ビジネスの現場で重要性が増してきている数学の知識。

高校から一度も手にしていない多くの方向けに、

ビジネスで数学をどう活用するかをテーマに、

学び直しの場を提供します。

ITをはじめとしたハイテク分野において、数学的素養の重要性が増してきています。

とりわけ、データサイエンスの普及は、数学分野を避けて通れないものにしています。

しかし多くの人にとって、数学というと

「高校時代にやって以来、手に取ったこともない」

「昔から苦手だった」

というすっかり縁遠くなった、できれば避けたい分野なのではと思います。

本講座では、このような皆様向けに、「今一度数学学び直しをする場」を提供致します。

「ビジネスパーソンのための数学」をテーマに、あくまでビジネスで数学をどう活用するかにフォーカスしてお届けします。教育分野、ビジネス分野において数多くの指導経験を持つ講師がわかりやすく解説します。

ライブ実況により行われますので、その場で質問し疑問点を解消することも可能です。

本講座を通じて、ビジネスパーソン必須のスキルとなりつつある数学について、今一度学び直すキッカケとして頂ければと思います。

＜7月27日講座ご参加の皆様へ＞
▼Zooｍ ID等のご案内は、7月25日（木）12時(その後お申し込みの方は随時）にメールにて発送済です。届いていないという方は、迷惑フォルダ等に振り分けられていないかご確認下さい。

統計、データサイエンスに欠かせない回帰分析について、

数学の基礎からビジネスへの応用まで、

専門家がやさしく一気に解説します。

はじめから回帰分析を学びたい人のための4時間。

回帰分析とは、データから変数間の関係を見つけ出し、その関係から予測や判断を行うための統計的な手法の一つです。具体的には、売上や利益などに影響を与える要因を特定したり、売上の予測を行ったりすることができます。つまり、回帰分析は、数値を根拠として意見をのべるためのスキルの１つで、文系理系に関わらず全てのビジネスパーソンに必要不可欠なツールなのです。

本講座の目標は、数学が苦手、または忘れてしまったという方々を対象に、回帰分析を理解し、簡単な分析ができるようになることです。

中学卒業程度の数学知識をベースに、具体的な例題や図表を用いて、またご自分の手で計算するという演習を取り入れ、回帰分析の仕組みや使い方を学べるように構成しています。皆さんが興味を持ち、楽しく学べることを重視して進めていきます。

＜内容（予定）＞

１.相関関係と因果関係

２.相関係数

・応用例（アンケート満足度調査）

3. 回帰直線

4. 回帰分析とその応用

・単回帰分析（桜開花日の予測、広告宣伝費から売上金額の予測）

・重回帰分析（複数要因からの売上予測）

・数量化理論Ⅰ類（顧客データから購入金額の予測）

・判別分析（顧客データから再来店の意向を予測）

※余裕があれば、ロジスティック回帰分析、数量化理論Ⅱ類についても触れます。

 ▼オンラインライブ懇親会（希望者のみ）

15:00〜15:30 懇親会 

※講師への追加質疑応答、参加者同士の交流の時間となります。

※ドリンク、スナック等を各自ご準備の上、ご参加下さい。

 ＜申込者特典：録画映像を期間限定で公開＞

当日の講座の模様は、録画映像にて2週間限定で申込者と共有致します。当日うまく接続できなかった、都合により参加できなくなった方も、こちらから講座を視聴頂けます。

また当日ご参加頂いた方にも、復習用としてお使い頂けます。

※機械の不具合等でうまく録画できない可能性もありますので、極力当日の受講をお勧め致します。 

※録画した動画は、後日販売の目的で使用させて頂く場合がございます。予めご了承下さい。  

＜本講座で得られること、変われること＞

- 統計の基本的な用語や概念（分散、標準偏差、標準化データ、相関係数等）を理解できる

- 数学への苦手意識が軽減され、統計分野を学ぶ突破口になる

- 回帰分析を具体的な問題に応用し、業務に生かすことができる

- 他者のデータに関する報告や分析に対し批判的評価ができ、数値の根拠を他者に説明できる

＜本講座受講で期待できるビジネスシーンへの応用＞
回帰分析の基礎概念を理解することで、以下のようなビジネスシーンで、より洞察の深い分析、施策立案ができるようになることが期待されます。

