大学公開講座のセカンドアカデミー

【講座趣旨】
ビッグデータ時代に生きる私たちに求められているのは、自らExcel・SPSS等のソフトを用いて、目の前に蓄積されるデータを整理、分析し、分かりやすく提示し、意思決定の重要な武器とすることです。
そのための基礎から応用までの統計知識の獲得は、ビジネス・スキルの大切な要素です。
本講座では、ビッグデータ、IoT時代のデータ分析のためのスキルである統計的知識を基礎から応用まで視野に入れ、データの分類、分布の形と代表値(算術平均や中央値)、また、データ間の関係をつかむスキルとして重要な回帰分析などのスキルの基礎を経営・経済データを用いて、PCによる演習で集中的に学びます。
受講生の、より良いデータの探索術、データのより良い見方、データを用いた判断力、プランニング力のアップを図ることが目的です。

【特記事項】
【ジャンル】経営・マネジメント
【講義レベル】基本～応用

【受講にあたって】講義中、演習でPCを使用します。
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。

※本講座はリアルタイム配信型(Zoom)となります。

※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。

※初めてZoomをご利用になる方は、Zoomご利用ガイドをご覧ください。

■申込締切日:4月30日(金)

■受講に際し、必ず入会と受講のご案内をご確認ください。

【講義概要】
第1回 5月12日(水) ビッグデータ時代のデータの特徴と統計方法の基本について
ビッグデータ時代のデータの特徴と統計方法を知り、「統計に騙されないための統計的方法」を考えましょう。

第2回 5月19日(水) データ分析の実際(1)伸び率・寄与度・寄与率
全体に対する個別の要素の貢献度や貢献具合を測ってみましょう。

第3回 5月26日(水) データによる相関と回帰分析:相関
データを用いて因果関係を把握するために、回帰分析の基礎や相関係数をつかみましょう。

第4回 6月 2日(水) データによる相関と回帰分析:回帰分析(1)
重回帰分析の意味、結果の見方を詳しく説明します。

第5回 6月 9日(水) データによる相関と回帰分析:回帰分析(2)
EBPM(evidence based policy making)のためのさまざまな手法をみていきましょう。

第6回 6月16日(水) データ分析の実際(2)―関連係数Q
データ間の因果関係の強さを測ってみましょう。

【講座をお薦めする方】
データ・統計分析の基礎を確かめたい方、応用分析の入り口や実践が気になる方々などにお薦めする講座です。

【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。

・藤江昌嗣著『ビッグデータ時代の統計学入門』(学文社， 2021年)
※教材は、開講決定のご連絡後、各自購入願います。

※定員の充足状況の変化や、休講・補講等がある場合があります。
お申込の際は、リンク先の主催校のホームページをご確認下さい。

名前	藤江 昌嗣
肩書き	コーディネータ、明治大学経営学部教授・京都大学博士(経済学)、戦略研究学会会長、MOSマネジメント・オブ・ サスティナビリティ研究所 所長
プロフィール	1978年京都大学経済学部卒業、民間企業勤務後、神戸大学大学院を経て、1984年岩手大学人文社会科学部講師、1987年東京農工大学農学部助教授、1992年明治大学経営学部助教授、翌年教授、現在に至る。2000年から2002年ポートランド州立大学客員教授。2012-2016年、明治大学副学長(社会連携担当)。単著『ビッグデータ時代の統計学入門』学文社、2021年)他

名前	千田 亮吉
肩書き	明治大学副学長・明治大学商学部教授
プロフィール	1984年慶應義塾大学大学院経済学研究科満期退学 東京国際大学勤務を経て、1999年より明治大学商学部専任教授