講座の概要

• 始めに　ビックデータとは
  ビッグデータの歴史を振り返りながらコンピュータとの関わりについて解説し、今後のビッグデータのあり方とデータサイエンスの必要性について解説します。
• 第1回 　問題解決方法
  ビッグデータを分析するにあたり基本的な考え方と、実際の作業の流れを解説します。
  
• 第2回 　データクレンジング
  目的に合った分析が行えるよう分析対象となるデータのクレンジングと加工方法について解説します。
  
• 第3回 　単純集計とカテゴライズ
  データの傾向や詳細な分析を行うための指標を確認するための単純集計とカテゴライズについて解説します。
  
• 第4回 　クロス集計
  単純集計の分析結果をもとに、複数の項目を組み合わせ、詳細な分析が行えるクロス集計について解説します。
  
• 第5回 　多重クロス集計1
  ID-POSデータを使った多重クロス集計「売れ筋商品」「販売価格」の分析について解説します。
  
• 第6回 　多重クロス集計2
  ID-POSデータから会員データを抽出し、多重クロス集計「店舗別・年齢別・商品別売上高」について解説します。
  
• 第7回 　アソシエーション分析１
  Excelを使ってアソシエーション分析の基本について解説します。
  
• 第8回 　アソシエーション分析２
  POSデータを題材にビッグデータを使った併売分析、バスケット分析について解説します。
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  ※第1回から分析方法や分析事例など、ビッグデータの活用に役立つ内容を随時追加しております。
  ※第2回以降は、講座の内容に沿って皆さんにもExcelを使ったデータ分析が行えるようサンプルデータを提供しております。