ー顧客満足度の分析と改善:

アンケートの満足度スコアと顧客行動（例：購入頻度、カートの平均サイズ）の関連性を分析し、顧客満足度向上のための具体的な施策を導き出す。

ー広告効果の最適化:

広告支出と売上の関係を分析して、最も効果的な広告チャネルと予算配分を決定する。

ー売上予測の精度向上:

複数の要因（例：販売促進活動、経済指標）を考慮した売上予測モデルを構築し、より正確な予算計画や資源配分を行う。

ー意思決定のデータ駆動化:

ビジネス上の決定を直感ではなく、データに基づいて行うことで、より客観的で効果的な意思決定が可能になる。

▼講座資料サンプル（当日のものと異なる場合があります）。

■実施要領（ご自宅、職場からご参加下さい。）

＜日時＞

2024年7月27日（土）10時～15時（懇親会15時～）

※日本時間

※プログラムの進行上、前後する場合があります。

※昼食は12時－13時を予定しております。

＜対象＞

回帰分析を基本から勉強したい起業家、経営者、ビジネスパーソンの方で以下の状況にある方

・回帰分析がどういうものかを短時間で把握したい方

・よく分からずに回帰分析を使っており、意味を理解したい方

※板橋区在住、在勤でなくても受講可能です。世界中からご参加下さい。

※講座中顔出し、発言を強制することはありませんが、理解を深めるためにも積極的な参加を推奨致します。 

▼受講レベルの目安

本講座の受講レベルの目安は以下の通りとなります。受講判断の参考にして頂ければと思います。

＜人数＞受付中 　　

50名程度（先着順）

※最終受付期限：7月27日（土）9時（満席の場合はその時点で締め切ります）

※希望者多数の場合は増席対応することがございます。予めご了承下さい。

※最新の状況は、下記申込ページ（EventRegist）をご確認下さい。「受付期間終了」「売切」でなければ購入可能です。

＜各自準備が必要なもの＞

講演は、オンライン会議システム「Zoom」を使用して開催致します。

（１）カメラ、通信環境のある、PC、スマホ、タブレット等

（２）オンライン会議ツール「Zoom」

※Zoomに関しての「よくある質問」はこちらをご覧下さい。

＜参加費＞

実験特別価格  4,800円

（講座参加費、懇親会参加費、オリジナルテキスト代）

・講座参加（4時間）

・懇親会参加（30分）

・オリジナルテキスト

■お手続き（支払方法、手続方法）   

＜支払方法＞
①クレジットカード払い（JCB、VISA、Master、Paypal）
日本経済新聞社グループが運営するイベントプラットフォーム、Event Regist（イベントレジスト）での支払いが可能です。これまでのような銀行振込の手間もありません。 
②銀行振込
従来どおり銀行振込でお支払いも承ります。手続中に満席とならないよう、お申込後すみやかに支払手続をお願い致します。 
※支払方法に関する「よくある質問」はこちらをご覧下さい。 
 

