■開催日時：
Day1：2016年1月28日（木）14：00-17：00
Day2：2016年2月18日（木）14：00-18：00
Day3：2016年3月3日（木）14：00-18：00
Day4：2016年3月17日（木）14：00-18：00
Day5：2016年3月31日（木）14：00-18：00

※講座はPCをお持ちください。
※本ページはDay1のみの申込みとなっております。

■会場：ソフトバンクテクノロジー会議室
■参加費用：ウェブ解析士正会員　20,000円（税込）
　　　　　　　　一般・ウェブ解析士無料会員　30,000円（税込）
　　　　　　　　　※まずは正会員のみ参加申込みが可能です。
 
【講座費用について】
※カード決済はお申込み後、同時に行うようにお願いいたします。
※銀行振込はお申込み後、2日以内に行うようにお願いいたします。
■決済方法
・Paypal （クレジット決済）
・銀行振込

 
※お申込み後のキャンセルについて
開催日より2週間前まではキャンセル・ご返金は可能です。
それ以降はご返金は承る事ができませんので、ご了承ください。
（ご返金については、振込手数料を差し引いた額での返金となります。）

セミナー概要

ウェブ解析と統計学－R 言語による入門－（エキスパート講座）

【講座概要】
この講座は統計学を、ウェブ解析の事例を通して学ぶことができる講座です。

講義内では、事例を主にウェブ解析(アクセス解析) の中から採りながら、統計学的手法について解説します。

統計学のウェブ解析方面への応用は多岐に考えられますが、本講座では５日間で５つのテーマについて講義する予定です。

各回はそれぞれ独立した内容になるよう、カリキュラムを編成しましたので単体での受講も可能です。

講座単体でも受講可能です。

【※重要※】
Day1はDay2～Day5の内容を理解するためにも受講必須となっています。
ただし、すでにRを使っていてカリキュラムにあるようなことは十分にできるという方は、受講する必要はありません。

Day2をお申込みの方はこちら

Day3をお申込みの方はこちら

Day4をお申込みの方はこちら

Day5をお申込みの方はこちら

Day1～Day5をまとめて申込みの方はこちら
※まとめてお申込みされると割引になります。

カリキュラム

【１日目 / Day1】2016年1月28日（木）14：00-17：00
R言語の基本的な扱い方について学びます。この講座のみ受講必須で、２回目以降の講義を受講するための条件になっています(すでにRを使っていてカリキュラムにあるようなことは十分にできるという方は、受講する必要はありません)。ここでは、R言語の演算、関数、グラフィックの基本について学びます。統計学のことはだいたいわかっているけれども、R言語について知りたいという方にもオススメです。

【２日目 / Day2】2016年2月18日（木）14：00-18：00
データの種類と図示。また基本統計量の意味や、それをウェブ解析の文脈でどう活かすかについて講義をします。また、統計学的に重要な、確率分布の概念を講義します。３回目以降でも確率分布の説明は個々に出てきますが、総論として扱うのはこの回になります。この回の最後には、相関という概念も扱います。相関は２つの変数の関係性を表す概念ですが、この使用法には多くの誤謬がみられます。そのような誤った判断の例を幾つか見てもらい、相関という現象についてより深く学びます。

【３日目 / Day3】2016年3月3日（木）14：00-18：00
基礎統計の中では最重要な概念である、推定と検定について学びます。特に統計的検定は、ウェブ解析の事例において大変効果のある分析手法です。詳しくは講義内で説明しますが、検定とはある命題の真偽を確率的に判断するものです。例えば、A/B テストをしてCVR の差が出た時、それが偶然によるものなのか、必然的なものなのかを調べようと思ったら検定の出番です。

【４日目 / Day4】2016年3月17日（木）14：00-18：00
多変量解析、機械学習と呼ばれる手法の中で、ウェブ解析に使われる手法について中心的に学びます。例えば、カリキュラム中のロジステック回帰分析は、どのような傾向をもったユーザーがCVする確率が高いかなど、ウェブ解析の事例として面白い使い方ができます。そのほかにもクラスター分析によるユーザーのセグメント化などについても学びます。

【５日目 / Day5】2016年3月31日（木）14：00-18：00
時系列のデータの統計学について学びます。ウェブ解析、その中でもとりわけアクセス解析のデータは、この時系列データとして取り扱われます。したがって、時系列解析はウェブ解析における統計学においては花形となりうる力をもっています。しかしながら、時系列データの統計学は、数学的に非常に難しく、その考え方も通常の統計学と比べてユニークなので扱いが難しいのです。この講義では、時系列データの分解と時系列モデルを用いた予測についての講義をします。数学的な議論は少し置いておいて、Rで実際にモデルを動かして、時系列データの分析に慣れてもらうのが目的です。例えば、セッション数などを継時的に予測できないかと考えた時にはこの分析が必要となります。

全ての回を受講いただけますと、統計学の全体像がつかめるようになっています。統計的理論に興味がある方、また個別の分析事例に興味がある方など、参加された多くの方に有用な講座にしていきたいと考えております。

講師プロフィール

瀬下大輔 (株式会社すうがくぶんか)

東京大学大学院 教育学研究科 学校教育高度化専攻
教育内容開発コース(数学教育) 修士課程修了
教育学修士
よみうりカルチャースクール　講師
Growth Hack Academy　ウェブ解析×データ解析講座　講師
その他、法人向け数学・統計学研修など実績多数
 
http://sugakubunka.com/faculty/seshita/