統計学的根拠を持った数値予測手法を学ぶ

ビジネス予測と回帰分析

財務予測・販売予測・来場客数予測など活用範囲は無限

日時: 平成30年12月3日(月)午後1時00分〜午後5時00分
会場: 金融財務研究会本社 グリンヒルビル セミナールーム
(東京都中央区日本橋茅場町1-10-8)
受講費: 35,000円(お二人目から30,000円)
(消費税、参考資料を含む)

講師 米谷 学(よねやまなぶ)氏
金融財務研究会 特任講師・インストラクター

 皆様が普段使用しているエクセルには「データ分析ツール」が必ず入っております。このセミナーでは「データ分析ツール」を使って「回帰分析」の手法を学びます。
 「回帰分析」のオペレーションは、自社で持っている膨大なデータの中から、予測をしたい項目(目的変数)に対して、予測したい項目の増減に影響している項目(説明変数)を見つけて予測をします。

たとえば、

 損益計算書を基に増減を繰り返す月ごとの売上高や経常利益を
「目的変数」として設定し


 これに対して連動して変化しているその他の科目「説明変数」を
エクセルに入力すれば


 データ分析ツールを使って統計学的な近未来の「収支予測値」を
求めることができます

 こうした数値予測は、社内の説得・説明だけに留まらず、取引先との折衝にも役立つ、活用範囲の広い手法です。

1、分析・数値予測を行うための考え方
@ 回帰分析とは
A 回帰分析に必要なデータの型
B 数値予測の臨みかた
C 数の種類(尺度)

2、回帰分析の説明
@ 背景・仮説
A 相関関係とは
B Excelで回帰分析を実行する

3、予測をするための式の作成と要因分析 
@ 予測をするための式を作り、予測値を求める
A どの項目がより予測に影響を及ぼしているかを探る(要因分析)

4、予測精度の向上に向けて
@ 再現性・検証のしやすさを考慮し、より少ない項目で回帰分析を行う(変数選択)
A 説明変数の吟味

5、回帰分析が適用できるその他の例、不向きなデータの例、注意点
@ 多重共線性
A 散布図を描くことの重要性  
B 相関関係と因果関係 ほか

◇ 本セミナーを受講されるにあたり、
数学・統計学等の予備知識は不要です。

◇ 使用テキスト:
米谷学氏著「7日間集中講義!Excel統計学入門」オーム社

講師紹介
輸入商社や海運業・国際複合輸送業の勤務を経て、統計分析の大家である上田太一郎氏に師事し、その後はExcelによるデータ活用・データ分析の教育を手がけ、日経オンライン講座講師、企業研修の講師などを務める。
著書に「7日間集中講義!Excel統計学入門(オーム社)」、「ビジネスマンのためのデータ分析&活用術(フォレスト出版)」、主な共著書に「EXCELマーケティングリサーチ&データ分析[ビジテク]2013/2010/2007対応(翔泳社・刊)」などがある。

※録音・ビデオ撮影はご遠慮下さい。
主催 金融財務研究会
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