【アーカイブ】Excelで学ぶ実務データの分析 「経営を見える化する」ためのデータ集めから、加工、解析、判断までの一連の流れをExcelの分析ツールを用いた実習によって解説【アーカイブ/データ・デジタル/マネジメント/】

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• 講座詳細

  【講座趣旨】
  【概 要】
  ビジネスの世界では、企業の経営判断、事業評価などを行う局面において、データ分析による客観的な数値を基にした評価が不可欠となっている。そして、こうした業務を担う、データ・サイエンティストと呼ばれる人材が益々重要な時代になってきている。本講座では、「経営を見える化する」ために、データをどのように集め、加工し、データ分析を行うことで、最終的にどのように判断するのかという一連の流れをExcelの分析ツールを用いた実習によって解説する。
  入門講座であり、理論の解説よりも実践に必要な理論の適用法を中心に説明する。数学的な前提は必要としないが、実習に対応するためExcelの基本はマスターしていることを前提としている。
  
  【特記事項】
  ※本講座は2022年度秋期講座として、2023年2月18日～3月18日に実施した講座のアーカイブ講座(すでに実施した講座の録画をご視聴いただく講座)です。
  
  ※講座内容に関する質問を受け付けることはできません。予めご了承ください。
  ※原則として、リアルタイム配信型の講座を録画したものをご視聴いただきます。大学側で一部編集する場合がありますが、途中の映像音声の乱れについて、了承くださるようお願いいたします。
  
  ■視聴方法(配信開始日:10月2日)
  お申込み完了後、会員ページにログインしてください。「マイページ」よりご視聴いただけます。
  視聴期限は、2024年3月31日(日)までです。期間中は何度でも視聴できます。
  
  ※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。
  
  
  ■申込締切日:2024年2月20日(火)
  
  ■受講に際し、必ず入会と受講のご案内をご確認ください。
  
  【受講にあたって】講義中、演習でPCを使用します。
  Microsoft Excelをインストールした端末をご準備ください。
  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。
  
  【講義概要】
  第1回 10月 2日(月) データの特性を分析する
  データには、トレンド、季節性、分布の形状などの特性がある。こうした特性により、適用する統計モデルの選択や、データの数値変換が必要となる。データの特性を、基本統計量、分布の形状から分析する。また、経営上のリスクを計量化するためのVaR(バリュー・アット・リスク)について解説する。
  
  第2回 10月 2日(月) データの加工
  データを分析するためには、データの数値変換、季節性調整、外れ値処理、相関分析、ラグ・リード処理などが必要となる。これについての方法と効果について解説する。
  
  第3回 10月 2日(月) 単回帰分析
  被説明変数(経常利益など)を1種類の説明変数(為替など)で説明するモデルを構築し、説明変数が被説明変数に与える影響について分析する。また、作成したモデルの説明力有効性などの判断基準を明確化する。
  
  第4回 10月 2日(月) 重回帰分析
  被説明変数(経常利益など)を、複数の説明変数(為替、GDP、物価指数など)で説明するモデルを構築し、説明変数が被説明変数に与える影響について分析する。
  
  第5回 10月 2日(月) 一般化線形モデル
  倒産確率、マーケットシェアーなど、値が0～1の範囲に限定される被説明変数を扱うモデルについて解説する。

• 備考

  【講座をお薦めする方】
  ◆データ分析を用いて、「経営を見える化する」ための実践的手法を学びたい方におすすめする講座です。
  
  ◆「Excelで学ぶデータ解析入門」の授業時間を延長し、より実践的な課題の演習時間を増大させております。
  
  【ガイダンス・デモレッスン】
  ◆青沼教授が執筆した過去の記事をこちらからご覧いただけます。
  建築家の視点に立って相手のニーズを掘り下げよう
  「経営を見える化」する力が「ビジネス」を変える
  
  ◆青沼教授のプロフィール詳細はこちらからご覧いただけます。
  ※別のサイトMeiji.netへ遷移します。
  
  ◆「Excelで学ぶデータ解析入門」のアーカイブ配信も行っています。
  今回の講座とあわせて、ぜひご受講ください。
  ・【アーカイブ】Excelで学ぶデータ解析入門 (全5回)5，500円(税込)
  
  【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。
  
  
  ・(参考図書)
  青沼君明， 市川伸子著『Excel & VBAで学ぶ金融統計の基礎』(金融財政事情研究会、2009年)
  青沼君明， 村内佳子著『Excelで学ぶ確率統計の基礎』(金融財政事情研究会、2011年)
  青沼君明， 市川伸子著『EXCELで学ぶフォワード・ルッキングの基礎』(金融財政事情研究会、2012年)
  
  ※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。

• 講師陣

  名前	青沼 君明
  肩書き	明治大学専門職大学院 グローバル・ビジネス研究科教授
  プロフィール	東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了(数理科学博士)。1977年ソニー株式会社入社、1990年三菱銀行(現、三菱UFJ銀行)入行。商品開発部にてデリバティブの商品開発とモデル構築を、融資企画部にて信用リスクの研究開発を担当(チーフクオンツ)。東京大学大学院数理科学研究科、一橋大学大学院経済学研究科、大阪大学大学院基礎工学研究の客員教授を歴任。日本金融証券計量工学学会などの理事を歴任。著書:『企業数理のすべて』、『Excelで学ぶフォワード・ルッキングの基礎』、『Excelで学ぶ金融数学の基礎』、『Excelで学ぶ金融統計の基礎』、『Excelで学ぶ信用リスク』、『Excelで学ぶ確率統計の基礎』、『Excelで学ぶVaR』、『クレジット・リスク・モデル』など(金融財政事情研究会)。