オンライン講座 Excelで時系列的データを予測 Excelで始める統計学 時系列データ・最適予測編 <オンライン講座> Excelを使って時系列的なデータを予測するための手法を実践します。

受講料
19,440円(税抜き18,000円)
開催月 申込期間 講座受講期間
4月講座 XAVN0501 2016年12月20日(火)
~2017年3月28日(火)
2017年4月4日(火)
~2017年5月30日(火)
5月講座 XAVN0501 2017年1月24日(火)
~2017年4月25日(火)
2017年5月9日(火)
~2017年7月4日(火)
受付中
6月講座 XAVN0501
2017年2月28日(火)
~2017年5月30日(火)
2017年6月6日(火)
~2017年8月1日(火)
受付中
7月講座 XAVN0501
2017年3月28日(火)
~2017年6月27日(火)
2017年7月4日(火)
~2017年8月29日(火)
受付中
8月講座 XAVN0501
2017年4月25日(火)
~2017年7月25日(火)
2017年8月1日(火)
~2017年9月26日(火)
9月講座 XAVN0501 2017年5月30日(火)
~2017年8月29日(火)
2017年9月5日(火)
~2017年10月31日(火)

セミナーの狙い


~Excel計算シートを使い実践に近い予測手法をマスター~

この講座では、Excelの計算シートを使いながら、より実践に近い予測手法をマスターします。そして、数ある予測手法を学び、その中で「どの予測手法が一番適しているのか?を自分で調べることができるようになります。

【標準受講時間】7時間

※標準受講時間は、学習画面を一通り読み進めるために必要な時間の目安です。
※学習画面はプリントアウトできませんが、ライブラリーにダウンロードできる関連資料をご用意しています。
※本講座は、「マーケティングに活かす予測スキル1 <数値・判別予測編>」の受講を済ませた方、もしくは同等レベルの知識をお持ちの方を対象にした講座です。
※受講には、Excelの基本操作のスキル(ファイルを開いたり、データを書き換えるなど)が必要です。
※本講座では、Excelの「分析ツール」を使ってヒストグラム、基本統計、回帰分析などを行います。「分析ツール」は、通常のインストールでは組み込まれ ていませんので、アドインする必要があります。
(「分析ツール」のアドイン方法および操作方法は、「Excelで始める統計学 数値・判別予測編」で説明しています。本講座では、「分析ツール」をアドインした後の「操作方法」についてのみ、補足的な資料をライブラリーでご提供しています。)

プログラム

1st Lecture コンジョイント分析
~3大予測スキルのひとつである最適予測、「コンジョイント分析」を学びましょう。~
好まれるメニューを考える~分析にあたり
  ●要因と水準を考える
  ●直交表を用いて最小の組み合わせを求める
  ●回帰分析実行用データに作り変える
  ●回帰分析の実行
  ●回帰式を作る
  ●予測をする
  ●要因分析をする

2nd Lecture 時系列データの古典的な予測手法とは
~数値予測のバリエーションが広がります!~
  ●差の平均法
  ●指数平滑法

3rd Lecture いろいろな時系列データの予測手法を知る
~手元にある時系列データの性格に応じて、様々な予測手法を使うことができます。~
  ●最近隣法の基本
  ●グレイモデルによる予測
  ●相似法
  ●移動平均法

4th Lecture 成長曲線を予測に活用する
~最適な成長曲線を選ぶことによって、時系列データを予測することができます。~
  ●成長曲線とは
  ●参考情報:エクセルの入力規制と保護

5th Lecture 最適適応法の基本
~様々な予測手法のうち、どの予測手法を用いれば良いかを判断する「最適適応法」を学び実践に備えましょう。~
  ●最適適応法とは
  ●まとめ~もっと知りたい人へ

備考

eラーニング教材の概要

コースコード XAVN0501
受講料(消費税込み) 19,440円(税抜価格18,000円)
確認テスト 4回(4th Lecture以外の全Lectureに、各1回)
レポート なし
使用するアプリケーションソフト Microsoft(R) Word、Microsoft(R) Excel、Adobe(R) Reader(R)
標準受講時間 7時間

動作環境  OS × ブラウザー
  Microsoft® Windows® 7 × Microsoft® Internet Explorer 11
  Microsoft® Windows® 10 × Microsoft® Internet Explorer 11

日経ビジネススクール オンライン講座 事務局
〒101-0047 東京都千代田区内神田1-6-10 笠原ビル7F
株式会社 日経ピーアール 内
TEL:03-6812-8679
FAX:03-6812-8755
Eメール:nikkei-on@nikkeipr.co.jp
受付時間:月〜金 9:30〜17:30(年末年始、土日祝日を除く)

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