【eラーニング】データサイエンティストから分析の本質を学ぶ

経営資源はすでに、ヒト・モノ・カネからヒト・モノ・カネ・ブランド・データ（5大アセット）へと進化しています。目まぐるしく変わる環境下で、第一線で対応するデータサイエンティストが実践的なデータ分析のノウハウを伝授します。「効果の出るデータ分析のやり方」の章で、基本的な手法（クラスター分析、因子分析、相関分析、回帰分析、判別分析等）について説明します。データを可視化・分類・予測・推論する流れを学べます。ただ、基本だけでは実践では役立たないので、5大アセットに関する複合的な分析が求められています。また、各分析手法の関連を理解し、組み合わせることで成果に繋がる分析ができるようになります。その根幹と実践的な方法を「実際のプロジェクトから得た知見」の章でお伝えします。将来に役立つキーワードをベイズ推定を使ってオープンデータから抜き出した事例、従来捨てていたデータを活かす事例をデモをしながら説明します。