ビジネス統計解析
【ビジネス統計解析】目次
消費者セグメンテーション
ビジネスと統計
なぜビジネスに統計は必要なのか
データサイエンティストが企業にもたらす利益
分析官へ高まる期待とニーズ
シックスシグマ
ビッグデータの統計学
ビジネスに貢献するさまざまなデータ
統計学の変遷とビジネス活用への進化
結果の解釈がポイント
ウェブ関連部門での成功事例
営業・販売部門での成功事例
マーケティング部門での成功事例
データ分析はさまざまなところで実績を上げている
確率と期待値とは
散布図とヒストグラム
相関関係を数値化した相関係数
相関関係と因果関係
正規分布はデータ分布の基本
カテゴリー型のデータを把握する手段
全体像を知るためのツール
平均値と中央値の使い方
外れ値の判定方法
分布の広がりを知るための数値
標準偏差とパーセンタイル
偏差値とは
A/Bテストとは
データの傾向を検定しよう
母集団とランダムサンプリング
バイアスとは
データクレンジング
ビジネスシーンに必要なモデル
線形回帰分析
統計的決定木モデル
会社経営の中でのデータ分析の役割
データを分析して会社の将来像を予測する
データ分析によってわかること
データ分析のフレームワーク
仮説に基づく分析
データに基づく分析
ビジネス統計のためのツール
エクセルを使うときの注意点
最も基本的なデータ形式を知ろう
データを保守的に管理する
グラフを作ってデータを可視化する
データで確かめたい仮説を立てる
立てた仮説をデータで検証する
モデルを作るためのデータマート
線形単回帰分析をしよう
線形重回帰分析を行う
統計的決定木とランダムフォレスト
データ分析のPDCA
最適な社員の数を計算する
経費または予算の最適化をする
プロジェクトの成果を分析する
統計学からみた昇給・昇進
在庫を最適化する
成果を最も出せる人材配置をする
スマホ・パソコンのログを分析して不正を調査
顧客管理(CRM)による営業効率化
効率よく部下に仕事を割り振るには
適切な労働時間と休日数は
残業を減らすための効率のよい時間配分
最も効果的なノルマ設定
営業ルートを最適化する
成約率の高い営業トークを分析する
成約率の高い見積額を推定する
成約率の高い営業時期や営業方法を推定する
新商品の売れ行きを予測する
市場調査のために有益な統計情報
自社のポジショニングを正確につかむ
景気や需要を先読みした商品投入時期
リスクを最小限に抑えるコスト配分
ターゲット像を数値化する
ニーズ調査を確率論で考える
インターネット上のデータを使った評判調査
販促のムダを把握する
統計を使ってリピーターを獲得する
A/Bテストを活用して広告効果を高める方法
PRの効果を事前に予測する
ウェブデザインを最適化する
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