こんにちは！ブレインパッドの土屋です。

１２月ももう中盤に差し掛かり、厳しい寒さを迎えています。
皆様、いかがお過ごしでしょうか。

さて、１２月１０日（月）から１２日（水）に、

「Rによる統計解析」の講座を開催しました。

今回は全６班を構成する皆様にご参加いただきました。

一部となりますが、受講者の参加目的をご紹介します。

　・Rを使ったデータ分析スキルを身につけるため

　・統計学の知見を用いたアウトプットスキルを向上させるため

　・分析技術の発展と、そこから現れる新たな知見によるソリューションを発掘するため

　・データサイエンティストとしての素養を持ち、今後のソリューション企画・開発・提案につなげるため

　・時系列分析や分析モデルの評価等に関するノウハウを取り込むため

　・新たに携わる需要予測システムの構築に必要なデータ分析や最適値の算出方法、ノウハウについて学ぶため

プログラミング経験を問わず、データ分析・活用スキルを習得できる講座内容ではありますが、
受講者の中にはSQLやPython、Java Scriptなどのグラミング経験がある方がいらっしゃいました。

また、多くの方は業務において分析ツールとしてExcelをメインに利用されていました。

「Rによる統計解析」講座では、講座の紹介ページにも記載している通り、
以下の内容を座学とミニ演習を交えて、体系的に学びます。

　１．データ分析におけるR
　２．Rによる代表値の計算
　３．tidyverseによるデータの加工・集計
　４．ggplotによる視覚化
　５．統計的仮説検定
　６．回帰分析
　７．その他の分析

座学で学んだ後にはグループワークでの演習課題に取り掛かります。

その課題は、「小売業の購買データの分析とその結果に基づく改善提案」です。

座学で学んだことを実際に活用して実践力を鍛えることが、当講座の大きな特徴です。

つまり、データ分析によるビジネス課題の解決を、現場に即した形で体験いただくことが可能です。

講座では、以下のようにデータ分析から活用に至るまでのプロセスをフェーズ毎に細分化し、
順を追って課題に取り組むことができるようにしております。

　１．集計、統計量算出による現状把握
　２．仮説構築
　３．仮説の検証とモデルの作成
　４．分析結果に基づく提案書の作成

演習課題は、グループワークですので、各班のペースで、
各班でのディスカッションに基づく分析設計にしたがって、データの分析を進めます。

演習をサポートしているTAは、ビジネスの現場で分析プロジェクトで活躍している

データサイエンティストが担当しています。

今回は、講師の他に３名のTAが皆様をサポートしました。
グループワークで生じた様々な疑問にお答えしていきます。

中間発表ではこのように講師とTAが順に各班のテーブルを回ります。

作業進捗を共有いただき、指摘ポイントをしたり、課題がある場合は相談を受ける、
というように各グループの演習の進行をフォローして回ります。

上の写真は、演習課題の中間発表でのホワイトボードです。

データから現状把握を進め、課題の原因となりそうな候補を絞っていきます。

写真の班では「そうした候補に対し、ビジネス上の仮説をもとに、データを深堀して
検証するポイントを絞っていきたい」といった進捗を報告していただきました。

このような流れで講座は進み、最後は各班によるプレゼンテーションで完了します。

各班のプレゼンテーションの内容は、総じて分析設計がしっかりと行われていたため、
分析ロジックを支えるデータが可視化でわかりやすく表されて、課題の最終ゴールである施策の提案まで
つながっており、聞き応えのあるものでした。

丸一日かけて行う長時間のグループワークで、実に様々な分析結果を発表していただきましたが、
「さらにこんな切り口で分析したい！」「もっと深堀できればこんな提案ができそうなのに！」といった声も
多く聞かれ、受講者の方々のデータ分析に対する探究心はまだまだ尽きない様子でした。

では、また！