＜手続方法＞先着順にて受付中　20名突破

▼STEP1   

EventRegistよりお申込、お支払いの手続をお願い致します。

※期限直前に申込されますと、手続が間に合わない場合がありますので、早めにお手続きをお願い致します。

※一度お支払い頂きました代金は、理由の如何を問わず返金致しません。万一当日欠席の場合は、代理の方がご出席下さい。

▼STEP2　

手続完了後、EventRegistより登録完了のメールが届きます。 

※振込払いの方へは、自動返信メールで申込受付と振込方法の案内のメールが届きますので、すみやかにお支払いをお願い致します。

▼STEP３

後日、講座案内のメールが届きます。

講座に関してのZoom ID、配布資料等については、後日登録アドレス宛メールにてご連絡致します。

＜お問い合わせ＞

よくある質問は、こちらにまとめました。

その他ご不明な点は、どんなことでも以下宛お問い合わせ下さい。　

板橋区立企業活性化センター　ビジネスパーソンのための数学入門講座担当　宛

kigyoujyuku@itabashi-kigyou.jp  

※電話でのお問い合わせは専属の担当がおりませんので、メールでのお問い合わせがスムースです。

データサイエンス、AI分野で重要さが増してきている確率の知識。

ビジネスの場で登場する主要な確率分布について、専門家が4時間で一気に解説します。

データサイエンス、AI等の分野で確率の知識は重要になってきております。

統計学の基盤ともなる知識のため、研究者はもちろん、データ分析、マーケティング、財務、AI開発等に従事される方にとっては避けては通れない分野となりつつあります。

一方で、これまで確率分野は高校で少し触れる程度で、職場でこれらと向き合わざるを得ない現状に戸惑われている方も少なくはないのではと思います。確率分野がネックとなり、せっかく興味をもった統計を投げ出してしまう話もよく聞きます。

今回は、この確率に焦点をあて、ビジネスの場で登場する主要な確率分布について、詳しく学ぶ講座を企画致しました。

主要な確率分布の基礎知識を4時間でマスターして、ご自身の分析をより精緻にそして本質的なものにして頂けたらと思います。

＜内容（予定）＞
午前の部10:10～12:00、午後の部13:00～15:00　

１. 確率分布とは何か？

２. 数学モデルとしての確率分布～二項分布から始めよう。

３. 正規分布とは何か？

４. ポアソン分布とは何か？

５. 正規分布の仲間たち～ｔ分布、カイ二乗分布

６. 確率分布の現場での応用例

 ▼オンラインライブ懇親会（希望者のみ）

15:00〜15:30 懇親会 

※講師への追加質疑応答、参加者同士の交流の時間となります。

※ドリンク、スナック等を各自ご準備の上、ご参加下さい。

 ＜申込者特典：録画映像を期間限定で公開＞

当日の講座の模様は、録画映像にて1週間限定で申込者と共有致します。

当日うまく接続できなかった、都合により参加できなくなった方も、こちらから講座を視聴頂けます。

また当日ご参加頂いた方にも、復習用としてお使い頂けます。

※機械の不具合等でうまく録画できない可能性もありますので、極力当日の受講をお勧め致します。 

※録画した動画は、後日販売の目的で使用させて頂く場合がございます。予めご了承下さい。  

＜本講座で得られること、変われること＞

▼見通しよく統計学が使えるようになります。

統計学を使いこなすためには確率分布の理解がネックになっています。確率分布がどういうものかを理解すれば、見通し良く使えるようになります。長年統計学を教えてきた講師が、使いこなすうえで難所のポイントである確率分布を、分かりやすいテキストを用いてじっくり解説します。

▼統計学の本質が分かり、使える手法の幅が広がります。

統計学の重要な考え方の３つのポイントは「①対象を具体的な数字を通して把握する」、「②数値は分布をする」、「③分布する数値全体には法則がある」で、確率分布は③に当たります。③を理解すれば、統計関連の独学が非常に楽になり、分析手法の幅が広がります。

（参考資料）二項分布、ポアソン分布、正規分布、t分布、カイ2乗分布とは？

■実施要領（ご自宅、職場からご参加下さい。）

＜日時＞

2023年2月18日（土）10時～15時（懇親会15時～）

※12時～13時はお昼休みとなります。

※日本時間

※プログラムの進行上、前後する場合があります。

＜対象＞

・統計学を必要とする、起業家、経営者、ビジネスパーソンの方で以下の状況にある方

・統計学の勉強で、平均、分散、ヒストグラムあたりは分かるが、その先に進めず、挫折した方

・√、∑、nCrなど高校数学あたりからあやしくなってきた方（文系の方）　

・統計検定3級程度の内容をしっかり理解したい方、さらに統計検定2級も目指したいと思う方

・理数系でないが、数学の奥深さや美しさも味わいたい方

※板橋区在住、在勤でなくても受講可能です。世界中からご参加下さい。

▼受講レベルの目安

本講座の受講レベルの目安は以下の通りとなります。受講判断の参考にして頂ければと思います。