振興院、全州情報文化産業振興院、仁川情報産業振興院、韓国電波振興院、SK C&C、Tアカデミー、韓国ロボット産業振興院、大田ETRI、サムスン電子、nica教育センター、韓国生産性本部、ハンファS&C、サムスン電子、LG電子、SK C&Cなど、国内の有名企業の現職者および未就業者を対象に、講義および開発19年目の経歴を持つベテラン講師です。

講義分野
Java、Android、フレームワーク、データベース、UML、iPhone、ビッグデータ処理および分析、Python、モノのインターネット(IoT)、R/Pythonを活用したデータ分析、ディープラーニング、機械学習AI、Spark分野などの分野について講義します。多様な経験を活かして最大限わかりやすく説明し、実習に適用できるよう例題を作成し、解説を行う構成で講義を行っています。オフライン授業ではないため、わからないことは質問&回答を

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • - 差別化された実務統計ポートフォリオが必要なデータサイエンティスト志望者:単なるタイタニック号の生存者予測やアヤメの分類といったありふれた例題から脱却し、実際のEコマースのログデータを基に、仮説立案、確率的標本抽出、A/Bテスト検定、回帰モデリングまで繋がるレベルの高い推論統計ポートフォリオを完成させたい方

  • - 数学的証明よりも「実務データ読解力」を求めている専攻者・独学者:本でしか接したことのなかった記述統計、確率分布、仮説検定、P-valueといった複雑な理論を、実際のECユーザーデータにどう適用するかを学び、統計結果をビジネス言語で精巧に解釈する眼を養いたい方

  • - 繰り返される分析業務の生産性を極大化したい現役データアナリスト:仮説を立てるたびに繰り返されるデータクリーニングと事前統計検定のプロセスに疲れている方のうち、Pythonを活用して「事前データ検定プロセス自動化」パイプラインを構築し、実務効率を高めたい方

  • - Eコマースドメインおよび精巧なA/Bテストに関心が高い方:一般的な構造化データを超えて、ユーザー別のアプリ滞在時間の差異検定、最終購入転換率の差異検定など、Eコマース実務の核心指標を統計的に検証し、サイエンスに基づいた売上の答えを見つけたい方

  • - データ分析スキルを実務の意思決定に結びつけたいマーケター・サービス企画者:単なる数値の集計や曖昧な相関分析を超え、重回帰分析を通じて実際の売上や成果に寄与した核心変数を精巧に計量化し、経営陣を説得するための強力な論理的根拠を作りたい現場の実務担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python(パイソン)の基礎的な文法(変数、条件文、繰り返し文、関数など)に対する理解が必要です。

  • 本コースは、Python自体を初めて学ぶ完全な初心者よりは、基礎文法を一度は学んだ状態で、それを実務のデータ分析や統計学にどのように適用するかを学びたい方に最適化されています。

  • 統計分析に必要な主要ライブラリ(Numpy、Pandas、Scipyなど)の実務での活用方法は、講義内の実習(27〜28講およびプロジェクトセクション)を通じて段階的に扱いますので、本格的なデータ分析プロジェクトの経験がなくても大丈夫です。

  • 複雑で退屈な統計数式の数学的証明の代わりに、Eコマースのビジネスデータを扱い、統計結果を正しく読み解く実践的なプロセスに焦点を当てているため、意欲さえあれば十分に最後まで受講していただけます。

こんにちは
softcampusです。

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回答

4.7

講座評価

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ソフトキャンパスは、オン・オフライン講義およびコンテンツ販売を支援する教育センターです。

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ありがとうございます。

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カリキュラム

全体

38件 ∙ (15時間 56分)

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